QMT 多定时器策略：使用 run_time 实现日内不同时段精准逻辑触发

在 QMT（迅投量化交易系统）中，标准的 handlebar 函数是依赖行情 K 线或 Tick 推送驱动的。然而在实际量化实盘中，我们常常需要在特定时间点（如集合竞价结束时、盘中固定时间间隔、尾盘收盘前）精准触发指定的策略逻辑。通过在 init 初始化函数中多次调用 ContextInfo.run_time()，可以轻松注册多个独立定时器，绑定不同的回调函数。

1. 核心接口说明：ContextInfo.run_time

语法定义

ContextInfo.run_time(funcName, period, startTime, market)

参数详解

• funcName (str): 定时触发时调用的回调函数名称（字符串格式）。
• period (str): 重复调用的时间间隔。例如：
  • '1nSecond', '5nSecond'：每 1 秒或 5 秒执行一次。
  • '500nMilliSecond'：每 500 毫秒执行一次。
  • '1nDay'：每天执行一次。
• startTime (str): 定时器第一次启动的时间，格式为 'YYYY-MM-DD HH:MM:SS'。若设为历史时间则会立即启动。
• market (str): 市场简称代码，如 'SH'（上交所）或 'SZ'（深交所）。

2. 完整 Python 策略源码示例

以下示例展示了如何在 QMT 中设置 3 个独立的定时器，分别处理早盘集合竞价准备、盘中高频监控以及尾盘风控/平仓逻辑：

#coding:gbk
import time

def init(ContextInfo):
    # 1. 绑定交易账号
    ContextInfo.account = '6000000001'
    ContextInfo.set_account(ContextInfo.account)
    ContextInfo.stock = '600000.SH'
    ContextInfo.set_universe([ContextInfo.stock])
    
    print("策略初始化完成，开始注册多定时器...")
    
    # 2. 定时器 1：集合竞价阶段（09:25:00 启动，每天执行一次，用于选股与数据准备）
    ContextInfo.run_time("call_auction_logic", "1nDay", "2023-01-01 09:25:00", "SH")
    
    # 3. 定时器 2：盘中高频监控（09:30:00 启动，每 5 秒执行一次）
    ContextInfo.run_time("intraday_monitoring", "5nSecond", "2023-01-01 09:30:00", "SH")
    
    # 4. 定时器 3：尾盘风控/清仓（14:55:00 启动，每天执行一次）
    ContextInfo.run_time("tail_market_logic", "1nDay", "2023-01-01 14:55:00", "SH")

def call_auction_logic(ContextInfo):
    """ 集合竞价/开盘前准备逻辑 """
    print(f"[{time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}] 触发集合竞价逻辑：获取开盘喊价数据并初始化日内信号")
    # 示例：获取最新分笔数据
    full_tick = ContextInfo.get_full_tick([ContextInfo.stock])
    if ContextInfo.stock in full_tick:
        open_price = full_tick[ContextInfo.stock]['open']
        print(f"{ContextInfo.stock} 今日开盘价: {open_price}")

def intraday_monitoring(ContextInfo):
    """ 盘中高频监控逻辑 """
    # 仅在交易时间段内运行
    now_time = time.strftime('%H%M%S')
    if not ('093000' <= now_time <= '113000' or '130000' <= now_time <= '150000'):
        return
    
    # 获取当前最新价格并判断是否触发下单条件
    full_tick = ContextInfo.get_full_tick([ContextInfo.stock])
    if ContextInfo.stock in full_tick:
        last_price = full_tick[ContextInfo.stock]['lastPrice']
        # 示例：若最新价大于 0 则执行交易（此处为演示，实际需结合选股信号）
        # passorder(23, 1101, ContextInfo.account, ContextInfo.stock, 5, -1, 100, ContextInfo)
        pass

def tail_market_logic(ContextInfo):
    """ 尾盘风控/平仓/结算逻辑 """
    print(f"[{time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}] 触发尾盘逻辑：检查仓位、平隔夜仓或生成日终报告")
    # 示例：查询持仓
    positions = get_trade_detail_data(ContextInfo.account, 'STOCK', 'POSITION')
    for pos in positions:
        print(f"持仓标的: {pos.m_strInstrumentID}, 可用数量: {pos.m_nCanUseVolume}")

def handlebar(ContextInfo):
    """ 主行情驱动函数（必填） """
    pass

3. 开发注意事项与技巧

1. 时间段过滤：period='5nSecond' 等时间间隔触发器在非交易时间（如午休、夜间）仍会按时间间隔触发回调，因此必须在回调函数内部加入当前系统时间（如 time.strftime('%H%M%S')）过滤判断。
2. 模式差异：ContextInfo.run_time() 定时器仅在实盘与模拟运行模式下生效，在历史回测模式（Backtest）中不会被触发。回测模式下请依赖 handlebar 逐 Bar 运行。
3. 非阻塞原则：所有定时器回调函数均应保持轻量，避免在回调中执行长时间的同步 I/O 或耗时计算，以免阻塞主线程和其他定时器的触发。