解决了，时区的处理
import pytz
ts = int(row.datetime.timestamp())
t = datetime.fromtimestamp(ts, pytz.timezone('Asia/Shanghai'))-timedelta(hours=8)

前面一页的方法我用着会报错，df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'],format=datetime_format) 转化的datetime不带时区，用不了replace

想要写每日平仓的日内策略，用的是分钟级别的BarData。如果想要使用更多日级别的历史数据该怎么办呢？

<ipython-input-46-c1c13b6ea350> in <module>
24 df['datetime'] = df['datetime'].dt.strftime('%Y%m%d %H:%M:%S')
25
---> 26 move_df_to_database(df)

<ipython-input-44-74f063433462> in move_df_to_database(imported_data)
9 symbol=row.symbol,
10 exchange=row.exchange,
---> 11 datetime=row.datetime.replace(tzinfo=utc_8),
12 interval=row.interval,
13 volume=row.volume,

TypeError: replace() takes no keyword arguments
用的sqlite，帖里的两个处理都做了，然后报错

如果夜盘数据按照实际日期，好像会算到前一个交易日；如果时间戳按照交易日，又会因为时间排序排到三点的数据之后
做每日平仓的日内策略应该怎么处理呢？