看完了陈老师的线上公开课，化了2天时间终于把MACD幅图曲线给添加上了。
MACD曲线和RSI，SMA之类的不同之处在于它的y方向显示范围是可变的，需要根据K线显示范围的变化及时做出调整，有执行效率问题。
本人采用了字典保存了已经计算的y方向显示范围计算结果，避免了重复计算，执行效率还是相当流畅的。当然会需要一定的存储开销，但
是不大，而且也是值得开销的。代码如下：
from datetime import datetime
from typing import List, Tuple, Dict
import numpy as np
import pyqtgraph as pg
import talib
import copy
from vnpy.trader.ui import create_qapp, QtCore, QtGui, QtWidgets
from vnpy.trader.database import database_manager
from vnpy.trader.constant import Exchange, Interval
from vnpy.trader.object import BarData
from vnpy.chart import ChartWidget, VolumeItem, CandleItem
from vnpy.chart.item import ChartItem
from vnpy.chart.manager import BarManager
from vnpy.chart.base import NORMAL_FONT
class LineItem(CandleItem):
""""""
def __init__(self, manager: BarManager):
""""""
super().__init__(manager)
self.white_pen: QtGui.QPen = pg.mkPen(color=(255, 255, 255), width=1)
def _draw_bar_picture(self, ix: int, bar: BarData) -> QtGui.QPicture:
""""""
last_bar = self._manager.get_bar(ix - 1)
# Create objects
picture = QtGui.QPicture()
painter = QtGui.QPainter(picture)
# Set painter color
painter.setPen(self.white_pen)
# Draw Line
end_point = QtCore.QPointF(ix, bar.close_price)
if last_bar:
start_point = QtCore.QPointF(ix - 1, last_bar.close_price)
else:
start_point = end_point
painter.drawLine(start_point, end_point)
# Finish
painter.end()
return picture
class SmaItem(CandleItem):
""""""
def __init__(self, manager: BarManager):
""""""
super().__init__(manager)
self.blue_pen: QtGui.QPen = pg.mkPen(color=(100, 100, 255), width=2)
self.sma_window = 10
self.sma_data: Dict[int, float] = {}
def get_sma_value(self, ix: int) -> float:
""""""
if ix < 0:
return 0
# When initialize, calculate all rsi value
if not self.sma_data:
bars = self._manager.get_all_bars()
close_data = [bar.close_price for bar in bars]
sma_array = talib.SMA(np.array(close_data), self.sma_window)
for n, value in enumerate(sma_array):
self.sma_data[n] = value
# Return if already calcualted
if ix in self.sma_data:
return self.sma_data[ix]
# Else calculate new value
close_data = []
for n in range(ix - self.sma_window, ix + 1):
bar = self._manager.get_bar(n)
close_data.append(bar.close_price)
sma_array = talib.SMA(np.array(close_data), self.sma_window)
sma_value = sma_array[-1]
self.sma_data[ix] = sma_value
return sma_value
def _draw_bar_picture(self, ix: int, bar: BarData) -> QtGui.QPicture:
""""""
sma_value = self.get_sma_value(ix)
last_sma_value = self.get_sma_value(ix - 1)
# Create objects
picture = QtGui.QPicture()
painter = QtGui.QPainter(picture)
# Set painter color
painter.setPen(self.blue_pen)
# Draw Line
start_point = QtCore.QPointF(ix-1, last_sma_value)
end_point = QtCore.QPointF(ix, sma_value)
painter.drawLine(start_point, end_point)
# Finish
painter.end()
return picture
def get_info_text(self, ix: int) -> str:
""""""
if ix in self.sma_data:
sma_value = self.sma_data[ix]
text = f"SMA {sma_value:.1f}"
else:
text = "SMA -"
return text
class RsiItem(ChartItem):
""""""
def __init__(self, manager: BarManager):
