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Title: joinquant 策略配置技巧：read_file 读取研究目录 JSON 文件

Question: 如何在 joinquant 回测策略中使用 read_file 读取并解析 JSON 格式的股票池配置文件？

在 JoinQuant 回测策略中使用 read_file 读取并解析 JSON 配置文件

在 JoinQuant（聚宽）平台编写量化策略时，将股票池、策略参数或配置项保存在“研究”根目录下的 JSON 文件中，可以实现策略代码与数据的解耦，提高代码的灵活性与可维护性。

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1. 核心 API 介绍

read_file(path)

• 功能：在回测或模拟交易中读取个人私有空间（“研究”模块）中的文件内容。
• 参数：path（字符串），相对路径，相对于私有空间根目录。
• 返回值：文件的原始文本内容（字节/字符串）。

注意：无法直接读取本地电脑上的文件。需先将 JSON 文件上传到官网“研究”环境的根目录或相关子目录下。

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2. 操作步骤与示例

第一步：创建并保存 JSON 配置文件

在 JoinQuant “研究”根目录下新建文件 HS300.stocks.json，内容如下：

[
  "000001.XSHE",
  "000002.XSHE",
  "600000.XSHG",
  "600519.XSHG"
]

第二步：在策略中读取并解析 JSON

使用 read_file 配合标准库 json 模块中的 json.loads 进行解析：

# 导入聚宽函数库与 json 模块
import json
import jqdata

def initialize(context):
    # 开启动态复权模式
    set_option('use_real_price', True)
    # 设置基准
    set_benchmark('000300.XSHG')
    
    # 1. 读取研究根目录下的 JSON 文件
    json_content = read_file('HS300.stocks.json')
    
    # 2. 解析 JSON 数据为 Python 对象（列表）
    g.stocks = json.loads(json_content)
    
    log.info("成功加载股票池配置文件，股票列表: %s" % g.stocks)
    
    # 3. 设置每日定时运行函数
    run_daily(market_open, time='every_bar')

def market_open(context):
    # 使用读取到的股票池执行交易逻辑
    for stock in g.stocks:
        current_data = get_current_data()
        if not current_data[stock].paused:
            log.info("正在检查股票: %s, 最新价: %s" % (stock, current_data[stock].last_price))

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3. 常见注意事项

1. Python 2 与 Python 3 兼容性：
   • 在 Python 3 环境下，read_file 返回的内容可直接通过 json.loads(content) 解析。
   • 如果遇到编码问题，可显示转换：json.loads(content.decode('utf-8'))。
2. 文件路径：
   • 参数必须为相对路径。例如位于根目录下传入 'HS300.stocks.json'，若位于子目录 config 下则传入 'config/HS300.stocks.json'。
3. 模拟盘重启机制：
   • 建议在 initialize 中将解析出的数据存入全局变量 g（例如 g.stocks），以便在模拟盘休眠重启后自动恢复。