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克隆策略

    {"description":"实验创建于2019/12/22","graph":{"edges":[{"to_node_id":"-141:options_data","from_node_id":"-113:predictions"},{"to_node_id":"-113:model","from_node_id":"-753:model"},{"to_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15:instruments","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8:data"},{"to_node_id":"-106:instruments","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8:data"},{"to_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53:data1","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15:data"},{"to_node_id":"-106:features","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"to_node_id":"-6653:features","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"to_node_id":"-122:features","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"to_node_id":"-129:features","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"to_node_id":"-753:features","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24:data"},{"to_node_id":"-5074:input_data","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53:data"},{"to_node_id":"-122:instruments","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-62:data"},{"to_node_id":"-141:instruments","from_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-62:data"},{"to_node_id":"-6653:input_data","from_node_id":"-106:data"},{"to_node_id":"-129:input_data","from_node_id":"-122:data"},{"to_node_id":"-5084:input_data","from_node_id":"-129:data"},{"to_node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53:data2","from_node_id":"-6653:data"},{"to_node_id":"-753:training_ds","from_node_id":"-646:data"},{"to_node_id":"-113:data","from_node_id":"-650:data"},{"to_node_id":"-646:input_data","from_node_id":"-5074:data"},{"to_node_id":"-650:input_data","from_node_id":"-5084:data"}],"nodes":[{"node_id":"-113","module_id":"BigQuantSpace.stock_ranker_predict.stock_ranker_predict-v5","parameters":[{"name":"m_lazy_run","value":"False","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"model","node_id":"-113"},{"name":"data","node_id":"-113"}],"output_ports":[{"name":"predictions","node_id":"-113"},{"name":"m_lazy_run","node_id":"-113"}],"cacheable":true,"seq_num":13,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"-753","module_id":"BigQuantSpace.stock_ranker_train.stock_ranker_train-v6","parameters":[{"name":"learning_algorithm","value":"排序","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"number_of_leaves","value":"30","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"minimum_docs_per_leaf","value":1000,"type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"number_of_trees","value":"20","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"learning_rate","value":0.1,"type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"max_bins","value":1023,"type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"feature_fraction","value":1,"type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"data_row_fraction","value":1,"type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"plot_charts","value":"True","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"ndcg_discount_base","value":1,"type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"m_lazy_run","value":"False","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"training_ds","node_id":"-753"},{"name":"features","node_id":"-753"},{"name":"test_ds","node_id":"-753"},{"name":"base_model","node_id":"-753"}],"output_ports":[{"name":"model","node_id":"-753"},{"name":"feature_gains","node_id":"-753"},{"name":"m_lazy_run","node_id":"-753"}],"cacheable":true,"seq_num":17,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8","module_id":"BigQuantSpace.instruments.instruments-v2","parameters":[{"name":"start_date","value":"2016-01-01","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"end_date","value":"2019-12-31","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"market","value":"CN_STOCK_A","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"instrument_list","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"max_count","value":"0","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"rolling_conf","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-8"}],"cacheable":true,"seq_num":20,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15","module_id":"BigQuantSpace.advanced_auto_labeler.advanced_auto_labeler-v2","parameters":[{"name":"label_expr","value":"# #号开始的表示注释\n# 0. 每行一个，顺序执行，从第二个开始，可以使用label字段\n# 1. 可用数据字段见 https://bigquant.com/docs/data_history_data.html\n# 添加benchmark_前缀，可使用对应的benchmark数据\n# 2. 可用操作符和函数见 `表达式引擎 <https://bigquant.com/docs/big_expr.html>`_\n\n# 计算收益：5日收盘价(作为卖出价格)除以明日开盘价(作为买入价格)\nshift(close, -5) / shift(open, -1)\n\n# label = where(shift(close,-1) < close, label - 0.618*(1.0 - shift(close,-1)/close), label)\n# label = where(shift(close,-2) < shift(close,-1), label - 0.618*(1.0 - shift(close,-2)/shift(close,-1)), label)\n# label = where(shift(close,-3) < shift(close,-2), label - 0.618*(1.0 - shift(close,-3)/shift(close,-2)), label)\n# label = where(shift(close,-4) < shift(close,-3), label - 0.618*(1.0 - shift(close,-4)/shift(close,-3)), label)\n# label = where(shift(close,-5) < shift(close,-4), label - 0.618*(1.0 - shift(close,-5)/shift(close,-4)), label)\n\nlabel = label - 0.618*(1.0 - shift(close,-1)/close)\nlabel = label - 0.618*(1.0 - shift(close,-2)/shift(close,-1))\nlabel = label - 0.618*(1.0 - shift(close,-3)/shift(close,-2))\nlabel = label - 0.618*(1.0 - shift(close,-4)/shift(close,-3))\nlabel = label - 0.618*(1.0 - shift(close,-5)/shift(close,-4))\n\n# 极值处理：用1%和99%分位的值做clip\nclip(label, all_quantile(label, 0.01), all_quantile(label, 0.99))\n\n# 将分数映射到分类，这里使用20个分类\nall_wbins(label, 50)\n\n# 过滤掉一字涨停的情况 (设置label为NaN，在后续处理和训练中会忽略NaN的label)\n#where(shift(high, -1) == shift(low, -1), NaN, label)\nwhere(high == low, NaN, label)\n","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"start_date","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"end_date","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"benchmark","value":"000300.SHA","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"drop_na_label","value":"True","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"cast_label_int","value":"False","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"user_functions","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"instruments","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-15"}],"cacheable":true,"seq_num":21,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24","module_id":"BigQuantSpace.input_features.input_features-v1","parameters":[{"name":"features","value":"ta_bbands_upperband_14_0\nin_csi800_0\nrank_avg_turn_20\nfs_total_operating_costs_0\nta_ema_30_0\nmean(turn_0,5)/avg_turn_10\nta_ad_0\nts_max(open_0,20)\nta_macd_macdhist_12_26_9_0\nfs_total_liability_0\nta_macd_macd_12_26_9_0/ta_macd_macdhist_12_26_9_0\nrank_turn_10\nta_sma_60_0\nrank_volatility_30_0\nmean(mf_net_amount_l_0,5)\nclose_0*avg_turn_0+close_1*avg_turn_1+close_2*avg_turn_2\nmf_net_amount_xl_0\nmean(mf_net_pct_l_0,20)\nfs_non_current_liabilities_0\nopen_10\nrank_ps_ttm_0\nmean(turn_0,5)\nrank_return_20\nfs_gross_revenues_0\nta_mom_20_0\nfs_operating_revenue_yoy_0\nta_roc(close_0,10)\namount_20\nclose_5/open_10\nturn_5\nhigh_10\nmean(abs(close_0-mean(close_0,6)),6)\ngroup_sum(industry_sw_level1_0,ps_ttm_0)\nfs_net_cash_flow_0\nstd(amount_0,5)\nfs_gross_profit_margin_0\nrank_swing_volatility_10_0\n","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"features_ds","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-24"}],"cacheable":true,"seq_num":22,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53","module_id":"BigQuantSpace.join.join-v3","parameters":[{"name":"on","value":"date,instrument","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