""""""
super().__init__(manager)
self.white_pen: QtGui.QPen = pg.mkPen(color=(255, 255, 255), width=1)
self.yellow_pen: QtGui.QPen = pg.mkPen(color=(255, 255, 0), width=2)
self.rsi_window = 14
self.rsi_data: Dict[int, float] = {}
def get_rsi_value(self, ix: int) -> float:
""""""
if ix < 0:
return 50
# When initialize, calculate all rsi value
if not self.rsi_data:
bars = self._manager.get_all_bars()
close_data = [bar.close_price for bar in bars]
rsi_array = talib.RSI(np.array(close_data), self.rsi_window)
for n, value in enumerate(rsi_array):
self.rsi_data[n] = value
# Return if already calcualted
if ix in self.rsi_data:
return self.rsi_data[ix]
# Else calculate new value
close_data = []
for n in range(ix - self.rsi_window, ix + 1):
bar = self._manager.get_bar(n)
close_data.append(bar.close_price)
rsi_array = talib.RSI(np.array(close_data), self.rsi_window)
rsi_value = rsi_array[-1]
self.rsi_data[ix] = rsi_value
return rsi_value
def _draw_bar_picture(self, ix: int, bar: BarData) -> QtGui.QPicture:
""""""
rsi_value = self.get_rsi_value(ix)
last_rsi_value = self.get_rsi_value(ix - 1)
# Create objects
picture = QtGui.QPicture()
painter = QtGui.QPainter(picture)
# Draw RSI line
painter.setPen(self.yellow_pen)
if np.isnan(last_rsi_value) or np.isnan(rsi_value):
# print(ix - 1, last_rsi_value,ix, rsi_value,)
pass
else:
end_point = QtCore.QPointF(ix, rsi_value)
start_point = QtCore.QPointF(ix - 1, last_rsi_value)
painter.drawLine(start_point, end_point)
# Draw oversold/overbought line
painter.setPen(self.white_pen)
painter.drawLine(
QtCore.QPointF(ix, 70),
QtCore.QPointF(ix - 1, 70),
)
painter.drawLine(
QtCore.QPointF(ix, 30),
QtCore.QPointF(ix - 1, 30),
)
# Finish
painter.end()
return picture
def boundingRect(self) -> QtCore.QRectF:
""""""
# min_price, max_price = self._manager.get_price_range()
rect = QtCore.QRectF(
0,
0,
len(self._bar_picutures),
100
)
return rect
def get_y_range( self, min_ix: int = None, max_ix: int = None) -> Tuple[float, float]:
""" """
return 0, 100
def get_info_text(self, ix: int) -> str:
""""""
if ix in self.rsi_data:
rsi_value = self.rsi_data[ix]
text = f"RSI {rsi_value:.1f}"
# print(text)
else:
text = "RSI -"
return text
def to_int(value: float) -> int:
""""""
return int(round(value, 0))
""" 将y方向的显示范围扩大到1.1 """
def adjust_range(in_range:Tuple[float, float])->Tuple[float, float]:
ret_range:Tuple[float, float]
diff = abs(in_range[0] - in_range[1])
ret_range = (in_range[0]-diff*0.05,in_range[1]+diff*0.05)
return ret_range
class MacdItem(ChartItem):
""""""
_values_ranges: Dict[Tuple[int, int], Tuple[float, float]] = {}
last_range:Tuple[int, int] = (-1,-1) # 最新显示K线索引范围
def __init__(self, manager: BarManager):
""""""
super().__init__(manager)
self.white_pen: QtGui.QPen = pg.mkPen(color=(255, 255, 255), width=1)
self.yellow_pen: QtGui.QPen = pg.mkPen(color=(255, 255, 0), width=1)
self.red_pen: QtGui.QPen = pg.mkPen(color=(255, 0, 0), width=1)
self.green_pen: QtGui.QPen = pg.mkPen(color=(0, 255, 0), width=1)
self.short_window = 12
self.long_window = 26
self.M = 9
