Update Version 3.4.11

Author: shinny-pack

PKG-INFO

@@ -1,6 +1,6 @@
 Metadata-Version: 2.1
 Name: tqsdk
-Version: 3.4.10
+Version: 3.4.11
 Summary: TianQin SDK
 Home-page: https://www.shinnytech.com/tqsdk
 Author: TianQin

doc/conf.py

@@ -40,17 +40,17 @@
 
 # General information about the project.
 project = u'TianQin Python SDK'
-copyright = u'2018-2023, TianQin'
+copyright = u'2018-2024, TianQin'
 author = u'TianQin'
 
 # The version info for the project you're documenting, acts as replacement for
 # |version| and |release|, also used in various other places throughout the
 # built documents.
 #
 # The short X.Y version.
-version = u'3.4.10'
+version = u'3.4.11'
 # The full version, including alpha/beta/rc tags.
-release = u'3.4.10'
+release = u'3.4.11'
 
 # The language for content autogenerated by Sphinx. Refer to documentation
 # for a list of supported languages.

doc/profession.rst

@@ -20,9 +20,9 @@ TqSdk 中大部分功能是供用户免费使用的, 同时我们也提供了专
 
 .. figure:: images/how-grafana04.gif
 
- `快期专业版官网地址 <https://www.shinnytech.com/qpro/>`_
+ `快期专业版官网地址 <https://www.shinnytech.com/qpro>`_
 
- `快期专业版文档地址 <https://publish2.shinnytech.com/doc/qpro/latest/quickstart.html/>`_
+ `快期专业版文档地址 <https://publish2.shinnytech.com/doc/qpro/latest/quickstart.html>`_
 
 更稳定的行情服务器
 -------------------------------------------------

doc/usage/backtest.rst

@@ -202,7 +202,7 @@ TqSdk回测框架使用一套复杂的规则来推进行情：
 规则3: quote按照以下规则更新::
 
   if 策略程序中使用了这个合约的tick序列:
-    每次tick序列推进时会更新quote的这些字段 datetime/ask&bid_price1/ask&bid_volume1/last_price/highest/lowest/average/volume/amount/open_interest/price_tick/price_decs/volume_multiple/max&min_limit&market_order_volume/underlying_symbol/strike_price
+    每次tick序列推进时会更新quote的这些字段 datetime/ask&bid_price1至ask&bid_price5/ask&bid_volume1至ask&bid_volume5/last_price/highest/lowest/average/volume/amount/open_interest/price_tick/price_decs/volume_multiple/max&min_limit&market_order_volume/underlying_symbol/strike_price
   elif 策略程序中使用了这个合约的K线序列:
     每次K线序列推进时会更新quote. 使用 k线生成的 quote 的盘口由收盘价分别加/减一个最小变动单位, 并且 highest/lowest/average/amount 始终为 nan, volume 始终为0.
     每次K线序列推进时会更新quote的这些字段 datetime/ask&bid_price1/ask&bid_volume1/last_price/open_interest/price_tick/price_decs/volume_multiple/max&min_limit&market_order_volume/underlying_symbol/strike_price

doc/version.rst

@@ -2,6 +2,13 @@
 
 版本变更
 =============================
+3.4.11 (2024/01/03)
+
+* 优化：支持天勤在不同时区设置的操作系统上使用。tqsdk 内部时间表示全部使用北京时间。
+    对于以下接口，用户输入 datetime 类型参数时，如果未指定时区信息，tqsdk 会指定为北京时间；如果指定了时区信息，会转为北京时间，保证 Unix Timestamp 时间戳不变。
+    :py:meth:`~tqsdk.TqApi.get_kline_data_series`、:py:meth:`~tqsdk.TqApi.get_tick_data_series`、:py:class:`~tqsdk.tools.DataDownloader`、:py:class:`~tqsdk.TqBacktest`。
+
+
 3.4.10 (2023/09/22)
 
