如下图所示，no ui 模式运行， 策略“貌似”停止，用鼠标触发一下前台界面，才会输出，才会执行下单等操作，导致了一系列错误

下图是使用 datarecorder 记录的 tick 行情数据

下图是使用 datarecorder 模块记录的 1min K 线，可以看到，郑商所的 RM205 没有正常合成 1min K线。
在策略运行时，同样会出现这样的问题，如果是盘后启动，可以正常生成 1min K，不知道是什么原因。
只有郑商所才有这样的问题。

还有个问题，合成 K 线是最好对 tick.volume 进行过滤，否则会生产如下 K 线， 会有 volume = 0 的 K 线，那么预测值等等就会计算出错，可能会发生随机交易等问题。

在该模板中，执行交易时：

假设
self.pos = -2
self.target_pos = 2
按照逻辑，应该是 cover(2) buy(2)

根据模板代码
pos_change = self.target_pos - self.pos = 2 - (-2) = 4

执行交易
if pos_change > 0:
if self.pos < 0:
if pos_chagne < abs(self.pos):
不满足条件
else:
cover(2)

执行后的 self.pos = 0, 与 self.target_pos = 2 不相等

简单说明：

1. 核心是 MainEngine， 起到“总调度器”的作用，接受 App 的各类请求，通过 MainEngine 发送给 Gateway 完成处理，然后返回数据
2. 各种 gateway apps 与 mainEngine 通过事件引擎 EventEngine 完成数据的传递，关于 EventEngine 虽然代码简单，理解起来也简单，但是自己用的时候又不会使用，后续分析
3. MainEngine 关于订单管理、合约管理、数据管理等方面的初始化是通过 OmsEnigne 完成的
4. LogEngine、EmailEngie 分别为 MainEngine 提供了日志服务、Email 服务
5. 简单来说 OmsEngine EmailEngine LogEngine 都是为 MainEngine 服务的

数据库模块原理

在量化中，研究策略和实盘交易，都离不开数据。如果要提升回测速度，那么就需要搭建本地数据库。

VNPY集成的数据源

• 国内期货市场： 米匡推出的RQData数据服务
• 海外市场: 盈透证券(IB)

1）RQData数据服务

vn.py对米匡的rqdatac库进行了再次封装调用实现。

实现类: RqdataClient
相关代码: vnpy\trader\rqdata.py

demo:从rqdata获取历史行情

操作步骤:

    1) 初始化rqdataClient
    2) 构造请求对象
    3) 从rqdata获取数据
    4) 将数据保存到本地数据库

from vnpy.trader.rqdata import RqdataClient
from vnpy.trader.object import HistoryRequest

#初始化rqdataClient
rqdataClient=RqdataClient()
rqdataClient.init()

#构造请求对象
historyReq=HistoryRequest(
    #symbol='C2105.DCE',
    symbol='C2105',
    exchange=Exchange('DCE'),
    start=datetime(2021,1,1),
    end=datetime(2021,2,1),
    interval=Interval.DAILY
)

#从rqdata获取数据
retData=rqdataClient.query_history(historyReq)

#将数据保存到本地数据库
database_manager.save_bar_data(retData)

2）其它数据源

对应接口交易接口Gateway类的query_history函数，实现历史数据的下载。这里亿盈透证券（IB）接口为例。
实现类： IbGateway(BaseGateway)
相关代码: vnpy\gateway\ib\ib_gateway.py

3)本地数据库

通过对象database_manager实现，该对象通过抽象工厂模式，根据实际情况调用具体的数据库实现类：
相关类: BaseDatabase
相关代码

driver: str = SETTINGS["database.driver"]
module_name: str = f"vnpy.database.{driver}"
try:
    database_manager: BaseDatabase = import_module(module_name).database_manager
except ModuleNotFoundError:
    print(f"找不到数据库驱动{module_name}，使用默认的SQLite数据库")
    database_manager: BaseDatabase = import_module("vnpy.database.sqlite").database_manager

代码位置： vnpy\trader\database.py
类的具体实现： vnpy\database

MongoDB

为了提高性能，使用MongoDB，因此，只需要关注MongoDB的实现。
相关类: MongodbDatabase(BaseDatabase)
代码位置: vnpy\database\mongodb\mongodb_database.py

在使用monggoDB时，使用了mongoengine的ORM功能，实现了以下三个对象：

• DbBarData：对应数据库的db_bar_data集合
• DbTickData：对应数据库的db_tick_data
• DbBarOverView：对应数据库的db_bar_overview

demo：获取本地数据库的数据

from datetime import datetime
from vnpy.trader.database import database_manager
from vnpy.trader.object import Interval
from vnpy.trader.constant import Exchange


barDatas=database_manager.load_bar_data(
    'C2105',
    Exchange('DCE'),
    Interval.MINUTE,
    start=datetime(2021,1,1),
    end=datetime(2021,1,10)
)


for bar in barDatas:
    print(f"{bar.datetime} {bar.symbol}:open_price:{bar.open_price}")


barOverViews=database_manager.get_bar_overview()


for barOverView in barOverViews:
    print(f"{barOverView.symbol} start:{barOverView.start} end:{barOverView.end} count:{barOverView.count}")

一句话概括:用好database_manager这个对象，提供了如下方法：

• def load_bar_data( self, symbol: str, exchange: Exchange,  interval: Interval,  start: datetime, end: datetime) -> List[BarData]
• def load_tick_data(self,  symbol: str, exchange: Exchange,  start: datetime,  end: datetime ) -> List[TickData]:
• def get_bar_overview(self) -> List[BarOverview]
• def delete_bar_data( self,  symbol: str,  exchange: Exchange, interval: Interval ) -> int:
• def delete_tick_data(self,  symbol: str, exchange: Exchange ) -> int: