PTrade API 详解：使用 get_market_detail 查询交易时间规则

在PTrade量化交易平台中，查询不同市场的具体交易时间规则主要通过 get_market_detail 函数来实现。通常配合 get_market_list 函数先获取市场代码，再查询详细信息。

以下是具体的步骤和代码示例：

核心函数说明

1. get_market_list()
   • 用途：获取当前支持的所有市场列表目录。
   • 返回：包含市场编码（finance_mic）和市场名称（finance_name）的 DataFrame。
2. get_market_detail(finance_mic)
   • 用途：根据市场编码获取该市场的详细信息，其中包括交易时间规则。
   • 参数：finance_mic (字符串)，即市场代码（如 'XSHG' 代表上海证券交易所）。
   • 返回：包含产品代码、名称、类型代码以及 trade_time_rule（时间规则） 的 DataFrame。

策略代码示例

您可以将以下代码复制到PTrade的研究或回测环境中运行，查看日志输出即可获得相关信息。

def initialize(context):
    # 1. 获取所有市场的列表，查看市场编码(finance_mic)
    # 注意：这一步是为了查找您感兴趣的市场代码，比如上海市场是 'XSHG'
    all_markets = get_market_list()
    log.info("=== 市场列表前5行 ===")
    log.info(all_markets.head()) 
    
    # 2. 查询特定市场的详细交易规则
    # 以查询上海证券交易所('XSHG')为例
    target_market = 'XSHG'
    market_details = get_market_detail(target_market)
    
    log.info("=== %s 市场详细信息 ===" % target_market)
    # 打印详细信息，其中 'trade_time_rule' 列即为交易时间规则ID
    log.info(market_details)
    
    # 3. 查询期货市场示例，例如中国金融期货交易所 ('CCFX')
    future_market = 'CCFX'
    future_details = get_market_detail(future_market)
    log.info("=== %s 市场详细信息 ===" % future_market)
    log.info(future_details)

def handle_data(context, data):
    pass

返回数据解读

调用 get_market_detail 后，返回的 DataFrame 包含以下关键字段：

• prod_code: 产品代码（如 '000001'）。
• prod_name: 产品名称（如 '上证指数'）。
• hq_type_code: 类型代码。
• trade_time_rule: 交易时间规则。这是一个整数代码（如 0），代表系统内部定义的一套时间模板（例如 9:30-11:30, 13:00-15:00）。

注意事项

1. 调用时机：这两个函数在回测和交易模块中，仅限在 before_trading_start 和 after_trading_end 中使用（虽然在 initialize 中通常也能运行用于查看静态数据，但官方文档推荐在盘前/盘后阶段调用以获取最新信息）。
2. 数据类型：返回的数据是 pandas.DataFrame 格式，可以使用 Pandas 的相关方法（如 .head(), .query()）进行筛选。

Q&A

Q1: get_market_detail 返回的 trade_time_rule 是数字，怎么知道具体是几点到几点？
A1: trade_time_rule 返回的是一个规则索引ID（如0）。具体的起止时间（如9:30-11:30）通常由柜台系统配置定义，API直接返回的是该规则的映射ID。如果需要具体的分钟级时间段，通常结合实际行情数据的 trade_mins（交易分钟数）或咨询券商获取该ID对应的时间表。

Q2: 如何查看可转债市场的代码列表？
A2: 可以使用专门的函数 get_cb_list() 来获取当前可转债市场的所有代码列表。

Q3: 我可以直接在 handle_data 中调用这些查询函数吗？
A3: 不建议。get_market_list 和 get_market_detail 主要用于获取静态元数据，且文档指出在回测和交易中仅限 before_trading_start 和 after_trading_end 中使用。在 handle_data（高频调用）中查询静态数据会影响策略运行效率。