 * 修复：pandas 2.1.0 版本 fillna 、NumericBlock 会报 deprecated warning 的问题

setup.py

@@ -8,7 +8,7 @@
 
 setuptools.setup(
     name='tqsdk',
-    version="3.4.10",
+    version="3.4.11",
     description='TianQin SDK',
     author='TianQin',
     author_email='tianqincn@gmail.com',

tqsdk/__version__.py

@@ -1 +1 @@
-__version__ = '3.4.10'
+__version__ = '3.4.11'

tqsdk/algorithm/time_table_generater.py

@@ -2,7 +2,7 @@
 #  -*- coding: utf-8 -*-
 __author__ = 'mayanqiong'
 
-from datetime import datetime, time, timedelta
+from datetime import time, timedelta
 from typing import Optional, Union
 
 import numpy as np
@@ -12,7 +12,7 @@
 from tqsdk.api import TqApi
 from tqsdk import utils
 from tqsdk.datetime import _get_trading_timestamp, _get_trade_timestamp, _get_trading_day_from_timestamp, \
-    _datetime_to_timestamp_nano
+    _datetime_to_timestamp_nano, _timestamp_nano_to_datetime
 from tqsdk.rangeset import _rangeset_slice, _rangeset_head
 from tqsdk.tradeable import TqAccount, TqKq, TqSim
 
@@ -214,8 +214,8 @@ def vwap_table(api: TqApi, symbol: str, target_pos: int, duration: float,
 
     # 获取 Kline
     klines = api.get_kline_serial(symbol, TIME_CELL, data_length=int(10 * 60 * 60 / TIME_CELL * HISTORY_DAY_LENGTH))
-    klines["time"] = klines.datetime.apply(lambda x: datetime.fromtimestamp(x // 1000000000).time())  # k线时间
-    klines["date"] = klines.datetime.apply(lambda x: datetime.fromtimestamp(_get_trading_day_from_timestamp(x) // 1000000000).date())  # k线交易日
+    klines["time"] = klines.datetime.apply(lambda x: _timestamp_nano_to_datetime(x).time())  # k线时间
+    klines["date"] = klines.datetime.apply(lambda x: _timestamp_nano_to_datetime(_get_trading_day_from_timestamp(x)).date())  # k线交易日
 
     quote = api.get_quote(symbol)
     # 当前交易日完整的交易时间段
@@ -226,16 +226,16 @@ def vwap_table(api: TqApi, symbol: str, target_pos: int, duration: float,
     if not trading_timestamp_nano_range[0][0] <= current_timestamp_nano < trading_timestamp_nano_range[-1][1]:
         raise Exception("当前时间不在指定的交易时间段内")
 
-    current_datetime = datetime.fromtimestamp(current_timestamp_nano//1000000000)
+    current_datetime = _timestamp_nano_to_datetime(current_timestamp_nano)
     # 下一分钟的开始时间
     next_datetime = current_datetime.replace(second=0) + timedelta(minutes=1)
     start_datetime_nano = _datetime_to_timestamp_nano(next_datetime)
     r = _rangeset_head(_rangeset_slice(trading_timestamp_nano_range, start_datetime_nano), int(duration * 1e9))
     if not (r and trading_timestamp_nano_range[0][0] <= r[-1][-1] < trading_timestamp_nano_range[-1][1]):
         raise Exception("指定时间段超出当前交易日")
 
-    start_datetime = datetime.fromtimestamp(start_datetime_nano // 1000000000)
-    end_datetime = datetime.fromtimestamp((r[-1][-1] - 1) // 1000000000)
+    start_datetime = _timestamp_nano_to_datetime(start_datetime_nano)
+    end_datetime = _timestamp_nano_to_datetime((r[-1][-1] - 1))
     time_slot_start = time(start_datetime.hour, start_datetime.minute)  # 计划交易时段起始时间点
     time_slot_end = time(end_datetime.hour, end_datetime.minute)  # 计划交易时段终点时间点
     if time_slot_end > time_slot_start:  # 判断是否类似 23:00:00 开始， 01:00:00 结束这样跨天的情况

