数据服务：使用聚宽jqdatasdk获取分钟数据按vnpy的Bar格式导入至mongodb中

提供downloadAllMinuteBar()，可以通过定时任务的形式，按vnpy的数据格式，每日获取分钟数据写入到mongodb当中

提供downloadMinuteBarByDate，可以输入开始日期与结束日期，将时间段内的分钟数据写入到mongodb当中

在config文件中配置jqdatasdk的用户名密码

每日增量数据获取(作为数据服务，每日自动运行，将当日的增量数据插入到数据库中)：

#----------------------------------------------------------------------#当日数据下载，定时任务使用

defdownloadAllMinuteBar():

jqdatasdk.auth(JQDATA_USER, JQDATA_PASSWORD)"""下载所有配置中的合约的分钟线数据"""

print('-' * 50)print(u'开始下载合约分钟线数据')print('-' * 50)

today=datetime.today().date()

trade_date_list= jqdatasdk.get_trade_days(end_date=today, count=2)

symbols_df= jqdatasdk.get_all_securities(types=['futures'], date=today)for index, row insymbols_df.iterrows():

downMinuteBarBySymbol(index, row, str(today), str(trade_date_list[-2]))print('-' * 50)print(u'合约分钟线数据下载完成')print('-' * 50)return

某段时间内的全量数据(为了补全某一段时间的全量数据进行使用)：

#----------------------------------------------------------------------#按日期一次性补全数据

def downloadMinuteBarByDate(start_date, end_date=datetime.today().date()):

jqdatasdk.auth(JQDATA_USER, JQDATA_PASSWORD)"""下载所有配置中的合约的分钟线数据"""

print('-' * 50)print(u'开始下载合约分钟线数据')print('-' * 50)

trade_date_list= jqdatasdk.get_trade_days(start_date=start_date, end_date=end_date)

i=0for trade_date intrade_date_list:if i ==0:

i= 1

continuesymbols_df= jqdatasdk.get_all_securities(types=['futures'], date=trade_date)for index, row insymbols_df.iterrows():

downMinuteBarBySymbol(index, row, str(trade_date_list[i]), str(trade_date_list[i-1]))

i+= 1

print('-' * 50)print(u'合约分钟线数据下载完成')print('-' * 50)return

具体合约当日的数据下载函数与vnpy的Bar类型数据的生成插入数据库的过程：

#----------------------------------------------------------------------

defgenerateVtBar(symbol, time, d):"""生成K线"""bar=VtBarData()

bar.vtSymbol=symbol

bar.symbol=symbol

bar.open= float(d['open'])

bar.high= float(d['high'])

bar.low= float(d['low'])

bar.close= float(d['close'])

bar.date= datetime.strptime(time[0:10], '%Y-%m-%d').strftime('%Y%m%d')

bar.time= time[11:]

bar.datetime= datetime.strptime(bar.date + ' ' + bar.time, '%Y%m%d %H:%M:%S')

bar.volume= d['volume']returnbar#----------------------------------------------------------------------

defdownMinuteBarBySymbol(symbol, info, today, pre_trade_day):

start=time()

symbol_name= info['name']

cl=db[symbol_name]

cl.ensure_index([('datetime', ASCENDING)], unique=True) #添加索引

#在此时间段内可以获取期货夜盘数据

minute_df = jqdatasdk.get_price(symbol, start_date=pre_trade_day + "20:30:00",end_date=today + "20:30:00", frequency='minute')#将数据传入到数据队列当中

for index, row inminute_df.iterrows():

bar=generateVtBar(symbol_name, str(index), row)

d= bar.__dict__flt= {'datetime': bar.datetime}

cl.replace_one(flt, d, True)

e=time()

cost= (e - start) * 1000

print(u'合约%s数据下载完成%s - %s，耗时%s毫秒' % (symbol_name, pre_trade_day, today, cost))

vnpy中提供了好几个数据服务的实现，功能也比较简单，但是能有不错的功效，聚宽的jqdatasdk也提供了很好的数据服务，十分有利于建立本地的体系。

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