临时数据存储

在策略开发过程中需要用到大量的临时数据和变量等。实现方法之一就是在代码中通过定义不同的全局变量来保存临时数据。但是变量定义太多不利提高程度的可读性。 且一般定义的变量只适用于只有一个交易对的情形。当同时需要运行多个交易对或者多个交易所时,使用定义变量的方式存取临时数据显得非常冗余且不切实际。趣宽的量化引擎根据当前的交易对生成的唯一键值, 通过这个键值来存取变量,实现JSON格式的数据存取,从而避免同时在多交易对或多交易所交易的情况下,变量之间相互冲突的情况。

self.SetLastIndicatorInfo(key, field, value):存数据

self.GetLastIndicatorInfo(key, field): 取数据

代码示例:

    # 保存按当前时间到字段 ENTRY_TIME
    self.SetLastIndicatorInfo(data_key, 'ENTRY_TIME', self.GetCurrentTime())

    # 读取保存的时间
    entry_time  = self.GetLastIndicatorInfo(data_key, 'ENTRY_TIME')
    if entry_time is not None:
        self.log.info("entry time:{0}", entry_time)
    

注意上述代码中的data_key可以通过运行时常用信息来获取。

参数说明

#字段名类型说明
1key字符键值,通过GetStrategyRuntimeInfo获取。
2field字符字段名称
3value任意类型字段值

返回值

该函数返回的值与保存时的数据类型一致。当某个字段之前没有保存过,将返回None。

知识图谱

知识库服务

一站式、全流程的知识图谱构建、应用平台。通过创建、分享、并融合地图和图形数据库,实现知识内容可视化。

数据抽取

构建知识图谱的第一步

通过系统提供在线的知识编辑和导入功能,创建知识条目、构建知识库。并且从异构数据源中获取候选知识单元,知识抽取技术将自动从半结构化和无结构数据中抽取实体、关系以及实体属性等结构化信息。

关系抽取

构建可视化的知识图谱

经过实体抽取, 知识库目前得到的仅是一系列离散的命名实体,为了得到更准确的语义信息, 还需要从文本语料中提取出实体之间的关联关系, 以此形成可视化的网状的知识结构。

与地图融合

在地图上标注知识点

在地图上标注知识点,查看知识内容,并可从内容中定位含有坐标信息的知识点。实现地图标注的聚合、查询。

全文搜索

根据关键词全文搜索

建立全文索引数据库,通过关键词实现快速全文搜索,支持结构化和非结构化的内容搜索。

系统架构及特点

分布式设计和易于扩展的系统架构

支持海量数据存储

满足企业日益增长的数据存储和知识库扩充需求,使用大数据和分布式系统设计,架构上支持海量数据的存储和高并发用户的访问。

移动设备支持

使用最新的基于Web的开放框架,可迅速地运用于PC端及移动端设备的Web页面上。提供跨设备、跨浏览器的支持。

数据安全

采用保护措施来防止数据受到未经批准的访问并保持数据机密性、完整性和可用性。通过数据加密、密钥管理以及特权用户访问控制、审计和监视等。

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