"how","value":"inner","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"sort","value":"False","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"data1","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53"},{"name":"data2","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-53"}],"cacheable":true,"seq_num":23,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-62","module_id":"BigQuantSpace.instruments.instruments-v2","parameters":[{"name":"start_date","value":"2019-01-01","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"end_date","value":"2022-03-18","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"market","value":"CN_STOCK_A","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"instrument_list","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"max_count","value":"0","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"rolling_conf","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-62"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"287d2cb0-f53c-4101-bdf8-104b137c8601-62"}],"cacheable":true,"seq_num":24,"comment":"预测数据，用于回测和模拟","comment_collapsed":true},{"node_id":"-106","module_id":"BigQuantSpace.general_feature_extractor.general_feature_extractor-v7","parameters":[{"name":"start_date","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"end_date","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"before_start_days","value":"120","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"instruments","node_id":"-106"},{"name":"features","node_id":"-106"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"-106"}],"cacheable":true,"seq_num":25,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"-122","module_id":"BigQuantSpace.general_feature_extractor.general_feature_extractor-v7","parameters":[{"name":"start_date","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"end_date","value":"","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"before_start_days","value":"120","type":"Literal","bound_global_parameter":null}],"input_ports":[{"name":"instruments","node_id":"-122"},{"name":"features","node_id":"-122"}],"output_ports":[{"name":"data","node_id":"-122"}],"cacheable":true,"seq_num":27,"comment":"","comment_collapsed":true},{"node_id":"-129","module_id":"BigQuantSpace.derived_feature_extractor.derived_feature_extractor-v3","parameters":[{"name":"date_col","value":"date","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"instrument_col","value":"instrument","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"nam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回测引擎：初始化函数，只执行一次\ndef bigquant_run(context):\n # 加载预测数据\n context.ranker_prediction = context.options['data'].read_df()\n\n # 系统已经设置了默认的交易手续费和滑点，要修改手续费可使用如下函数\n context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5))\n # 预测数据，通过options传入进来，使用 read_df 函数，加载到内存 (DataFrame)\n # 设置买入的股票数量，这里买入预测股票列表排名靠前的5只\n stock_count = 3\n # 每只的股票的权重，如下的权重分配会使得靠前的股票分配多一点的资金，[0.339160, 0.213986, 0.169580, ..]\n context.stock_weights = T.norm([1 / math.log(i + 2) for i in range(0, stock_count)])\n # 设置每只股票占用的最大资金比例\n context.max_cash_per_instrument = 0.9\n context.options['hold_days'] = 2\n \n #------------------------计算确定买卖限值----------------------------\n #分位数95%以上的才买，62%以上的不卖\n dpre = context.ranker_prediction.score\n context.pre_buy = dpre.quantile(q=0.9995)\n context.pre_sell = dpre.quantile(q=0.123)\n ","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"handle_data","value":"# 回测引擎：每日数据处理函数，每天执行一次\ndef bigquant_run(context, data):\n # 按日期过滤得到今日的预测数据\n ranker_prediction = context.ranker_prediction[\n context.ranker_prediction.date == data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')]\n \n today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')\n #------------------------START:加入下面if的两行代码到之前到主函数的最前部分-------------------\n # 相隔几天（以5天举例）运行一下handle_data函数\n # if context.trading_day_index % 2 != 0:\n # return \n #------------------------END：加上这两句代码在主函数就能实现隔几天运行---------------------\n #--------------------------买入后达不到预期收益则止损-----------------------------------\n equities1 = {e.symbol: p for e, p in context.portfolio.positions.items() if p.amount>0}\n stoploss_stock = [] \n if len(equities1) > 0:\n for i in equities1.keys():\n stock_market_price = data.current(context.symbol(i), 'price') # 最新市场价格\n last_sale_date = equities1[i].last_sale_date # 上次交易日期\n delta_days = data.current_dt - last_sale_date \n hold_days = delta_days.days # 持仓天数\n # 建仓以来的最高价\n highest_price_since_buy = data.history(context.symbol(i), 'high', hold_days, '1d').max()\n # 确定止损位置 最高位下跌6.18%\n stoploss_line = highest_price_since_buy*(1.0 - 0.0618)\n #record('止损位置', stoploss_line)\n # 如果价格下穿止损位置并且持仓日期大于12天\n if stock_market_price < stoploss_line and hold_days>12:\n #context.order_target_percent(context.symbol(i), 0) \n sell_price = stock_market_price\n print('日期：', today, stock_market_price,context.symbol(i))\n #context.order_target(context.symbol(i), 0)\n context.order_target(context.symbol(i), 0, limit_price=sell_price)\n stoploss_stock.append(i)\n if len(stoploss_stock)>0:\n print('日期：', today, '股票：', stoploss_stock, '出现跟踪止损状况')\n #-------------------------------------------止损模块END--------------------------------------------- \n \n\n # 1. 资金分配\n # 平均持仓时间是hold_days，每日都将买入股票，每日预期使用 1/hold_days 的资金\n # 实际操作中，会存在一定的买入误差，所以在前hold_days天，等量使用资金；之后，尽量使用剩余资金（这里设置最多用等量的1.5倍）\n is_staging = context.trading_day_index < context.options['hold_days'] # 是否在建仓期间（前 hold_days 天）\n cash_avg = context.portfolio.portfolio_value / context.options['hold_days']\n cash_for_buy = min(context.portfolio.cash, (1 if is_staging else 1.5) * cash_avg)\n cash_for_sell = cash_avg - (context.portfolio.cash - cash_for_buy)\n positions = {e.symbol: p.amount * p.last_sale_price\n for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}\n\n # 2. 生成卖出订单：hold_days天之后才开始卖出；对持仓的股票，按机器学习算法预测的排序末位淘汰\n if not is_staging and cash_for_sell > 0:\n equities = {e.symbol: e for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}\n instruments = list(reversed(list(ranker_prediction.instrument[ranker_prediction.instrument.apply(\n lambda x: x in equities and not context.has_unfinished_sell_order(equities[x]))])))\n # 预测值大于某值时,虽然排在最后也不卖\n no_sell_instruments = ranker_prediction[ranker_prediction.score > context.pre_sell]\n no_sell_instruments = no_sell_instruments.instrument\n instruments = list(set(instruments) - (set(instruments) & set(no_sell_instruments)))\n # print('rank order for sell %s' % instruments)\n for instrument in instruments:\n if instrument in stoploss_stock:\n continue\n context.order_target(context.symbol(instrument), 0)\n cash_for_sell -= positions[instrument]\n if cash_for_sell <= 0:\n break\n\n # 3. 生成买入订单：按机器学习算法预测的排序，买入前面的stock_count只股票\n buy_cash_weights = context.stock_weights\n # buy_instruments = list(ranker_prediction.instrument[:len(buy_cash_weights)])\n dd = ranker_prediction[:len(buy_cash_weights)]\n # 当预测值大于一定的数值才买\n buy_instruments = [x for x in dd.instrument if dd[dd.instrument.isin([x])].score.iloc[0] > context.pre_buy ]\n max_cash_per_instrument = context.portfolio.portfolio_value * context.max_cash_per_instrument\n for i, instrument in enumerate(buy_instruments):\n cash = cash_for_buy * buy_cash_weights[i]\n if cash > max_cash_per_instrument - positions.get(instrument, 0):\n # 确保股票持仓量不会超过每次股票最大的占用资金量\n cash = max_cash_per_instrument - positions.get(instrument, 0)\n if cash > 0:\n context.order_value(context.symbol(instrument), cash)\n","type":"Literal","bound_global_parameter":null},{"name":"prepare","value":"# 回测引擎：准备数据，只执行一次\ndef 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Node='-5084' Position='722,358,200,200'/></node_postions>"},"nodes_readonly":false,"studio_version":"v2"}
    In [ ]:
    # 本代码由可视化策略环境自动生成 2022年3月23日 15:13
# 本代码单元只能在可视化模式下编辑。您也可以拷贝代码，粘贴到新建的代码单元或者策略，然后修改。