self.macd_data: Dict[int, Tuple[float,float,float]] = {}
def get_macd_value(self, ix: int) -> Tuple[float,float,float]:
""""""
if ix < 0:
return (0.0,0.0,0.0)
# When initialize, calculate all macd value
if not self.macd_data:
bars = self._manager.get_all_bars()
close_data = [bar.close_price for bar in bars]
diffs,deas,macds = talib.MACD(np.array(close_data),
fastperiod=self.short_window,
slowperiod=self.long_window,
signalperiod=self.M)
for n in range(0,len(diffs)):
self.macd_data[n] = (diffs[n],deas[n],macds[n])
# Return if already calcualted
if ix in self.macd_data:
return self.macd_data[ix]
# Else calculate new value
close_data = []
for n in range(ix-self.long_window-self.M+1, ix + 1):
bar = self._manager.get_bar(n)
close_data.append(bar.close_price)
diffs,deas,macds = talib.MACD(np.array(close_data),
fastperiod=self.short_window,
slowperiod=self.long_window,
signalperiod=self.M)
diff,dea,macd = diffs[-1],deas[-1],macds[-1]
self.macd_data[ix] = (diff,dea,macd)
return (diff,dea,macd)
def _draw_bar_picture(self, ix: int, bar: BarData) -> QtGui.QPicture:
""""""
macd_value = self.get_macd_value(ix)
last_macd_value = self.get_macd_value(ix - 1)
# # Create objects
picture = QtGui.QPicture()
painter = QtGui.QPainter(picture)
# # Draw macd lines
if np.isnan(macd_value[0]) or np.isnan(last_macd_value[0]):
# print("略过macd lines0")
pass
else:
end_point0 = QtCore.QPointF(ix, macd_value[0])
start_point0 = QtCore.QPointF(ix - 1, last_macd_value[0])
painter.setPen(self.white_pen)
painter.drawLine(start_point0, end_point0)
if np.isnan(macd_value[1]) or np.isnan(last_macd_value[1]):
# print("略过macd lines1")
pass
else:
end_point1 = QtCore.QPointF(ix, macd_value[1])
start_point1 = QtCore.QPointF(ix - 1, last_macd_value[1])
painter.setPen(self.yellow_pen)
painter.drawLine(start_point1, end_point1)
if not np.isnan(macd_value[2]):
if (macd_value[2]>0):
painter.setPen(self.red_pen)
painter.setBrush(pg.mkBrush(255,0,0))
else:
painter.setPen(self.green_pen)
painter.setBrush(pg.mkBrush(0,255,0))
painter.drawRect(QtCore.QRectF(ix-0.3,0,0.6,macd_value[2]))
else:
# print("略过macd lines2")
pass
painter.end()
return picture
def boundingRect(self) -> QtCore.QRectF:
""""""
min_y, max_y = self.get_y_range()
rect = QtCore.QRectF(
0,
min_y,
len(self._bar_picutures),
max_y
)
return rect
def get_y_range(self, min_ix: int = None, max_ix: int = None) -> Tuple[float, float]:
# 获得3个指标在y轴方向的范围
# hxxjava 修改，2020-6-29
# 当显示范围改变时，min_ix,max_ix的值不为None，当显示范围不变时，min_ix,max_ix的值不为None，
offset = max(self.short_window,self.long_window) + self.M - 1
if not self.macd_data or len(self.macd_data) < offset:
return 0.0, 1.0
# print("len of range dict:",len(self._values_ranges),",macd_data:",len(self.macd_data),(min_ix,max_ix))
if min_ix != None: # 调整最小K线索引
min_ix = max(min_ix,offset)
if max_ix != None: # 调整最大K线索引
max_ix = min(max_ix, len(self.macd_data)-1)
last_range = (min_ix,max_ix) # 请求的最新范围
if last_range == (None,None): # 当显示范围不变时
if self.last_range in self._values_ranges:
# 如果y方向范围已经保存
# 读取y方向范围
result = self._values_ranges[self.last_range]
