如何在 ptrade 中使用 get_price 过滤停牌日数据？

在 ptrade 量化平台中，使用 get_price 或 get_history 接口获取历史 K 线数据时，系统默认不会跳过停牌的日期。对于停牌日，系统会使用停牌前最后一个交易日的数据进行填充，并且当天的成交量（volume）为 0。

因此，要过滤掉停牌日的数据，最简单有效的方法就是剔除成交量为 0 的数据行。

过滤停牌日数据的方法

由于 get_price 返回的数据通常是 pandas.DataFrame 格式（在获取单只股票或多只股票时），你可以直接使用 pandas 的条件过滤功能来剔除停牌日。

示例代码：获取单只股票并过滤停牌日

def initialize(context):
    g.security = '600570.SS'
    set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):
    # 获取过去 10 天的日线数据，包含 volume 字段
    df = get_price(g.security, count=10, frequency='1d', fields=['open', 'close', 'volume'])
    
    if df is not None and not df.empty:
        # 过滤掉成交量为 0 的行（即停牌日）
        df_filtered = df[df['volume'] > 0]
        
        log.info("原始数据行数: %s, 过滤后数据行数: %s" % (len(df), len(df_filtered)))
        log.info("过滤后的数据:\n%s" % df_filtered)

示例代码：获取多只股票并过滤停牌日

当获取多只股票时，返回的 DataFrame 会包含 code 列（Python 3.11 环境下）。

def initialize(context):
    g.security = ['600570.SS', '000001.SZ']
    set_universe(g.security)

def handle_data(context, data):
    # 获取多只股票的数据
    df = get_price(g.security, count=10, frequency='1d', fields=['close', 'volume'])
    
    if df is not None and not df.empty:
        # 过滤掉所有成交量为 0 的行
        df_filtered = df[df['volume'] > 0]
        
        # 如果需要单独获取某只股票过滤后的数据
        df_ss = df_filtered.query('code == "600570.SS"')
        log.info("恒生电子过滤后的数据:\n%s" % df_ss)

总结

• 停牌特征：价格数据沿用前一日，volume（成交量）为 0。
• 处理方案：在请求字段中务必包含 'volume'，然后使用 df[df['volume'] > 0] 进行过滤。
• 适用接口：此逻辑同样适用于 get_history 接口获取的数据。