tqsdk/api.py

@@ -56,8 +56,8 @@
 from tqsdk.calendar import _get_trading_calendar, TqContCalendar, _init_chinese_rest_days
 from tqsdk.data_extension import DataExtension
 from tqsdk.data_series import DataSeries
-from tqsdk.datetime import _get_trading_day_start_time, _get_trading_day_end_time, _get_trading_day_from_timestamp, \
-    _datetime_to_timestamp_nano
+from tqsdk.datetime import _get_trading_day_from_timestamp, _datetime_to_timestamp_nano, _timestamp_nano_to_datetime, \
+    _cst_now, _convert_user_input_to_nano
 from tqsdk.diff import _merge_diff, _get_obj, _is_key_exist, _register_update_chan
 from tqsdk.entity import Entity
 from tqsdk.exceptions import TqTimeoutError
@@ -305,7 +305,7 @@ def __init__(self, account: Optional[Union[TqMultiAccount, UnionTradeable]] = No
     def _print(self, msg: str = "", level: str = "INFO"):
         if self.disable_print:
             return
-        dt = "" if self._backtest else datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
+        dt = "" if self._backtest else _cst_now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
         level = level if isinstance(level, str) else logging.getLevelName(level)
         print(f"{(dt + ' - ') if dt else ''}{level:>8} - {msg}")
 
@@ -836,9 +836,15 @@ def get_kline_data_series(self, symbol: Union[str, List[str]], duration_seconds:
             duration_seconds (int): K 线数据周期, 以秒为单位。例如: 1 分钟线为 60，1 小时线为 3600，日线为 86400。\
                 注意: 周期在日线以内时此参数可以任意填写, 在日线以上时只能是日线(86400)的整数倍
 
-            start_dt (date/datetime): 起始时间, 如果类型为 date 则指的是交易日, 如果为 datetime 则指的是具体时间点
+            start_dt (date/datetime): 起始时间
+                * date: 指的是交易日
 
-            end_dt (date/datetime): 结束时间, 如果类型为 date 则指的是交易日, 如果为 datetime 则指的是具体时间点
+                * datetime: 指的是具体时间点，如果没有指定时区信息，则默认为北京时间
+
+            end_dt (date/datetime): 结束时间
+                * date: 指的是交易日
+
+                * datetime: 指的是具体时间点，如果没有指定时区信息，则默认为北京时间
 
             adj_type (str/None): [可选]指定复权类型，默认为 None。adj_type 参数只对股票和基金类型合约有效。\
             "F" 表示前复权；"B" 表示后复权；None 表示不做处理。
@@ -896,9 +902,15 @@ def get_tick_data_series(self, symbol: Union[str, List[str]], start_dt: Union[da
         Args:
             symbol (str): 指定合约代码。当前只支持单个合约。
 
-            start_dt (date/datetime): 起始时间, 如果类型为 date 则指的是交易日, 如果为 datetime 则指的是具体时间点
+            start_dt (date/datetime): 起始时间
+                * date: 指的是交易日
+
+                * datetime: 指的是具体时间点，如果没有指定时区信息，则默认为北京时间
 
-            end_dt (date/datetime): 结束时间, 如果类型为 date 则指的是交易日, 如果为 datetime 则指的是具体时间点
+            end_dt (date/datetime): 结束时间
+                * date: 指的是交易日
+
+                * datetime: 指的是具体时间点，如果没有指定时区信息，则默认为北京时间
 
