定时任务示例

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以下代码的内容是：在每个交易日的 14：50：00 市价买入 200 股浦发银行股票：

# coding=utf-8from __future__ import print_function, absolute_importfrom gm.api import *def init(context):    # 每天14:50 定时执行algo任务,    # algo执行定时任务函数，只能传context参数    # date_rule执行频率，目前暂时支持1d、1w、1m，其中1w、1m仅用于回测，实时模式1d以上的频率，需要在algo判断日期    # time_rule执行时间， 注意多个定时任务设置同一个时间点，前面的定时任务会被后面的覆盖    schedule(schedule_func=algo, date_rule='1d', time_rule='14:50:00')def algo(context):    # 以市价购买200股浦发银行股票， price在市价类型不生效    order_volume(symbol='SHSE.600000', volume=200, side=OrderSide_Buy,                 order_type=OrderType_Market, position_effect=PositionEffect_Open, price=0)# 查看最终的回测结果def on_backtest_finished(context, indicator):    print(indicator)if __name__ == '__main__':    '''        strategy_id策略ID, 由系统生成        filename文件名, 请与本文件名保持一致        mode运行模式, 实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST        token绑定计算机的ID, 可在系统设置-密钥管理中生成        backtest_start_time回测开始时间        backtest_end_time回测结束时间        backtest_adjust股票复权方式, 不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST        backtest_initial_cash回测初始资金        backtest_commission_ratio回测佣金比例        backtest_slippage_ratio回测滑点比例    '''    run(strategy_id='strategy_id',        filename='main.py',        mode=MODE_BACKTEST,        token='token_id',        backtest_start_time='2020-11-01 08:00:00',        backtest_end_time='2020-11-10 16:00:00',        backtest_adjust=ADJUST_PREV,        backtest_initial_cash=10000000,        backtest_commission_ratio=0.0001,        backtest_slippage_ratio=0.0001) [size=0.85]        复制成功   

整个策略需要三步:

1、设置初始化函数: init , 使用 schedule 函数进行定时任务配置

2、配置任务, 到点会执行该任务

3、执行策略