# 回测引擎：初始化函数，只执行一次
def m1_initialize_bigquant_run(context):
    # 加载预测数据
    context.ranker_prediction = context.options['data'].read_df()

    # 系统已经设置了默认的交易手续费和滑点，要修改手续费可使用如下函数
    context.set_commission(PerOrder(buy_cost=0.0003, sell_cost=0.0013, min_cost=5))
    # 预测数据，通过options传入进来，使用 read_df 函数，加载到内存 (DataFrame)
    # 设置买入的股票数量，这里买入预测股票列表排名靠前的5只
    stock_count = 3
    # 每只的股票的权重，如下的权重分配会使得靠前的股票分配多一点的资金，[0.339160, 0.213986, 0.169580, ..]
    context.stock_weights = T.norm([1 / math.log(i + 2) for i in range(0, stock_count)])
    # 设置每只股票占用的最大资金比例
    context.max_cash_per_instrument = 0.9
    context.options['hold_days'] = 2
    
    #------------------------计算确定买卖限值----------------------------
    #分位数95%以上的才买，62%以上的不卖
    dpre = context.ranker_prediction.score
    context.pre_buy = dpre.quantile(q=0.9995)
    context.pre_sell = dpre.quantile(q=0.123)
    
# 回测引擎：每日数据处理函数，每天执行一次
def m1_handle_data_bigquant_run(context, data):
      # 按日期过滤得到今日的预测数据
    ranker_prediction = context.ranker_prediction[
        context.ranker_prediction.date == data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')]
    
    today = data.current_dt.strftime('%Y-%m-%d')
    #------------------------START:加入下面if的两行代码到之前到主函数的最前部分-------------------
    # 相隔几天（以5天举例）运行一下handle_data函数
    # if context.trading_day_index % 2 != 0:
    #    return 
    #------------------------END：加上这两句代码在主函数就能实现隔几天运行---------------------
    #--------------------------买入后达不到预期收益则止损-----------------------------------
    equities1 = {e.symbol: p for e, p in context.portfolio.positions.items() if p.amount>0}
    stoploss_stock = [] 
    if len(equities1) > 0:
        for i in equities1.keys():
            stock_market_price = data.current(context.symbol(i), 'price')  # 最新市场价格
            last_sale_date = equities1[i].last_sale_date   # 上次交易日期
            delta_days = data.current_dt - last_sale_date  
            hold_days = delta_days.days # 持仓天数
            # 建仓以来的最高价
            highest_price_since_buy = data.history(context.symbol(i), 'high', hold_days, '1d').max()
            # 确定止损位置 最高位下跌6.18%
            stoploss_line = highest_price_since_buy*(1.0 - 0.0618)
            #record('止损位置', stoploss_line)
            # 如果价格下穿止损位置并且持仓日期大于12天
            if stock_market_price < stoploss_line and hold_days>12:
                #context.order_target_percent(context.symbol(i), 0)     
                sell_price = stock_market_price
                print('日期：', today, stock_market_price,context.symbol(i))
                #context.order_target(context.symbol(i), 0)
                context.order_target(context.symbol(i), 0, limit_price=sell_price)
                stoploss_stock.append(i)
        if len(stoploss_stock)>0:
            print('日期：', today, '股票：', stoploss_stock, '出现跟踪止损状况')
    #-------------------------------------------止损模块END---------------------------------------------   
  

