简单波动率策略，实现+网格搜索

data/tqsdk/test.py

@@ -0,0 +1,14 @@
+from tqsdk import TqApi, TqAuth
+
+api = TqApi(auth=TqAuth("emanresu", "dfgvfgdfgg"))
+
+# au 品种指数合约
+ls = api.query_quotes(ins_class="INDEX", product_id="au")
+print(ls)
+
+# au 品种主连合约
+ls = api.query_quotes(ins_class="CONT", product_id="au")
+print(ls)
+
+# 关闭api,释放相应资源
+api.close()

data/tqsdk/tq_copy_data.py

@@ -25,7 +25,7 @@ def collect_and_save_tqsdk_data_stream(
         output_dir: str = "../data",
         tq_user: str = TQ_USER_NAME,
         tq_pwd: str = TQ_PASSWORD
-) -> pd.DataFrame or None:
+) -> pd.DataFrame:
     """
     通过 TqSdk 在指定模式下（回测或模拟）运行，监听并收集指定品种、频率、日期范围的K线数据流，
     并将其保存到本地CSV文件。此函数会模拟 TqSdk 的时间流运行。
@@ -190,10 +190,10 @@ if __name__ == "__main__":
     # 示例1: 在回测模式下获取沪深300指数主连的日线数据 (用于历史回测)
     # 这种方式适合获取相对较短或中等长度的历史K线数据。
     df_if_backtest_daily = collect_and_save_tqsdk_data_stream(
-        symbol="SHFE.rb2410",
-        freq="min60",
-        start_date_str="2024-05-01",
-        end_date_str="2024-09-01",
+        symbol="KQ.i@SHFE.rb",
+        freq="day",
+        start_date_str="2023-01-01",
+        end_date_str="2025-05-01",
         mode="backtest",  # 指定为回测模式
         tq_user=TQ_USER_NAME,
         tq_pwd=TQ_PASSWORD