问题描述
解决方案
在PTrade量化策略开发中，接口调用失败返回 None 是常见的情况（例如网络波动、停牌、数据缺失等）。如果直接对 None 进行索引或属性访问（如 data['close']），会导致 TypeError 或 AttributeError，从而使策略异常终止。
为了避免这种情况，必须在策略中引入防御性编程机制。主要有以下三种处理方式：
1. 显式判空（推荐）
这是最基础也是最有效的方法。在获取数据后，第一时间检查返回值是否为 None。如果是 None，则记录日志并跳过当前逻辑，不再继续执行后续代码。
# 示例：获取行情数据
history_data = get_history(10, '1d', 'close', g.security)
# 判空处理
if history_data is None:
log.warn("获取历史行情失败，跳过本次执行")
return # 直接返回，不执行后续逻辑
# 只有在非None时才继续
current_price = history_data['close'][-1]
2. 检查数据是否为空（针对DataFrame）
有些接口（如 get_fundamentals 或 get_history）可能返回一个空的 DataFrame 对象而不是 None。此时不仅要判断是否为 None，还要判断数据长度是否大于0。
df = get_fundamentals(g.security, 'balance_statement', 'total_assets', '20230101')
# 既判断是否为None，也判断是否为空DataFrame
if df is None or df.empty:
log.warn("财务数据获取为空")
return
# 安全访问
assets = df['total_assets'][0]
3. 使用 try...except 捕获异常
对于复杂的逻辑块，可以使用 try...except 结构包裹代码。这样即使发生未预料的错误，策略也不会崩溃，而是打印错误日志后继续运行。
try:
# 尝试执行可能出错的代码
snap = get_snapshot(g.security)
price = snap[g.security]['last_px']
except Exception as e:
# 捕获异常并打印，防止策略停止
log.error("处理快照数据时发生异常: %s" % e)
完整策略代码示例
以下是一个集成了上述异常处理机制的完整策略模板。该策略展示了如何在 handle_data 中安全地获取快照、历史行情和财务数据。
def initialize(context):
# 初始化股票池
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
def handle_data(context, data):
"""
演示如何处理数据接口返回None的情况
"""
security = g.security
# ---------------------------------------------------------
# 场景1：处理 get_snapshot (返回字典或None)
# ---------------------------------------------------------
snapshot = get_snapshot(security)
# 第一层防御：判断是否为None
if snapshot is None:
log.warn("快照数据获取失败(None)，跳过本次循环")
return
# 第二层防御：使用 get 方法安全获取字典的值，防止KeyError
# 注意：snapshot[security] 可能存在但缺少某些字段
stock_info = snapshot.get(security, {})
current_price = stock_info.get('last_px')
# 检查价格是否有效（例如停牌可能导致价格为0或NaN）
if not current_price or current_price <= 0:
log.info("当前价格无效或停牌，跳过")
return
# ---------------------------------------------------------
# 场景2：处理 get_history (返回DataFrame/Panel或None)
# ---------------------------------------------------------
# 获取过去5天的收盘价
hist = get_history(5, '1d', 'close', security, include=False)
# 判空逻辑：检查None 以及 检查是否有数据行
if hist is None or len(hist) == 0:
log.warn("历史行情获取为空，跳过")
return
# 使用 try-except 保护具体的数据计算逻辑
try:
# 计算均值
ma5 = hist['close'].mean()
log.info("5日均价: %.2f, 当前价: %.2f" % (ma5, current_price))
# 简单的交易逻辑示例
if current_price > ma5:
# 下单前也可以再次检查资金等情况
if context.portfolio.cash > 0:
order(security, 100)
log.info("价格高于均线，买入100股")
except Exception as e:
# 捕获计算过程中的任何错误（如除以零、索引越界等）
log.error("策略逻辑执行异常: %s" % e)
# ---------------------------------------------------------
# 场景3：处理 get_fundamentals (返回DataFrame或None)
# ---------------------------------------------------------
# 尝试获取财务数据
q = get_fundamentals(security, 'valuation', 'pe_ttm', date='20230101')
# 财务数据判空
if q is None or q.empty:
log.info("未获取到财务数据")
else:
# 安全访问
try:
pe = q['pe_ttm'][0]
log.info("PE TTM: %s" % pe)
except Exception as e:
log.error("解析财务数据出错: %s" % e)
总结
- 不要假设接口永远成功：网络抖动或数据源问题是客观存在的。
- 优先使用
if is None：这是性能开销最小且最清晰的处理方式。 - 日志记录：在
if分支或except块中使用log.warn或log.error，这对于排查策略为何没有交易至关重要。 - Python版本兼容：PTrade环境通常基于Python 3，上述代码使用了通用的语法，兼容性良好。
Q&A
Q: 为什么 get_history 有时候会返回 None？
A: 可能的原因包括：传入的股票代码错误、请求的时间段内该股票停牌、数据源暂时不可用、或者在非交易时间段（如盘前）请求了尚未生成的当日数据。
Q: 使用 try...except 会影响策略运行速度吗？
A: 在 Python 中，try...except 结构本身开销很小。只有当异常真正发生并触发 except 块时，开销才会变大。但在量化交易中，保证策略不崩溃比微小的速度损耗更重要。
Q: 如果 get_snapshot 返回了数据，但是里面没有我想要的字段怎么办？
A: 应该使用字典的 .get(key, default) 方法来获取字段，而不是直接使用 dict[key]。例如 data.get('last_px', 0)，这样如果字段不存在会返回默认值 0，而不会报错。
Q: 策略报错停止后，之前的持仓还在吗？
A: 在实盘交易中，策略报错停止只是程序的停止，你的证券账户中的持仓和资金是安全的，不会因为策略报错而消失。你需要修复代码错误后重新启动策略，PTrade 会在初始化时重新读取账户的持仓信息。