    # 1. 资金分配
    # 平均持仓时间是hold_days，每日都将买入股票，每日预期使用 1/hold_days 的资金
    # 实际操作中，会存在一定的买入误差，所以在前hold_days天，等量使用资金；之后，尽量使用剩余资金（这里设置最多用等量的1.5倍）
    is_staging = context.trading_day_index < context.options['hold_days'] # 是否在建仓期间（前 hold_days 天）
    cash_avg = context.portfolio.portfolio_value / context.options['hold_days']
    cash_for_buy = min(context.portfolio.cash, (1 if is_staging else 1.5) * cash_avg)
    cash_for_sell = cash_avg - (context.portfolio.cash - cash_for_buy)
    positions = {e.symbol: p.amount * p.last_sale_price
                 for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}

    # 2. 生成卖出订单：hold_days天之后才开始卖出；对持仓的股票，按机器学习算法预测的排序末位淘汰
    if not is_staging and cash_for_sell > 0:
        equities = {e.symbol: e for e, p in context.perf_tracker.position_tracker.positions.items()}
        instruments = list(reversed(list(ranker_prediction.instrument[ranker_prediction.instrument.apply(
                lambda x: x in equities and not context.has_unfinished_sell_order(equities[x]))])))
        # 预测值大于某值时,虽然排在最后也不卖
        no_sell_instruments = ranker_prediction[ranker_prediction.score > context.pre_sell]
        no_sell_instruments = no_sell_instruments.instrument
        instruments = list(set(instruments) - (set(instruments) & set(no_sell_instruments)))
        # print('rank order for sell %s' % instruments)
        for instrument in instruments:
            if instrument in stoploss_stock:
                continue
            context.order_target(context.symbol(instrument), 0)
            cash_for_sell -= positions[instrument]
            if cash_for_sell <= 0:
                break

    # 3. 生成买入订单：按机器学习算法预测的排序，买入前面的stock_count只股票
    buy_cash_weights = context.stock_weights
    # buy_instruments = list(ranker_prediction.instrument[:len(buy_cash_weights)])
    dd = ranker_prediction[:len(buy_cash_weights)]
    # 当预测值大于一定的数值才买
    buy_instruments = [x for x in dd.instrument if dd[dd.instrument.isin([x])].score.iloc[0] > context.pre_buy ]
    max_cash_per_instrument = context.portfolio.portfolio_value * context.max_cash_per_instrument
    for i, instrument in enumerate(buy_instruments):
        cash = cash_for_buy * buy_cash_weights[i]
        if cash > max_cash_per_instrument - positions.get(instrument, 0):
            # 确保股票持仓量不会超过每次股票最大的占用资金量
            cash = max_cash_per_instrument - positions.get(instrument, 0)
        if cash > 0:
            context.order_value(context.symbol(instrument), cash)

# 回测引擎：准备数据，只执行一次
def m1_prepare_bigquant_run(context):
    pass


m20 = M.instruments.v2(
    start_date='2016-01-01',
    end_date='2019-12-31',
    market='CN_STOCK_A',
    instrument_list='',
    max_count=0
)

m21 = M.advanced_auto_labeler.v2(
    instruments=m20.data,
    label_expr="""# #号开始的表示注释
# 0. 每行一个，顺序执行，从第二个开始，可以使用label字段
# 1. 可用数据字段见 https://bigquant.com/docs/data_history_data.html
#   添加benchmark_前缀，可使用对应的benchmark数据
# 2. 可用操作符和函数见 `表达式引擎 <https://bigquant.com/docs/big_expr.html>`_

# 计算收益：5日收盘价(作为卖出价格)除以明日开盘价(作为买入价格)
shift(close, -5) / shift(open, -1)

# label = where(shift(close,-1) < close, label - 0.618*(1.0 - shift(close,-1)/close), label)
# label = where(shift(close,-2) < shift(close,-1), label - 0.618*(1.0 - shift(close,-2)/shift(close,-1)), label)
# label = where(shift(close,-3) < shift(close,-2), label - 0.618*(1.0 - shift(close,-3)/shift(close,-2)), label)
# label = where(shift(close,-4) < shift(close,-3), label - 0.618*(1.0 - shift(close,-4)/shift(close,-3)), label)
# label = where(shift(close,-5) < shift(close,-4), label - 0.618*(1.0 - shift(close,-5)/shift(close,-4)), label)

label = label - 0.618*(1.0 - shift(close,-1)/close)
label = label - 0.618*(1.0 - shift(close,-2)/shift(close,-1))
label = label - 0.618*(1.0 - shift(close,-3)/shift(close,-2))
label = label - 0.618*(1.0 - shift(close,-4)/shift(close,-3))
label = label - 0.618*(1.0 - shift(close,-5)/shift(close,-4))

# 极值处理：用1%和99%分位的值做clip
clip(label, all_quantile(label, 0.01), all_quantile(label, 0.99))

# 将分数映射到分类，这里使用20个分类
all_wbins(label, 50)

# 过滤掉一字涨停的情况 (设置label为NaN，在后续处理和训练中会忽略NaN的label)
#where(shift(high, -1) == shift(low, -1), NaN, label)
where(high == low, NaN, label)
""",
    start_date='',
    end_date='',
    benchmark='000300.SHA',
    drop_na_label=True,
    cast_label_int=False
)