# print("1:",self.last_range,result)
return adjust_range(result)
else:
# 如果y方向范围没有保存
# 从macd_data重新计算y方向范围
min_ix,max_ix = 0,len(self.macd_data)-1
macd_list = list(self.macd_data.values())[min_ix:max_ix + 1]
ndarray = np.array(macd_list)
max_price = np.nanmax(ndarray)
min_price = np.nanmin(ndarray)
# 保存y方向范围，同时返回结果
result = (min_price, max_price)
self.last_range = (min_ix,max_ix)
self._values_ranges[self.last_range] = result
# print("2:",self.last_range,result)
return adjust_range(result)
""" 以下为显示范围变化时 """
if last_range in self._values_ranges:
# 该范围已经保存过y方向范围
# 取得y方向范围，返回结果
result = self._values_ranges[last_range]
# print("3:",last_range,result)
return adjust_range(result)
# 该范围没有保存过y方向范围
# 从macd_data重新计算y方向范围
macd_list = list(self.macd_data.values())[min_ix:max_ix + 1]
ndarray = np.array(macd_list)
max_price = np.nanmax(ndarray)
min_price = np.nanmin(ndarray)
# 取得y方向范围，返回结果
result = (min_price, max_price)
self.last_range = last_range
self._values_ranges[self.last_range] = result
# print("4:",self.last_range,result)
return adjust_range(result)
def get_info_text(self, ix: int) -> str:
# """"""
if ix in self.macd_data:
diff,dea,macd = self.macd_data[ix]
words = [
f"diff {diff:.3f}"," ",
f"dea {dea:.3f}"," ",
f"macd {macd:.3f}"
]
text = "\n".join(words)
else:
text = "diff - \ndea - \nmacd -"
return text
class NewChartWidget(ChartWidget):
""""""
MIN_BAR_COUNT = 100
def __init__(self, parent: QtWidgets.QWidget = None):
""""""
super().__init__(parent)
self.last_price_line: pg.InfiniteLine = None
def add_last_price_line(self):
""""""
plot = list(self._plots.values())[0]
color = (255, 255, 255)
self.last_price_line = pg.InfiniteLine(
angle=0,
movable=False,
label="{value:.1f}",
pen=pg.mkPen(color, width=1),
labelOpts={
"color": color,
"position": 1,
"anchors": [(1, 1), (1, 1)]
}
)
self.last_price_line.label.setFont(NORMAL_FONT)
plot.addItem(self.last_price_line)
def update_history(self, history: List[BarData]) -> None:
"""
Update a list of bar data.
"""
self._manager.update_history(history)
for item in self._items.values():
item.update_history(history)
self._update_plot_limits()
self.move_to_right()
self.update_last_price_line(history[-1])
def update_bar(self, bar: BarData) -> None:
"""
Update single bar data.
"""
self._manager.update_bar(bar)
for item in self._items.values():
item.update_bar(bar)
self._update_plot_limits()
if self._right_ix >= (self._manager.get_count() - self._bar_count / 2):
self.move_to_right()
self.update_last_price_line(bar)
def update_last_price_line(self, bar: BarData) -> None:
""""""
if self.last_price_line:
self.last_price_line.setValue(bar.close_price)
if __name__ == "__main__":
app = create_qapp()
# bars = database_manager.load_bar_data(
# "IF888",
# Exchange.CFFEX,
# interval=Interval.MINUTE,
# start=datetime(2019, 7, 1),
# end=datetime(2019, 7, 17)
# )
symbol = "rb2010"
exchange = Exchange.SHFE
interval=Interval.MINUTE
start=datetime(2020, 6, 1)
end=datetime(2020, 6, 30)
dynamic = False # 是否动态演示
n = 200 # 缓冲K线根数
