JoinQuant 聚宽平台 run_daily(time='every_bar') 无法每分钟运行的原因及解决方法

run_daily 如何每分钟运行一次？

every_bar 我使用的有问题，看了api文档和社区的说明文章，仍然没弄懂为什么不能每分钟运行一次，有知道原因的大神麻烦留言指导我一下，多谢

日志截图：
Img

代码如下：


# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):
run_daily(stop_loss, time='every_bar', reference_security='000300.XSHG')

# 设置止损：跌幅大于8 止损
def stop_loss(context):
log.info('函数运行时间(market_open):'+str(context.current_dt.time()))

# 遍历可卖出的持仓股票
for stock in context.portfolio.positions:
if context.portfolio.positions[stock].closeable_amount > 0:
current_date = context.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')

pre_close = g.position_dict[stock][0]

# 获取当前时间价格
close_data = get_bars(stock, count=1, unit='1m', fields=['close'], fq_ref_date=None)['close'][0]

#-8个点止损
if pre_close * 0.92 > float(close_data):
log.info("止损卖出 %s" % (stock))
order_target(stock, 0)

在 JoinQuant (聚宽) 平台中，使用 run_daily(func, time='every_bar') 却发现没有每分钟运行，最根本的原因是：你的回测或模拟交易的“运行频率”设置成了“天”，而不是“分钟”。

原因解析

根据 JoinQuant API 文档的说明：

time="every_bar" 只能在 run_daily 中调用，运行时间和您设置的频率(回测页面右上方设置)一致。按天会在交易日的开盘时调用一次，按分钟会在交易时间每分钟运行。

也就是说，every_bar 里的 bar 指的是你当前策略的 K 线周期。如果你选了日线（天频率），一个 bar 就是一天，它就每天跑一次；如果你选了分钟线（分钟频率），一个 bar 就是一分钟，它才会每分钟跑一次。

解决方法

步骤 1：修改回测/模拟交易频率
在聚宽策略编写页面的右上方（或者创建模拟交易的设置页面），找到**“运行频率”选项，将其从“天”修改为“分钟”**。

步骤 2：检查代码逻辑
你的代码逻辑基本是正确的，只要频率设置对了，stop_loss 函数就会每分钟被调用一次。以下是优化后的代码示例：

# 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)
    
    # 注册定时运行函数，time='every_bar' 依赖于全局频率设置
    # 必须在界面上将频率设置为“分钟”！
    run_daily(stop_loss, time='every_bar', reference_security='000300.XSHG')

# 设置止损：跌幅大于8% 止损
def stop_loss(context):
    # 打印当前时间，如果是分钟频率，这里会每分钟打印一次
    log.info('函数运行时间: ' + str(context.current_dt))

    # 遍历可卖出的持仓股票
    for stock in context.portfolio.positions:
        if context.portfolio.positions[stock].closeable_amount > 0:
            # 假设 g.position_dict 已经在其他地方正确维护了昨收价
            # 这里为了演示，直接获取昨收价
            pre_close = attribute_history(stock, 1, '1d', ['close'])['close'][0]

            # 获取当前分钟的最新价格
            # 注意：在分钟频率下，可以直接使用 data[stock].close 或 get_current_data()
            current_data = get_current_data()
            current_price = current_data[stock].last_price

            # -8个点止损 (即当前价低于昨收价的 92%)
            if current_price < pre_close * 0.92:
                log.info("触发止损，卖出 %s, 当前价: %f, 昨收价: %f" % (stock, current_price, pre_close))
                order_target(stock, 0)

替代方案：使用 handle_data

除了 run_daily 配合 every_bar，你也可以直接使用 handle_data 函数。handle_data 的触发机制同样依赖于全局频率设置。只要设置为分钟频率，handle_data 就会每分钟执行一次。

def initialize(context):
    set_benchmark('000300.XSHG')
    set_option('use_real_price', True)

# 如果回测频率设置为“分钟”，此函数每分钟运行一次
def handle_data(context, data):
    for stock in context.portfolio.positions:
        if context.portfolio.positions[stock].closeable_amount > 0:
            current_price = data[stock].close
            pre_close = data[stock].pre_close
            
            if current_price < pre_close * 0.92:
                log.info("止损卖出 %s" % stock)
                order_target(stock, 0)

总结与注意事项

1. 频率设置是关键：代码里的 every_bar 只是声明“跟随全局频率”，真正的控制开关在界面的频率下拉菜单里。
2. 性能优化：在分钟频率下，策略每天会运行 240 次。尽量避免在每分钟的循环里调用耗时的 API（如大范围的 get_bars 或 history），推荐使用 get_current_data() 获取最新价，以提高回测速度。
3. 避免混用：官方文档建议，一个策略中尽量不要同时使用 run_daily 和 handle_data，选择其中一种方式实现即可。