             adj_type (str/None): [可选]指定复权类型，默认为 None。adj_type 参数只对股票和基金类型合约有效。\
             "F" 表示前复权；"B" 表示后复权；None 表示不做处理。
@@ -954,20 +966,7 @@ def _get_data_series(self, call_func: str, symbol_list: Union[str, List[str]], d
         if len(symbol_list) != 1:
             raise Exception(f"{call_func} 数据获取方式暂不支持多合约请求")
         self._ensure_symbol(symbol_list)  # 检查合约代码是否存在
-        if isinstance(start_dt, datetime):
-            start_dt_nano = _datetime_to_timestamp_nano(start_dt)
-        elif isinstance(start_dt, date):
-            start_dt_nano = _get_trading_day_start_time(
-                _datetime_to_timestamp_nano(datetime(start_dt.year, start_dt.month, start_dt.day)))
-        else:
-            raise Exception(f"start_dt 参数类型 {type(start_dt)} 错误, 只支持 datetime / date 类型，请检查是否正确")
-        if isinstance(end_dt, datetime):
-            end_dt_nano = _datetime_to_timestamp_nano(end_dt)
-        elif isinstance(end_dt, date):
-            end_dt_nano = _get_trading_day_end_time(
-                _datetime_to_timestamp_nano(datetime(end_dt.year, end_dt.month, end_dt.day)))
-        else:
-            raise Exception(f"end_dt 参数类型 {type(end_dt)} 错误, 只支持 datetime / date 类型，请检查是否正确")
+        start_dt_nano, end_dt_nano = _convert_user_input_to_nano(start_dt, end_dt)
         if adj_type not in [None, "F", "B"]:
             raise Exception("adj_type 参数只支持 None (不复权) ｜ 'F' (前复权) ｜ 'B' (后复权) ")
         ds = DataSeries(self, symbol_list, dur_nano, start_dt_nano, end_dt_nano, adj_type)
@@ -981,17 +980,23 @@ def _get_data_series(self, call_func: str, symbol_list: Union[str, List[str]], d
     # ----------------------------------------------------------------------
     def get_trading_calendar(self, start_dt: Union[date, datetime], end_dt: Union[date, datetime]) -> pd.DataFrame:
         """
-        获取一段时间内的交易日历信息，交易日历可以处理的范围为 2003-01-01 ～ 2022-12-31。
+        获取一段时间内的交易日历信息，交易日历可以处理的范围为 2003-01-01 ～ 2024-12-31。
 
         Args:
-            start_dt (date/datetime): 起始时间，如果类型为 date 则指的是该日期；如果为 datetime 则指的是该时间点所在日期
+            start_dt (date/datetime): 起始时间
+                * date: 指的是交易日
+
+                * datetime: 指的指的是该时间点所在年月日日期
+
+            end_dt (date/datetime): 结束时间
+                * date: 指的是交易日
 
-            end_dt (date/datetime): 结束时间，如果类型为 date 则指的是该日期；如果为 datetime 则指的是该时间点所在日期
+                * datetime: 指的指的是该时间点所在年月日日期
 
         Returns:
             pandas.DataFrame: 包含以下列:
 
-            *    date: (datetime64[ns]) 日期
+            *    date: (datetime64[ns]) 日期，为北京时间的日期
             * trading:           (bool) 是否是交易日
 
         Example::
@@ -1016,11 +1021,11 @@ def get_trading_calendar(self, start_dt: Union[date, datetime], end_dt: Union[da
             api.close()
         """
         if isinstance(start_dt, datetime):
-            start_dt = date(year=start_dt.year, month=start_dt.month, day=start_dt.day)
+            start_dt = start_dt.date()
         elif not isinstance(start_dt, date):
             raise Exception(f"start_dt 参数类型 {type(start_dt)} 错误, 只支持 datetime / date 类型，请检查是否正确")
         if isinstance(end_dt, datetime):
-            end_dt = date(year=end_dt.year, month=end_dt.month, day=end_dt.day)
+            end_dt = end_dt.date()
         elif not isinstance(end_dt, date):
             raise Exception(f"end_dt 参数类型 {type(end_dt)} 错误, 只支持 datetime / date 类型，请检查是否正确")
         first_date, latest_date = _init_chinese_rest_days()
@@ -1078,9 +1083,9 @@ def query_his_cont_quotes(self, symbol: Union[str, List[str]], n: int = 200) ->
             raise Exception(f"参数错误，n={n} 应该是大于等于 1 的整数")
         now_dt = self._get_current_datetime()
         trading_day = _get_trading_day_from_timestamp(_datetime_to_timestamp_nano(now_dt))
-        end_dt = datetime.fromtimestamp(trading_day / 1000000000)
-        cont_calendar = TqContCalendar(start_dt=end_dt - timedelta(days=n * 2 + 30), end_dt=end_dt, symbols=symbols,
-                                       headers=self._base_headers)
+        end_dt = _timestamp_nano_to_datetime(trading_day)
+        cont_calendar = TqContCalendar(start_dt=(end_dt - timedelta(days=n * 2 + 30)).date(), end_dt=end_dt.date(),
+                                       symbols=symbols, headers=self._base_headers)
         df = cont_calendar.df.loc[cont_calendar.df.date.le(end_dt), ['date'] + symbols]
         df = df.iloc[-n:]
         df.reset_index(inplace=True, drop=True)
@@ -2575,10 +2580,8 @@ def filter(query_result):
                     for edge in quote["derivatives"]["edges"]:
                         option = edge["node"]
                         if (option_class and option["call_or_put"] != option_class) \
-                                or (exe_year and datetime.fromtimestamp(
-                            option["last_exercise_datetime"] / 1e9).year != exe_year) \
-                                or (exe_month and datetime.fromtimestamp(
-                            option["last_exercise_datetime"] / 1e9).month != exe_month) \
+                                or (exe_year and _timestamp_nano_to_datetime(option["last_exercise_datetime"]).year != exe_year) \
+                                or (exe_month and _timestamp_nano_to_datetime(option["last_exercise_datetime"]).month != exe_month) \
                                 or (strike_price and option["strike_price"] != strike_price) \
                                 or (expired is not None and option["expired"] != expired) \
                                 or (has_A is True and option["english_name"].count('A') == 0) \
@@ -2740,8 +2743,8 @@ def query_symbol_info(self, symbol: Union[str, List[str]]) -> TqSymbolDataFrame:
             * pre_settlement: 昨结算
             * pre_open_interest: 昨持仓
             * pre_close: 昨收盘
-            * trading_time_day: 白盘交易时间段，list 类型
-            * trading_time_night: 夜盘交易时间段，list 类型
+            * trading_time_day: 白盘交易时间段，pandas.Series 类型
+            * trading_time_night: 夜盘交易时间段，pandas.Series 类型
 