bars = database_manager.load_bar_data(
symbol=symbol,
exchange=exchange,
interval=interval,
start=start,
end=end
)
widget = NewChartWidget()
widget.setWindowTitle(f"K线图表——{symbol}.{exchange.value},{interval},{start}-{end}")
widget.add_plot("candle", hide_x_axis=True)
widget.add_plot("volume", maximum_height=150)
widget.add_plot("rsi", maximum_height=150)
widget.add_plot("macd", maximum_height=150)
widget.add_item(CandleItem, "candle", "candle")
widget.add_item(VolumeItem, "volume", "volume")
widget.add_item(LineItem, "line", "candle")
widget.add_item(SmaItem, "sma", "candle")
widget.add_item(RsiItem, "rsi", "rsi")
widget.add_item(MacdItem, "macd", "macd")
widget.add_last_price_line()
widget.add_cursor()
if dynamic:
history = bars[:n] # 先取得最早的n根bar作为历史
new_data = bars[n:] # 其它留着演示
else:
history = bars[-n:] # 先取得最新的n根bar作为历史
new_data = [] # 演示的为空
widget.update_history(history)
def update_bar():
if new_data:
bar = new_data.pop(0)
widget.update_bar(bar)
timer = QtCore.QTimer()
timer.timeout.connect(update_bar)
if dynamic:
timer.start(100)
widget.show()
app.exec_()Traceback (most recent call last):
File "D:\ProgramFiles\VnStudio\lib\site-packages\vnstation\cli.py", line 92, in run_trader
main_engine.add_app(app)
File "D:\ProgramFiles\VnStudio\lib\site-packages\vnpy\trader\engine.py", line 96, in add_app
engine = self.add_engine(app.engine_class)
File "D:\ProgramFiles\VnStudio\lib\site-packages\vnpy\trader\engine.py", line 71, in add_engine
engine = engine_class(self, self.event_engine)
File "D:\ProgramFiles\VnStudio\lib\site-packages\vnpy\app\chart_wizard\engine.py", line 24, in init
rqdata_client.init()
File "D:\ProgramFiles\VnStudio\lib\site-packages\vnpy\trader\rqdata.py", line 62, in init
max_pool_size=1
File "D:\ProgramFiles\VnStudio\lib\site-packages\rqdatac\client.py", line 167, in init
remaining_days = quota["remaining_days"]
TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable
我们都知道策略文件中的on_tick()，on_bar()回调函数与K线的合成有关。
N分钟间隔K线是用BarGenerator来合成的，它的构造函数如下：
class BarGenerator:
"""
For:
1. generating 1 minute bar data from tick data
2. generateing x minute bar/x hour bar data from 1 minute data
Notice:
1. for x minute bar, x must be able to divide 60: 2, 3, 5, 6, 10, 15, 20, 30
2. for x hour bar, x can be any number
"""
def __init__(
self,
on_bar: Callable,
window: int = 0,
on_window_bar: Callable = None,
interval: Interval = Interval.MINUTE
):
其中window为多少个分钟（假设interval=Interval.MINUTE）合成一根N分钟K线，
on_tick()里调用update_tick(tick),在收到的tick数据的分钟发生变化时，推送合成的
一分钟K线给on_bar():
if not self.bar:
new_minute = True
elif self.bar.datetime.minute != tick.datetime.minute:
self.bar.datetime = self.bar.datetime.replace(
second=0, microsecond=0
)
self.on_bar(self.bar)
new_minute = True
那让我们看看BarGenerator.on_bar()是怎么判断N分钟K线是否结束的吧：
# Check if window bar completed
finished = False
if self.interval == Interval.MINUTE:
# x-minute bar
if not (bar.datetime.minute + 1) % self.window:
finished = True
elif self.interval == Interval.HOUR:
if self.last_bar and bar.datetime.hour != self.last_bar.datetime.hour:
