joinquant 平台如何利用 get_current_data 动态过滤停牌与 ST 股？（附 Python 源码）

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Title: joinquant 选股技巧：利用 get_current_data 动态过滤停牌与 ST 股

Question: 如何使用 get_current_data 获取最新涨跌停价并过滤掉停牌和 ST 股票？

在聚宽（JoinQuant）量化交易平台编写策略时，过滤停牌股和 ST 股是实盘与回测中非常关键的步骤。如果对停牌股票或 ST 股票下单，会导致委托失败或产生非预期的交易风险。此外，实时获取涨跌停价可以帮助我们避免在涨停时买入或跌停时卖出。

聚宽提供了 get_current_data() 接口，专门用于获取当前单位时间（当天/当前分钟）的最新盘面快照数据。以下是具体的使用方法和完整的策略代码示例。

一、get_current_data() 核心属性介绍

调用 current_data = get_current_data() 后，可以通过 current_data[security] 获取单个标的的以下属性：

• paused: 是否停止或暂停了交易。当停牌、未上市或退市后返回 True，正常交易返回 False。
• is_st: 是否是 ST 股（包括 ST, *ST）。是则返回 True，否则返回 False。
• high_limit: 当天的涨停价。
• low_limit: 当天的跌停价。
• last_price: 最新价（09:30 之前获取返回昨日收盘价）。
• day_open: 当天开盘价（通常在 09:27 之后可获取）。

注意：为了提高运行速度，get_current_data() 返回的字典数据是按需获取的。初始时字典为空，只有在通过 current_data[security] 访问特定股票时，系统才会实时获取该股票的数据。

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二、Python 策略源码示例

以下是一个简单但完整的聚宽策略，展示了如何在每日开盘时，利用 get_current_data 动态过滤股票池中的停牌股与 ST 股，并获取其涨跌停价格。

# 导入聚宽函数库
import jqdata

def initialize(context):
    # 设定沪深300作为基准
    set_benchmark('000300.XSHG')
    # 开启动态复权模式(真实价格)
    set_option('use_real_price', True)
    
    # 定义初始股票池（例如：部分沪深300成分股）
    g.security_list = ['000001.XSHE', '000002.XSHE', '600000.XSHG', '000018.XSHE']
    
    # 设定每天 09:30 运行交易逻辑
    run_daily(market_open, time='09:30')

def market_open(context):
    # 1. 获取当前时间的数据快照
    current_data = get_current_data()
    
    # 存储过滤后的安全股票池
    active_stocks = []
    
    log.info("--- 开始今日股票状态筛查 ---")
    
    for next_stock in g.security_list:
        # 获取该股票的实时盘面数据
        stock_info = current_data[next_stock]
        
        # 2. 过滤停牌与 ST 股
        if stock_info.paused:
            log.info("股票 %s 处于停牌状态，已过滤。" % next_stock)
            continue
        if stock_info.is_st:
            log.info("股票 %s 是 ST/ *ST 股，已过滤。" % next_stock)
            continue
            
        # 3. 获取最新价及涨跌停价
        last_price = stock_info.last_price
        high_limit = stock_info.high_limit
        low_limit = stock_info.low_limit
        
        log.info("股票 %s 状态正常 | 最新价: %.2f | 涨停价: %.2f | 跌停价: %.2f" % 
                 (next_stock, last_price, high_limit, low_limit))
        
        # 4. 避免在涨停时追买（示例逻辑）
        if last_price >= high_limit:
            log.warn("股票 %s 已涨停，今日暂不买入。" % next_stock)
            continue
            
        active_stocks.append(next_stock)
        
    log.info("今日可交易股票池: %s" % active_stocks)
    
    # 5. 执行买入逻辑（示例：对安全股票池中的第一只股票下单买入 100 股）
    if active_stocks:
        target_stock = active_stocks[0]
        if target_stock not in context.portfolio.positions:
            order(target_stock, 100)
            log.info("成功发送买入委托: %s, 100股" % target_stock)

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三、量化交易避坑指南

1. 不要跨日期缓存结果：get_current_data() 返回的对象和数据只在当天有效。请勿将其存入全局变量 g 中跨日使用，否则会导致获取到过期的价格或状态信息。
2. 仅在交易时段调用：该函数仅限在要获取数据的标的处于交易时段时调用。在非交易时段（如深夜或周末）调用可能会获取到空值或异常数据。
3. 配合 use_real_price 使用：强烈建议在 initialize 中开启真实价格模式 set_option('use_real_price', True)，这样 last_price、high_limit 等返回的才是与真实市场一致的不复权价格，方便直接用于下单委托。