调用方法:
get_trade_days(start_date, end_date, count=None)
释义:
get_trade_days函数的主要功能获取指定时间段内的交易日.
参数:
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参数 |
含义 |
详细内容 |
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start_date |
起始时间 |
格式：'%Y%m%d'.与count参数二选一,只能且必须填其中一个. |
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end_date |
结束时间 |
格式：'%Y%m%d'.必须填写结束日期. |
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count |
历史长度 |
填数值,例如count=1,则代表以结束时间为起点向前取一天的历史数据.与start_date参数二选一,只能且必须填其中一个. |
注意事项:
1.bar_count参数与start_date参数两个参数，如果选bar_count参数,start_date参数应输入None。如果选start_date参数,bar_count参数允许不输入。
2.end_date参数如果填写非交易日，则不包括当天，如果填写日期为交易日，则包括当天.
返回格式:
交易日期列表(pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex格式)
例如:DatetimeIndex(['2016-01-11', '2016-01-12', ......], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
示例:
def init(context):
pass
def handle_bar(context,bar_dict):
# 获取20171013至20171016的交易日
trade_days1 = get_trade_days('20171013', '20171016', None)
# 获取20171016前10个交易日
trade_days2 = get_trade_days(None, '20171016', 10)
log.info(trade_days1)
log.info(trade_days2)
示例返回结果:
DatetimeIndex(['2017-10-13', '2017-10-16'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
2026-03-14T14:07:58+00:00 - INFODatetimeIndex(['2017-09-26', '2017-09-27', '2017-09-28', '2017-09-29',
'2017-10-09', '2017-10-10', '2017-10-11', '2017-10-12',
'2017-10-13', '2017-10-16'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)