# 1-hour bar
if self.window == 1:
finished = True
# x-hour bar
else:
self.interval_count += 1
if not self.interval_count % self.window:
finished = True
self.interval_count = 0
if finished:
self.on_window_bar(self.window_bar)
self.window_bar = None
问题：
它是根据最新一根分钟bar的分钟+1%self.window==0来判断N分钟K线已经结束的。
换句话说：N分钟K线是否结束是已经自然时间来计算的，而不管这中间是否有不规则
的休市时间。当需要合成N分钟价K线如30分钟、60分钟的时候，由于国内期货的交易
时间段在上午10:15~10:30有一个休市时间，这样就会导致同样是30分钟K线，有的交易
时间为30分钟，有的就只有15分钟；同样60分钟K线，有的交易时间为60分钟，有的就
只有45分钟。在分析行情的时，这样可能会有问题的。
建议：
把交易合约的交易时间段考虑进去，在ContractData里增加的合约交易时间段的查询功能，
在BarGenerator中，或在系统设置中增加：K线的间隔为自然时间还是交易时间的设置，
也就是BarGenerator的window参数代表的是自然时间还是交易时间。
问题：
CTA交易今日主界面后，如果已经有持仓，在此界面下想完成平仓，经常会出错。
因为上期所和上期能源的合约在平仓时必须用 “平今”、“平昨”来平仓，而不可以选择 “平” 这个类型，
用户一旦选择了vnpy就崩溃出错。
解决建议：
当用户输入完成1，2步设置之后，如果1为SHFE的就，自动更新类型为 【开，平今，平昨】，这样就可以避免vnpy就崩溃出错。
1、当RQData终端用户为标准版本时，RiceQuant只会为终端用户提供分钟和日线K线数据两种类型的数据，
当我们CTA回测功能界面中选择K线周期为1h,w时，界面会报告如下错误：
15:41:40 rb2005.SHFE-1h开始下载历史数据
15:42:02 数据下载失败，触发异常：
Traceback (most recent call last):
File "D:\ProgramFiles\VnStudio\lib\site-packages\vnpy\app\cta_backtester\engine.py", line 381, in run_downloading
data = rqdata_client.query_history(req)
File "D:\ProgramFiles\VnStudio\lib\site-packages\vnpy\trader\rqdata.py", line 136, in query_history
adjust_type="none"
File "D:\ProgramFiles\VnStudio\lib\site-packages\rqdatac\decorators.py", line 131, in wrap
return func(args, **kwargs)
File "D:\ProgramFiles\VnStudio\lib\site-packages\rqdatac\services\get_price.py", line 124, in get_price
pf = get_minbar(order_book_ids, start_date, end_date, fields, duration, market)
File "D:\ProgramFiles\VnStudio\lib\site-packages\rqdatac\services\get_price.py", line 450, in get_minbar
data = [(obid, {k: np.frombuffer(v) for k, v in d.items()}) for obid, d in data]
TypeError: 'NoneType' object is not iterable
错误估计：当data = rqdata_client.query_history(req)执行后，data中的记录为空时，表头数据不存在导致的后续代码错误，建议增加这种特殊情况的处理代码。软件的品质体现在细节处，vnpy应该能够做到！
2、该界面缺少一个对用户已经下载过合约数据的记录、查询、选择和删除功能，已经下载的合约应该保存到数据库或者文件中，其中应该含有合约代码、合约名称、K线类型、开始和截止时间，以列表的形式显示，这样用户就不会不知道哪个合约下载过，哪个周期有没有下载过了，完全靠记忆操作的话，还要计算机干什么？建议增加一个已经下载过数据的合约信息列表界面。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import mpl_finance as mpf
import tushare as ts
dataframe = ts.get_hist_data('510050','2019-06-01','2019-12-23')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,4))
fig.subplots_adjust(bottom=0.2)
mpf.candlestick2_ohlc(ax,dataframe['open'], dataframe['high'],
dataframe['low'],dataframe['close'], width=0.9,
colorup='r',colordown='g')
ax.autoscale_view()
fig = plt.gcf()
在vnpy 2.0平台上安装tushare，需要进入如VN Studio Prompt，输入如下命令：
pip install tushare
pip install lxml
pip install bs4
然后输入python，进入python 3.7，输入命令：
import tushare as ts
没有返回错误信息，表示安装成功，接着输入
data = ts.get_hist_data('510050','2019-06-01','2019-12-23')
data.head()
返回：
data open high close low volume price_change p_change ma5 ma10 ma20 v_ma5 v_ma10 v_ma20
2019-12-23 3.00 3.02 2.98 2.98 5536351.0 -0.03 -1.00 3.010 2.986 2.963 5168589.60 4952404.80 4466889.50
2019-12-20 3.01 3.03 3.01 3.00 4723815.0 0.00 0.00 3.012 2.981 2.964 5540316.20 4754582.08 4394308.83
