不会，只有类定义下的参数和变量数值会共享，但是初始化策略之后会被各个策略实例缓存的json里的数值覆盖
vnpy_dolphindb版本用pip list就能看到
am里的open/high/low/close/volume/turnover array都是基于传进am的大周期K线数据缓存的
veighna没有提供32位支持
可以换simnow的账号在unbuntu上试一下看看是否也是这个问题，如果没有复现的话，可以咨询一下期货公司的API版本
可以在API设置中勾选Send Forex market data in compatibility mode in integer units试试看
可以看下vnpy.trader.engine的第386行
你录制的合约名称是？
vnpy_dolphondb版本是？
main_engine.get_account
6.6.7以下的版本，可以pip install vnpy_ctptest==6.5.1.5然后用期货公司发的包里的dll替换api文件夹下同名dll试试看
连接的是ctp接口还是ctptest接口呢？
是在做穿透式测试还是连接实盘？
有用no_ui下的run.py跑过吗？
隔日self.day_high是昨天的最高价
现在CtaEgine里是没有offset_converter，有需要的话可以自己通过main_engine.get_converter获取一下试试看
如果你用15分钟的数据回测，你策略on_bar加载的就是15分钟级别的数据。如果你用1分钟的数据回测，你策略on_bar加载的就是1分钟级别的数据
发布于vn.py社区公众号【vnpy-community】
原文作者： 黄太哲、李思佳 | 发布时间：2023-06-21
上篇文章分享了BollMACD策略对焦炭（j99.DCE）在分钟级别回测运行的结果，接下来为了更全面地认识BollMACD策略，我们也尝试对焦炭进行小时级别的回测。
回测参数：
交易成本
策略参数
j99.DCE（焦炭）
可以看到资金曲线的整体形状和分钟线的结果较为一致，体现了不错的跨时间周期普适性。
除了时间周期这一维度，我们还从不同期货品种的角度出发，用BollMACD策略对橡胶、螺纹钢及棉花三种商品期货进行了尝试，结果如下：
ru99.SHFE（橡胶）
回测参数：
交易成本
策略参数
rb99.SHFE（螺纹钢）
回测参数：
交易成本
策略参数
CF99.CZCE（棉花）
回测参数：
交易成本
策略参数
至此，围绕BollMACD策略的研究画上了句点。两大著名的CTA指标并肩合作，共同塑造了这一优秀策略，也是量化研究中站在巨人肩膀上进一步探索与发展的实践。
今年接下来的时间里【Elite量化策略实验室】系列会持续更新，努力为大家带来更多量化策略深入解析。
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CtpGateway里面调用了很多c++的函数，建议还是print打印排查吧
米筐的futures.get_contracts可以实现
这两个函数都是RiskEngine的函数
可以把语言和非Unicode程序的语言都设置成简体中文之后再试试看
