行情接口 · PowerQuant

行情是策略的燃料。PythonGo 的行情体系分三层：Tick 订阅 → K 线合成 → 指标计算。本章按这个顺序讲清楚每个接口怎么用。

一、订阅与取消订阅

父类 on_start 会自动订阅 params_map 里的合约，你也可以手动订阅额外合约：

方法	含义
`sub_market_data(exchange=None, instrument_id=None)`	订阅行情；两者留空则订阅 `params_map` 里的全部合约
`unsub_market_data(exchange=None, instrument_id=None)`	取消订阅

def on_start(self) -> None:
    super().on_start()
    # 额外订阅一个合约（比如跨品种对冲）
    self.sub_market_data(exchange="DCE", instrument_id="m2605")

params_map.exchange 支持分号分隔多合约："SHFE;DCE"，框架会自动拆成 self.exchange_list。

二、TickData 行情字段

订阅后，每个行情切片通过 on_tick(tick) 推送进来。tick 是 TickData 对象，用 . 取属性：

属性	类型	含义
`last_price`	`float`	最新价
`open_price` / `high_price` / `low_price`	`float`	今开 / 最高 / 最低
`volume` / `last_volume`	`int`	总成交量 / 最新成交量
`pre_close_price` / `pre_settlement_price`	`float`	昨收 / 昨结算
`open_interest`	`int`	总持仓量
`upper_limit_price` / `lower_limit_price`	`float`	涨 / 跌停板价
`bid_price1`~`bid_price5`	`float`	五档申买价
`ask_price1`~`ask_price5`	`float`	五档申卖价
`bid_volume1`~`bid_volume5`	`int`	五档申买量
`ask_volume1`~`ask_volume5`	`int`	五档申卖量
`trading_day` / `update_time`	`str`	交易日 / 更新时间

def on_tick(self, tick: TickData) -> None:
    super().on_tick(tick)
    # 最简单的逻辑：最新价突破昨结算就输出
    if tick.last_price > tick.pre_settlement_price:
        self.output(f"突破昨结算: {tick.last_price}")

三、K 线合成器 KLineGenerator

Tick 频率太高，多数策略在 K 线上做判断。KLineGenerator 把 Tick 合成成指定周期的 K 线：

from pythongo.utils import KLineGenerator
from pythongo.core import KLineStyleType


def on_start(self) -> None:
    self.kline_generator = KLineGenerator(
        real_time_callback=self.real_time_callback,   # 实时回调（每个 tick 触发）
        callback=self.callback,                       # 成型 K 线回调（一根走完触发）
        exchange=self.params_map.exchange,
        instrument_id=self.params_map.instrument_id,
        style=self.params_map.kline_style             # 如 "M1"、"M5"、"H1"、"D1"
    )
    self.kline_generator.push_history_data()          # 推送历史 K 线
    super().on_start()

参数	含义
`callback`	一根 K 线周期结束成型时触发，传入 `KLineData`
`real_time_callback`	每个 tick 都触发，传入实时更新的 K 线（高频用）
`style`	K 线周期，`KLineStyle` 枚举：`M1`~~`M5`、`M10`、`M15`、`M30`、`M45`、`H1`~~`H4`、`D1`
`push_history_data()`	启动时推送历史 K 线到 `callback`，不需要历史就不调用

历史推送代码要写在 super().on_start() 前面，避免父类把 trading 设为 True 后历史数据误触发报单。

然后在 on_tick 里把 tick 喂给合成器：

def on_tick(self, tick: TickData) -> None:
    super().on_tick(tick)
    self.kline_generator.tick_to_kline(tick)

KLineData 字段

callback(kline: KLineData) 收到的对象：open / close / high / low / volume / open_interest / datetime。

四、KLineProducer 与技术指标

合成器的 producer 属性（KLineProducer）维护了 OHLCV 序列，并继承了 Indicators 指标类（基于 talib），可直接算指标：

def calc_indicator(self) -> None:
    # sma 默认返回最新值；array=True 返回整条序列
    slow = self.kline_generator.producer.sma(timeperiod=20, array=True)
    fast = self.kline_generator.producer.sma(timeperiod=5, array=True)
    self.pre_slow_ma, self.slow_ma = slow[-2:]   # 取最后两根判断交叉

常用指标方法

方法	含义
`sma(timeperiod=N)`	简单移动平均
`ema(timeperiod=N)`	指数移动平均
`macd(fast=12, slow=26, signal=9)`	MACD
`kdj()`	随机指标 KDJ
`boll(timeperiod=20, nbdevup=2)`	布林带
`atr(timeperiod=14)`	真实波幅均值
`rsi(timeperiod=14)`	相对强弱
`cci(timeperiod=14)`	顺势指标
`adx(timeperiod=14)`	平均趋向
`std(timeperiod=N)`	标准差
`donchian()` / `keltner()` / `sar()`	唐奇安 / 肯特纳 / 抛物线

指标默认带好周期参数可直接调用；array=True 返回整条序列便于求交叉、取历史。完整列表见 pythongo.indicator。

小结

sub_market_data 订阅 → on_tick 收 TickData → KLineGenerator.tick_to_kline 合成 K 线 → producer.sma/ema/macd 算指标。这是行情链路的全部。下一步学怎么下单平仓：交易接口。