2019-12-19 3.02 3.02 3.01 3.01 3793251.0 -0.01 -0.33 3.010 2.974 2.962 5848011.10 4572602.58 4534895.35
2019-12-18 3.02 3.04 3.02 3.02 4853617.5 -0.01 -0.33 2.996 2.965 2.961 5784157.25 4601014.90 4636033.75
2019-12-17 2.99 3.05 3.03 2.99 6935913.5 0.04 1.34 2.982 2.953 2.961 5656477.65 4365869.40 4572117.63
这样获取tushare的股票数据就成功了。
class ArrayManager(object):
def init(self, size=100):
"""Constructor"""
self.count = 0
self.size = size
self.inited = False
self.open_array = np.zeros(size)
self.high_array = np.zeros(size)
self.low_array = np.zeros(size)
self.close_array = np.zeros(size)
self.volume_array = np.zeros(size)
在用户策略里经常用 下面的语句来生成一个ArrayManager：
1） self.am = ArrayManager() -----默认最多保存100个周期的bar数据
或者
2） self.am = ArrayManager(200) -----指定最多保存100个周期的bar数据
之后再用户策略的on_bar()或者self.on_xxx_bar()函数中会调用：
self.am.update_bar(bar) ---- 每次执行都会把最老的self.xxx_array一个的数据抛弃，同时添加bar的数据到self.xxx_array[-1]
sma300 = self,am.sma(300) ----- 本人故意用了300
那么问题来了：当一个am中保存的bar数据周期数不足300时，sma300的所有元素都将为NaN:
[NaN,NaN,NaN,.....,NaN]
建议：是否可以把ArrayManager多数据的存在管理做成自适应的？
方法：当用户的策略里对数据的引用数量超过ArrayManager的size时，把size调整为引用数量，重新创建各个数组xxx_array，并且把当前的数据迁移到新数组，这样当用户的bar数据个数达到引用数量时，talib的各个指标就可以计算出有实际意义的返回数组了，就可以适应策略的计算需求。
在CTA策略功能界面中可以加载已经回测好的策略，如图所示：
其中的“初始化”、“启动”、"停止"、“边际”、“移除”按钮的使能与策略的运行状态无关，
可能导致策略被多次加载的问题，可能出重复买卖的情况。这些按钮的状态应该随
策略的运行状态而改变，建议如下：
1.策略未初始化时，“初始化”按钮是有效的，“启动”、"停止"按钮应该是无效的
2.策略已经初始化未启动时，“启动”按钮是有效的，初始化”、"停止"按钮应该是无效的
3.策略已经启动时，初始化”、“启动”按钮是无效的，"停止"按钮应该是有效的
4.“移除”按钮的状态=not（策略已经启动）。
VNPY2.0.7版,SimNow的CTP连接，rb2001 开空单10手，TA001开多单1手。然而对多单和空单平仓的时候，出现拒单，信息显示“CTP：平昨仓位不足”，有问题吗？
Traceback (most recent call last):
File "C:\vnstudio\lib\site-packages\vnpy\trader\ui\widget.py", line 858, in send_order
self.main_engine.send_order(req, gateway_name)
File "C:\vnstudio\lib\site-packages\vnpy\app\risk_manager\engine.py", line 58, in send_order
return self._send_order(req, gateway_name)
File "C:\vnstudio\lib\site-packages\vnpy\trader\engine.py", line 173, in send_order
return gateway.send_order(req)
File "C:\vnstudio\lib\site-packages\vnpy\gateway\ctp\ctp_gateway.py", line 174, in send_order
return self.td_api.send_order(req)
File "C:\vnstudio\lib\site-packages\vnpy\gateway\ctp\ctp_gateway.py", line 755, in send_order
self.reqOrderInsert(ctp_req, self.reqid)
ValueError: Cannot convert empty string to a character
新手，初次安装vnpy。我的操作系统是windows10，按照文档里的说明：
1.下载VNStudio （Python 3.7 64位），下载了：vnstudio-2.0.5.exe
2.安装VNStudio，按照目录等都是按照默认的目录
连接后，日志窗口显示行情服务器连接成功，但没有显示交易服务器连接成功。
6、连接后仍然没有行情数据，主动查询也没有行情数据显示
问题：
是否我安装的过程缺少了？是否还要安装类似MongoDB、Wing IDE、VS2013 Community版本之类的软件？
本人是初次接触vn.py，首次安装，我是windows10用户。
选择下载VNStudio （Python 3.7 64位） ，
VNStudio是vn.py团队自行打包的一键安装版本，整合了：
• Python 3.7（社区官方版本)
• vn.py框架和其他相关库
• VN Station量化工作站（vn.py框架的图形化管理工具）
运行了vnstudio-2.0.5.exe，安装完成。从系统菜单选择vnstation，运行
vn trader lite，接下来设置连接：
• 用户名username：我的simnow账户
• 密码password：我的simnow密码
• 经纪商编号brokerid：9999 （SimNow默认经纪商编号）
• 交易服务器地址td_address：180.168.146.187:10000
• 行情服务器地址md_address：180.168.146.187:10011
问题：为什么的看不到任何行情数据？
跪求高手指点！