m22 = M.input_features.v1(
    features="""ta_bbands_upperband_14_0
in_csi800_0
rank_avg_turn_20
fs_total_operating_costs_0
ta_ema_30_0
mean(turn_0,5)/avg_turn_10
ta_ad_0
ts_max(open_0,20)
ta_macd_macdhist_12_26_9_0
fs_total_liability_0
ta_macd_macd_12_26_9_0/ta_macd_macdhist_12_26_9_0
rank_turn_10
ta_sma_60_0
rank_volatility_30_0
mean(mf_net_amount_l_0,5)
close_0*avg_turn_0+close_1*avg_turn_1+close_2*avg_turn_2
mf_net_amount_xl_0
mean(mf_net_pct_l_0,20)
fs_non_current_liabilities_0
open_10
rank_ps_ttm_0
mean(turn_0,5)
rank_return_20
fs_gross_revenues_0
ta_mom_20_0
fs_operating_revenue_yoy_0
ta_roc(close_0,10)
amount_20
close_5/open_10
turn_5
high_10
mean(abs(close_0-mean(close_0,6)),6)
group_sum(industry_sw_level1_0,ps_ttm_0)
fs_net_cash_flow_0
std(amount_0,5)
fs_gross_profit_margin_0
rank_swing_volatility_10_0
"""
)

m25 = M.general_feature_extractor.v7(
    instruments=m20.data,
    features=m22.data,
    start_date='',
    end_date='',
    before_start_days=120
)

m26 = M.derived_feature_extractor.v3(
    input_data=m25.data,
    features=m22.data,
    date_col='date',
    instrument_col='instrument',
    drop_na=True,
    remove_extra_columns=False
)

m23 = M.join.v3(
    data1=m21.data,
    data2=m26.data,
    on='date,instrument',
    how='inner',
    sort=False
)

m9 = M.chinaa_stock_filter.v1(
    input_data=m23.data,
    index_constituent_cond=['全部'],
    board_cond=['全部'],
    industry_cond=['全部'],
    st_cond=['正常'],
    delist_cond=['非退市'],
    output_left_data=False
)

m11 = M.dropnan.v2(
    input_data=m9.data
)

m17 = M.stock_ranker_train.v6(
    training_ds=m11.data,
    features=m22.data,
    learning_algorithm='排序',
    number_of_leaves=30,
    minimum_docs_per_leaf=1000,
    number_of_trees=20,
    learning_rate=0.1,
    max_bins=1023,
    feature_fraction=1,
    data_row_fraction=1,
    plot_charts=True,
    ndcg_discount_base=1,
    m_lazy_run=False
)

m24 = M.instruments.v2(
    start_date='2019-01-01',
    end_date='2022-03-18',
    market='CN_STOCK_A',
    instrument_list='',
    max_count=0
)

m27 = M.general_feature_extractor.v7(
    instruments=m24.data,
    features=m22.data,
    start_date='',
    end_date='',
    before_start_days=120
)

m28 = M.derived_feature_extractor.v3(
    input_data=m27.data,
    features=m22.data,
    date_col='date',
    instrument_col='instrument',
    drop_na=True,
    remove_extra_columns=False
)

m2 = M.chinaa_stock_filter.v1(
    input_data=m28.data,
    index_constituent_cond=['全部'],
    board_cond=['全部'],
    industry_cond=['全部'],
    st_cond=['正常'],
    delist_cond=['非退市'],
    output_left_data=False
)

m15 = M.dropnan.v2(
    input_data=m2.data
)

m13 = M.stock_ranker_predict.v5(
    model=m17.model,
    data=m15.data,
    m_lazy_run=False
)

m1 = M.trade.v4(
    instruments=m24.data,
    options_data=m13.predictions,
    start_date='',
    end_date='',
    initialize=m1_initialize_bigquant_run,
    handle_data=m1_handle_data_bigquant_run,
    prepare=m1_prepare_bigquant_run,
    volume_limit=0.025,
    order_price_field_buy='open',
    order_price_field_sell='close',
    capital_base=200000,
    auto_cancel_non_tradable_orders=True,
    data_frequency='daily',
    price_type='真实价格',
    product_type='股票',
    plot_charts=True,
    backtest_only=False,
    benchmark='000300.SHA'
)
    设置评估测试数据集，查看训练曲线
    [视频教程]StockRanker训练曲线
    bigcharts-data-start/{"__type":"tabs","__id":"bigchart-5803e5495ab047a9a861a2feafa9f4ac"}/bigcharts-data-end
    日期： 2019-01-24 17.039999 Equity(1456 [300740.SZA])
日期： 2019-01-24 股票： ['300740.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-01-25 16.42 Equity(1456 [300740.SZA])
日期： 2019-01-25 股票： ['300740.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-01-28 15.03 Equity(1456 [300740.SZA])
日期： 2019-01-28 股票： ['300740.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-02-12 5.29 Equity(2101 [300313.SZA])
日期： 2019-02-12 5.44 Equity(1028 [000007.SZA])
日期： 2019-02-12 股票： ['300313.SZA', '000007.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-02-13 32.920002 Equity(2335 [300548.SZA])
日期： 2019-02-13 21.419998 Equity(5363 [300700.SZA])
日期： 2019-02-13 3.68 Equity(3587 [002502.SZA])
日期： 2019-02-13 股票： ['300548.SZA', '300700.SZA', '002502.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-02-14 21.259998 Equity(5363 [300700.SZA])
日期： 2019-02-14 3.67 Equity(3587 [002502.SZA])
日期： 2019-02-14 3.4799998 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-02-14 1.9300001 Equity(3719 [300152.SZA])
日期： 2019-02-14 股票： ['300700.SZA', '002502.SZA', '300216.SZA', '300152.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-02-15 3.6600003 Equity(3587 [002502.SZA])
日期： 2019-02-15 3.44 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-02-15 股票： ['002502.SZA', '300216.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-03-07 43.34 Equity(4583 [300559.SZA])
日期： 2019-03-07 股票： ['300559.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-03-08 4.52 Equity(5459 [000611.SZA])
日期： 2019-03-08 41.730003 Equity(4583 [300559.SZA])
日期： 2019-03-08 12.690001 Equity(2837 [603036.SHA])
日期： 2019-03-08 7.8800006 Equity(2324 [002667.SZA])
日期： 2019-03-08 股票： ['000611.SZA', '300559.SZA', '603036.SHA', '002667.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-04-18 13.81 Equity(3743 [600506.SHA])
日期： 2019-04-18 股票： ['600506.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-04-19 13.63 Equity(3743 [600506.SHA])
日期： 2019-04-19 股票： ['600506.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-04-22 13.55 Equity(3743 [600506.SHA])
日期： 2019-04-22 股票： ['600506.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-04-23 13.1 Equity(3743 [600506.SHA])
日期： 2019-04-23 股票： ['600506.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-04-24 9.300001 Equity(2324 [002667.SZA])
日期： 2019-04-24 股票： ['002667.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-04-25 8.85 Equity(2324 [002667.SZA])
日期： 2019-04-25 股票： ['002667.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-04-26 8.85 Equity(2324 [002667.SZA])
日期： 2019-04-26 股票： ['002667.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-04-29 8.72 Equity(2324 [002667.SZA])
日期： 2019-04-29 股票： ['002667.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-04-30 8.700001 Equity(2324 [002667.SZA])
日期： 2019-04-30 股票： ['002667.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-06 8.14 Equity(2324 [002667.SZA])
日期： 2019-05-06 股票： ['002667.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-07 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-07 股票： ['300216.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-08 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-08 股票： ['300216.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-09 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-09 股票： ['300216.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-10 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-10 股票： ['300216.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-13 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-13 19.019999 Equity(4446 [300612.SZA])
日期： 2019-05-13 9.76 Equity(2903 [603389.SHA])
日期： 2019-05-13 股票： ['300216.SZA', '300612.SZA', '603389.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-14 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-14 股票： ['300216.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-15 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-15 股票： ['300216.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-16 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-16 股票： ['300216.SZA'] 出现跟踪止损状况

