用Python的交易员 wrote:

1. 如果确信自己的策略逻辑计算延时比较低的话，单进程启动30个策略无压力
2. Python内的线程受制于GIL，只能利用CPU单核，所以要跑更多策略的话需要开多进程，而不是多线程

感谢回复，我现在一个vnpy进程跑100个左右的CTA策略实例，实盘感官上没觉得有明显的延迟，没有去量化这个延迟情况。就是每次策略启动的时候要四五分钟，请问我如果开三个vnpy进程去跑这100个策略实例的话延迟会更低吗？另外还想问一下一台电脑可以同时运行几个vnpy进程，是不是只要cpu没被100%占用就可以开新的vnpy进程？

用Python的交易员 wrote:

跟数据库没关系，这是用来缓存K线的，缓存到100根后才会完成初始化状态

请问是缓存100根5分钟K线吗？

1.9版本，BarGenerator使用5分钟周期，self.bg = BarGenerator(self.onBar, 5, self.onXminBar)
ArrayManager初始化 self.am = ArrayManager(100)
在初始化size这里输入100的话，请问vnpy会从数据库里面提取100根1分钟的bar还是500根1分钟的bar来初始化指标？

请问1.9版本通过命令行直接运行CTA Trading，

1. 一个vnpy线程在计算指标和下单速度不受影响的话，最多可以同时运行多少CTA策略实例？
2. 比如一个vnpy线程最多运行100个策略实例可以保证计算和下单不受影响，那同时开两个vnpy线程每个运行100个CTA策略实例，跟开一个vnpy线程运行200个实例相比，速度上会有多大优势呢？
   谢谢！

请问调用DataEngine中的getContract函数时，是从本地硬盘读入合约信息还是从交易所获取？如果从本地硬盘读入的话，数据是存在哪里的，什么时间获取的？
我需要每个tick都调用getContract函数来获取合约信息，比如priceTick，如果在本地某文件中保存合约priceTick信息，程序开启时把合约信息读入内存，每个tick从内存中读取合约信息，会不会比执行getContract函数更快？多谢！

请问CTA模块中是否有自带的变量存储合约的最小变动价位数据？

用Python的交易员 wrote:

如果是SimNow可能是服务器的问题

感谢回复,用的是实盘CTP。刚才问了一下，可能是因为上期能源所跟上期所一样严格区分"平今"和"平昨"。如果是今仓的话只能用“平今”指令，我在"vtEngine.py"文件里面看到convertOrderReq函数转换了上期所的指令，但貌似没有对上期能源所的指令进行处理？

请问原油期货平仓的时候，每次都提示平昨仓位不足，是怎么回事？跟其他品种一样的配置，没有特别设置一定要平昨仓，其他品种开平仓都正常，只有原油期货平仓有问题，下单没有问题，我用的是1.9版本。

请问tdPenalty功能锁仓后会自动解锁吗？我在position数据页没有看到储存锁仓相关的变量。另外还想问一下tdPenalty是在哪个文件里面实现的，我用的是1.9版本