vnpy学习10_常见坑

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模板TargetPosTemplate的cancelAll()隐患

在阅读vnpy的样例代码可以发现，其主要逻辑都是在onbar(or ontick）中实现，这个和大部分基于股票回测的类似zipline等基本类似。但稍有差异的是onbar中首先会清空之前订单，也即是调用self.cancelAll()方法。
但是，在使用模板TargetPosTemplate时，系统提供样例MultiSignalStrategy却没做相同处理，看了下其实是在

calculateTargetPos()
    self.setTargetPos(targetPos)
        self.trade()
            self.cancelAll()

但这么做其实有风险的，大部分时候如果仓位没变化不会调用这个方法的。但对于止损单来说，若采用随止损时却需要实时以最高价百分比下止损单，所以需要每个bar都调用cancelAll()进行旧止损订单清理。

数据初始化的几个小坑

self.am = ArrayManager(size=100)
在系统样例中，可能会忽略，采用的都是默认值100，但如果回测时间需要很长的化就需要修改这个取值。
这个值会影响那些地方呢？
在样例策略中，有这么个共同点

onbar():
    if not am.inited:
      return

这里的am.inited就是指am中填充的数据是否足够，而足够就是由size=100来定义的。在初始化的数据填充足够后inited会变为True。

另外一个需要注意的地方是
initData = self.loadBar(self.initDays)
这里的self.initDays是天数，在bar为分钟等时，需要留意下，除240后填充到这里，避免初始化过多数据。

还有就是在BacktestingEngine

  self.strategy.inited = True
  self.output(u'策略初始化完成')
  self.strategy.trading = True

当am.inited被设置为True之后，如果self.strategy.trading=True会正常下单，否则的化虽然onbar执行逻辑正常，但是订单却不会被撮合。
理想的情况是我们需要240个分钟bar，则size=240，然后数据出事成功后，恰好am.inited=True，and ，trading = True但是实际可能不会那么凑巧。
建议回测时将initday设置偏小，比如需要360分钟bar，initday取(360/240)=1.5->1，然后初始结束后am.inited=False，回测引擎会继续执行后续的onbar填充am，直到am达到360才会执行onbar的后续业务相关逻辑。
这么做虽然会跳过一段时间，但是整体业务是顺的，不会出现应该下单的却找不到下单到哪里的诡异问题。