    日期： 2019-05-17 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-17 股票： ['300216.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-20 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-20 33.73 Equity(2335 [300548.SZA])
日期： 2019-05-20 18.119999 Equity(2188 [002888.SZA])
日期： 2019-05-20 7.1300006 Equity(5115 [300108.SZA])
日期： 2019-05-20 4.42 Equity(4013 [002337.SZA])
日期： 2019-05-20 股票： ['300216.SZA', '300548.SZA', '002888.SZA', '300108.SZA', '002337.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-21 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-21 33.6 Equity(2335 [300548.SZA])
日期： 2019-05-21 7.0200005 Equity(5115 [300108.SZA])
日期： 2019-05-21 11.589999 Equity(5642 [002824.SZA])
日期： 2019-05-21 21.300001 Equity(4282 [300280.SZA])
日期： 2019-05-21 21.43 Equity(2758 [002861.SZA])
日期： 2019-05-21 股票： ['300216.SZA', '300548.SZA', '300108.SZA', '002824.SZA', '300280.SZA', '002861.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-22 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-22 6.32 Equity(5115 [300108.SZA])
日期： 2019-05-22 11.309999 Equity(5642 [002824.SZA])
日期： 2019-05-22 21.04 Equity(4282 [300280.SZA])
日期： 2019-05-22 21.130001 Equity(2758 [002861.SZA])
日期： 2019-05-22 股票： ['300216.SZA', '300108.SZA', '002824.SZA', '300280.SZA', '002861.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-23 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-23 5.79 Equity(5115 [300108.SZA])
日期： 2019-05-23 11.0 Equity(5642 [002824.SZA])
日期： 2019-05-23 20.279999 Equity(4282 [300280.SZA])
日期： 2019-05-23 20.3 Equity(2758 [002861.SZA])
日期： 2019-05-23 8.89 Equity(3686 [002625.SZA])
日期： 2019-05-23 股票： ['300216.SZA', '300108.SZA', '002824.SZA', '300280.SZA', '002861.SZA', '002625.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-24 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-24 5.46 Equity(5115 [300108.SZA])
日期： 2019-05-24 19.98 Equity(4282 [300280.SZA])
日期： 2019-05-24 股票： ['300216.SZA', '300108.SZA', '300280.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-27 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-27 股票： ['300216.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-28 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-28 6.29 Equity(2015 [603996.SHA])
日期： 2019-05-28 31.2 Equity(788 [300742.SZA])
日期： 2019-05-28 股票： ['300216.SZA', '603996.SHA', '300742.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-29 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-29 5.98 Equity(2015 [603996.SHA])
日期： 2019-05-29 股票： ['300216.SZA', '603996.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-30 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-30 5.68 Equity(2015 [603996.SHA])
日期： 2019-05-30 股票： ['300216.SZA', '603996.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-05-31 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-05-31 5.3999996 Equity(2015 [603996.SHA])
日期： 2019-05-31 股票： ['300216.SZA', '603996.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-06-03 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-06-03 5.1299996 Equity(2015 [603996.SHA])
日期： 2019-06-03 股票： ['300216.SZA', '603996.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-06-04 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-06-04 4.87 Equity(2015 [603996.SHA])
日期： 2019-06-04 股票： ['300216.SZA', '603996.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-06-05 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-06-05 4.63 Equity(2015 [603996.SHA])
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日期： 2019-07-03 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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    日期： 2019-07-12 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2019-07-19 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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    日期： 2019-07-22 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2019-08-07 股票： ['300216.SZA', '603320.SHA', '603963.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-08-08 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2019-08-09 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2019-08-13 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2019-08-15 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2019-08-16 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2019-08-22 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2019-08-23 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-08-23 股票： ['300216.SZA'] 出现跟踪止损状况
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日期： 2019-08-28 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-08-28 股票： ['300216.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-08-29 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-08-29 股票： ['300216.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-08-30 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-08-30 8.280001 Equity(3031 [300410.SZA])
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日期： 2019-09-02 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2019-09-03 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-09-03 股票： ['300216.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-09-04 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2019-09-17 9.03 Equity(993 [300643.SZA])
日期： 2019-09-17 股票： ['300216.SZA', '300696.SZA', '300643.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-09-18 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2019-09-18 28.91 Equity(3073 [300696.SZA])
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日期： 2019-09-19 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2019-12-17 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2019-12-18 股票： ['300216.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2019-12-19 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2020-02-03 12.83 Equity(37 [600137.SHA])
日期： 2020-02-03 5.02 Equity(4895 [600543.SHA])
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日期： 2020-02-05 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2020-04-27 4.8199997 Equity(5016 [300312.SZA])
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日期： 2020-04-28 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-04-28 4.64 Equity(5016 [300312.SZA])
日期： 2020-04-28 股票： ['300216.SZA', '300312.SZA'] 出现跟踪止损状况
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日期： 2020-04-30 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-04-30 2.76 Equity(5058 [600892.SHA])
日期： 2020-04-30 股票： ['300216.SZA', '600892.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-05-06 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-05-06 2.62 Equity(5058 [600892.SHA])
日期： 2020-05-06 股票： ['300216.SZA', '600892.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-05-07 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2020-05-07 股票： ['300216.SZA', '600892.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-05-08 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2020-05-11 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2020-05-12 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2020-05-13 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2020-05-14 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2020-05-19 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-05-19 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
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日期： 2020-05-20 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2020-05-20 2.24 Equity(3719 [300152.SZA])
日期： 2020-05-20 股票： ['300216.SZA', '002667.SZA', '300362.SZA', '600175.SHA', '300152.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-05-21 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2020-05-22 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2020-05-22 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-05-22 0.47 Equity(4145 [600175.SHA])
日期： 2020-05-22 2.14 Equity(3719 [300152.SZA])
日期： 2020-05-22 股票： ['300216.SZA', '002903.SZA', '300362.SZA', '600175.SHA', '300152.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-05-25 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-05-25 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-05-25 0.45 Equity(4145 [600175.SHA])
日期： 2020-05-25 1.18 Equity(5488 [600086.SHA])
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日期： 2020-07-07 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2020-07-07 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '600175.SHA', '300156.SZA', '300090.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-07-08 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2020-07-09 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2020-07-13 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
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日期： 2020-07-13 0.32 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-07-13 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300156.SZA', '300090.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-07-14 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-07-14 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-07-14 0.29000002 Equity(772 [300156.SZA])
日期： 2020-07-14 0.29 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-07-14 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300156.SZA', '300090.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-07-15 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-07-15 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-07-15 0.26000002 Equity(772 [300156.SZA])
日期： 2020-07-15 0.26 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-07-15 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300156.SZA', '300090.SZA'] 出现跟踪止损状况