         注意:
 
@@ -2999,7 +3002,7 @@ def _convert_query_result_to_list(self, query_result):
         for quote in query_result.get("result", {}).get("multi_symbol_info", []):
             if quote.get("derivatives"):
                 for edge in quote["derivatives"]["edges"]:
-                    last_exercise_datetime = datetime.fromtimestamp(edge["node"]["last_exercise_datetime"] / 1e9)
+                    last_exercise_datetime = _timestamp_nano_to_datetime(edge["node"]["last_exercise_datetime"])
                     edge["node"]["exercise_year"] = last_exercise_datetime.year
                     edge["node"]["exercise_month"] = last_exercise_datetime.month
                     options.append(edge["node"])
@@ -3157,7 +3160,7 @@ def _setup_connection(self):
             try:
                 self._md_url = self._auth._get_md_url(self._stock, backtest=isinstance(self._backtest, TqBacktest))  # 如果用户未指定行情地址，则使用名称服务获取行情地址
             except Exception as e:
-                now = datetime.now()
+                now = _cst_now()
                 if now.hour == 19 and 0 <= now.minute <= 30:
                     raise Exception(f"{e}, 每日 19:00-19:30 为日常运维时间，请稍后再试")
                 else:
@@ -3178,8 +3181,8 @@ def _setup_connection(self):
         # 期权增加了 exercise_year、exercise_month 在旧版合约服务中没有，需要添加，使用下市日期代替最后行权日
         for quote in quotes.values():
             if quote["ins_class"] == "FUTURE_OPTION":
-                quote["exercise_year"] = datetime.fromtimestamp(quote["expire_datetime"]).year
-                quote["exercise_month"] = datetime.fromtimestamp(quote["expire_datetime"]).month
+                quote["exercise_year"] = _timestamp_nano_to_datetime(int(quote["expire_datetime"] * 1000000) * 1000).year
+                quote["exercise_month"] = _timestamp_nano_to_datetime(int(quote["expire_datetime"] * 1000000) * 1000).month
         ws_md_recv_chan.send_nowait({
             "aid": "rtn_data",
             "data": [{"quotes": quotes}]
@@ -3952,9 +3955,9 @@ def _symbols_to_quotes(self, symbols, keys=None):
     def _get_current_datetime(self):
         if isinstance(self._backtest, TqBacktest):
             current_dt = self._data.get('_tqsdk_backtest', {}).get('current_dt', 0)
-            return datetime.fromtimestamp(current_dt / 1e9)
+            return _timestamp_nano_to_datetime(current_dt)
         else:
-            return datetime.now()
+            return _cst_now()
 
 
 print("在使用天勤量化之前，默认您已经知晓并同意以下免责条款，如果不同意请立即停止使用：https://www.shinnytech.com/blog/disclaimer/", file=sys.stderr)