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2025-02-25 ee7962c4f875b5cfa008657fd95bcb715ea74cbe

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 strategy/all_K_line.py

@@ -429,14 +429,14 @@
                #         data_date_and_target_date = False
                #         return data_date_and_target_date

            # 盘中不进行时间与数据的判断，一方面判断应该在开盘前完成，另一方面收盘后离最新拉取时间都还有很长时间
            # if (hour < 9 or (hour == 9 and minute < 30)) or hour >= 17:
            if data_cache.opening_time > now_time or now_time > data_cache.closing_time:
            # 盘中不进行时间与数据的判断(也不能早于服务器重启时间，因为次日凌晨拉取的K线会有错误)，一方面判断应该在开盘前完成，另一方面收盘后离最新拉取时间都还有很长时间
            # 在这个时间段内运行  9:00--9:30 或  15:00--23:00
            if data_cache.server_restart_time < now_time < data_cache.opening_time or data_cache.closing_time < now_time < data_cache.program_sleep_time:
                # 然后判断一下，当K线字典中的任意一只个股的的第一个K线表中的第一个日期 等于 上一个交易日日期 或 今日日期  且  运行时时间未到 18:30 那么不需要新拉取直接读取已有的就行，
                # 否者还是得调用K线对象方法拉取，并重新读取赋值全局化
                # if hour < 18 or (hour == 18 and minute < 31):
                if now_time < data_cache.update_data_time:
                # if now_time < data_cache.closing_time:
                    # if now_time < data_cache.closing_time:
                    check_pre_trading_day = check_data_date(data_cache.DataCache().pre_trading_day)
                    if check_pre_trading_day is True:
                        # if hour >= 17:

 strategy/data_cache.py

@@ -109,6 +109,7 @@
设定基本时间点
'''
Local_startup_time = datetime.datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
server_restart_time = datetime.time(9, 00, 00).strftime("%H:%M:%S")  # 定义9：00
L1_data_start_time = datetime.time(9, 15, 00).strftime("%H:%M:%S")  # 定义9：15
before_open_bidding_time = datetime.time(9, 20, 00).strftime("%H:%M:%S")  # 定义9：20
open_bidding_time = datetime.time(9, 25, 00).strftime("%H:%M:%S")  # 定义 盘前 集合竞价 时间
@@ -124,6 +125,7 @@
after_closing_time = datetime.time(15, 1, 00).strftime("%H:%M:%S")  # 定义 收盘后时间
checking_data_time = datetime.time(17, 00, 00).strftime("%H:%M:%S")  # 定义 检查数据时间
update_data_time = datetime.time(18, 31, 00).strftime("%H:%M:%S")  # 定义更新数据时间
program_sleep_time = datetime.time(23, 00, 00).strftime("%H:%M:%S")  # 定义程序休眠时间

# 读取已经获取到并存储在本地的目标范围的个股的板块概念
# 读取JSON文件并解析为字典

 strategy/order_methods.py

@@ -5,7 +5,6 @@
import multiprocessing
import threading

# import log
from strategy import data_cache, account_management
import data_server
from log_module.log import logger_debug
@@ -69,7 +68,7 @@
        logger.info(f"【十分之{part_of_value * 10}可用资金】委买完毕")
        data_cache.available = available - buy_order_value
        logger.info(f"买票执行成功：【{sec_name}】")
        logger.info(f"买票后剩余资金：{round(data_cache.available, 2)}")
        logger.info(f"买票后剩余资金：{data_cache.account_finance_dict['usefulMoney']}")
    else:
        logger.info(f"【{sec_name}】，持仓：{available}小于计划委托：{part_of_value},委托失败!")