    日期： 2020-07-16 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-07-16 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-07-16 0.23 Equity(772 [300156.SZA])
日期： 2020-07-16 0.22999999 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-07-16 9.28 Equity(1917 [300446.SZA])
日期： 2020-07-16 7.56 Equity(2324 [002667.SZA])
日期： 2020-07-16 15.889998 Equity(350 [300615.SZA])
日期： 2020-07-16 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300156.SZA', '300090.SZA', '300446.SZA', '002667.SZA', '300615.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-07-17 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-07-17 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-07-17 0.21000001 Equity(772 [300156.SZA])
日期： 2020-07-17 0.21 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-07-17 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300156.SZA', '300090.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-07-20 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-07-20 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-07-20 0.19000001 Equity(772 [300156.SZA])
日期： 2020-07-20 0.19 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-07-20 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300156.SZA', '300090.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-07-21 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-07-21 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-07-21 0.17000002 Equity(772 [300156.SZA])
日期： 2020-07-21 0.16999999 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-07-21 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300156.SZA', '300090.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-07-22 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-07-22 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-07-22 0.16 Equity(772 [300156.SZA])
日期： 2020-07-22 0.14999999 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-07-22 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300156.SZA', '300090.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-07-23 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-07-23 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-07-23 0.15 Equity(772 [300156.SZA])
日期： 2020-07-23 0.14 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-07-23 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300156.SZA', '300090.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-07-24 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-07-24 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-07-24 0.14 Equity(772 [300156.SZA])
日期： 2020-07-24 0.13 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-07-24 11.88 Equity(1833 [300549.SZA])
日期： 2020-07-24 9.46 Equity(1526 [002144.SZA])
日期： 2020-07-24 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300156.SZA', '300090.SZA', '300549.SZA', '002144.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-07-27 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-07-27 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-07-27 0.13000001 Equity(772 [300156.SZA])
日期： 2020-07-27 0.120000005 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-07-27 11.859999 Equity(1833 [300549.SZA])
日期： 2020-07-27 9.46 Equity(1526 [002144.SZA])
日期： 2020-07-27 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300156.SZA', '300090.SZA', '300549.SZA', '002144.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-07-28 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-07-28 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-07-28 0.13000001 Equity(772 [300156.SZA])
日期： 2020-07-28 0.120000005 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-07-28 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300156.SZA', '300090.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-07-29 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-07-29 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-07-29 0.13000001 Equity(772 [300156.SZA])
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日期： 2020-07-29 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300156.SZA', '300090.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-07-30 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-07-30 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-07-30 0.13000001 Equity(772 [300156.SZA])
日期： 2020-07-30 0.120000005 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-07-30 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300156.SZA', '300090.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-07-31 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-07-31 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-07-31 0.13000001 Equity(772 [300156.SZA])
日期： 2020-07-31 0.120000005 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-07-31 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300156.SZA', '300090.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-03 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-03 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-03 0.120000005 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-08-03 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300090.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-04 3.81 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-04 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-04 0.120000005 Equity(1159 [300090.SZA])
日期： 2020-08-04 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300090.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-05 3.43 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-05 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-05 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-06 3.0900002 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-06 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-06 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-07 2.78 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-07 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-07 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-10 2.5 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-10 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-10 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-11 2.25 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-11 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-11 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-12 2.03 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-12 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-12 16.27 Equity(2211 [300488.SZA])
日期： 2020-08-12 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300488.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-13 1.83 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-13 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-13 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-14 1.6499999 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-14 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-14 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-17 1.4899999 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-17 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-17 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-18 1.34 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-18 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-18 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-19 1.2099999 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-19 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-19 12.320001 Equity(5397 [603266.SHA])
日期： 2020-08-19 17.640001 Equity(1203 [603090.SHA])
日期： 2020-08-19 10.36 Equity(2430 [603058.SHA])
日期： 2020-08-19 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '603266.SHA', '603090.SHA', '603058.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-20 1.09 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-20 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-20 12.240001 Equity(5397 [603266.SHA])
日期： 2020-08-20 17.61 Equity(1203 [603090.SHA])
日期： 2020-08-20 10.2699995 Equity(2430 [603058.SHA])
日期： 2020-08-20 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '603266.SHA', '603090.SHA', '603058.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-21 0.97999996 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-21 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-21 17.570002 Equity(1203 [603090.SHA])
日期： 2020-08-21 10.219999 Equity(2430 [603058.SHA])
日期： 2020-08-21 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '603090.SHA', '603058.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-24 0.87999994 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-24 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-24 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-25 0.78999996 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-25 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-25 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-26 0.71 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-26 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-26 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-27 0.64 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-27 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-27 8.25 Equity(1582 [300211.SZA])
日期： 2020-08-27 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300211.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-28 0.58 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-28 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-28 8.01 Equity(1582 [300211.SZA])
日期： 2020-08-28 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300211.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-08-31 0.52 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-08-31 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-08-31 7.76 Equity(1582 [300211.SZA])
日期： 2020-08-31 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300211.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-09-01 0.47 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-09-01 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-09-01 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-09-02 0.42 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-09-02 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-09-02 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-09-03 0.38 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-09-03 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-09-03 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-09-04 0.33999997 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-09-04 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-09-04 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-09-07 0.30999997 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-09-07 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-09-07 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-09-08 0.28 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-09-08 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-09-08 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-09-09 0.25 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-09-09 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-09-09 16.9 Equity(350 [300615.SZA])
日期： 2020-09-09 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300615.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-09-10 0.23 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-09-10 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-09-10 14.849999 Equity(350 [300615.SZA])
日期： 2020-09-10 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300615.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-09-11 0.21 Equity(5142 [300216.SZA])
日期： 2020-09-11 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-09-11 14.799998 Equity(350 [300615.SZA])
日期： 2020-09-11 股票： ['300216.SZA', '300362.SZA', '300615.SZA'] 出现跟踪止损状况
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日期： 2020-09-15 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
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日期： 2020-12-02 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
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日期： 2020-12-22 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-12-22 股票： ['300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-12-23 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-12-23 股票： ['300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-12-24 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-12-24 股票： ['300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-12-25 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
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日期： 2020-12-28 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
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日期： 2020-12-29 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-12-29 股票： ['300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-12-30 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-12-30 18.59 Equity(375 [300795.SZA])
日期： 2020-12-30 1.8100002 Equity(4161 [002619.SZA])
日期： 2020-12-30 股票： ['300362.SZA', '300795.SZA', '002619.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2020-12-31 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2020-12-31 1.8000002 Equity(4161 [002619.SZA])
日期： 2020-12-31 18.500002 Equity(5088 [688218.SHA])
日期： 2020-12-31 股票： ['300362.SZA', '002619.SZA', '688218.SHA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2021-01-04 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2021-01-04 1.76 Equity(4161 [002619.SZA])
日期： 2021-01-04 18.400002 Equity(5088 [688218.SHA])
日期： 2021-01-04 36.33 Equity(2226 [300807.SZA])
日期： 2021-01-04 5.6200004 Equity(5016 [300312.SZA])
日期： 2021-01-04 10.690001 Equity(2224 [002858.SZA])
日期： 2021-01-04 11.059999 Equity(3944 [300798.SZA])
日期： 2021-01-04 股票： ['300362.SZA', '002619.SZA', '688218.SHA', '300807.SZA', '300312.SZA', '002858.SZA', '300798.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2021-01-05 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2021-01-05 1.6200001 Equity(4161 [002619.SZA])
日期： 2021-01-05 18.330002 Equity(5088 [688218.SHA])
日期： 2021-01-05 36.0 Equity(2226 [300807.SZA])
日期： 2021-01-05 5.3999996 Equity(5016 [300312.SZA])
日期： 2021-01-05 10.66 Equity(2224 [002858.SZA])
日期： 2021-01-05 3.7 Equity(5132 [300264.SZA])
日期： 2021-01-05 股票： ['300362.SZA', '002619.SZA', '688218.SHA', '300807.SZA', '300312.SZA', '002858.SZA', '300264.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2021-01-06 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2021-01-06 1.6200001 Equity(4161 [002619.SZA])
日期： 2021-01-06 18.04 Equity(5088 [688218.SHA])
日期： 2021-01-06 34.120003 Equity(2226 [300807.SZA])
日期： 2021-01-06 5.21 Equity(5016 [300312.SZA])
日期： 2021-01-06 10.42 Equity(2224 [002858.SZA])
日期： 2021-01-06 4.2400002 Equity(299 [000613.SZA])
日期： 2021-01-06 3.4799998 Equity(5132 [300264.SZA])
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日期： 2021-01-07 股票： ['300362.SZA', '002619.SZA', '688218.SHA', '300807.SZA', '300312.SZA', '002858.SZA', '000613.SZA', '300264.SZA'] 出现跟踪止损状况
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日期： 2021-02-10 2.1699998 Equity(3383 [002366.SZA])
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日期： 2021-03-10 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
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日期： 2021-03-11 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
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日期： 2021-03-12 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
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日期： 2021-03-16 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
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日期： 2021-03-17 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
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日期： 2021-03-18 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
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日期： 2021-03-19 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
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日期： 2021-03-24 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
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日期： 2021-03-30 股票： ['300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2021-03-31 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
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日期： 2021-04-20 股票： ['300362.SZA', '300312.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2021-04-21 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2021-04-21 4.2 Equity(5016 [300312.SZA])
日期： 2021-04-21 股票： ['300362.SZA', '300312.SZA'] 出现跟踪止损状况
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日期： 2021-04-26 股票： ['300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
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日期： 2021-04-29 股票： ['300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2021-04-30 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])
日期： 2021-04-30 股票： ['300362.SZA'] 出现跟踪止损状况
日期： 2021-05-06 1.4900001 Equity(196 [300362.SZA])