期货多品种和定时交易任务
1.1 定时交易任务
(1)、整体策略逻辑
信号逻辑
使用前一根 1 分钟 K 线的方向（收盘价 vs 开盘价）来决定下一分钟是开多还是开空。
若为阳线：buy_open 开多 1 手；若为阴线：sell_open 开空 1 手；十字线不交易。
这是一个非常简单的“跟随上一分钟方向”的动量/追涨杀跌类超短策略，没有过滤任何噪音或趋势确认逻辑，实盘会非常敏感且易受偶然波动干扰。
持仓与平仓逻辑
仅在无任何持仓（多头=0 且 空头=0）时，根据前一分钟 K 线方向开仓。
一旦有持仓后，不再开新的仓位（即始终最多持 1 手单向仓位），这是合理的风控简化。
平仓逻辑：记录开仓时间 open_minute，当持仓时间达到或超过 5 分钟，则按方向全平（多头 sell_close，空头 buy_close）。
这是一个时间止盈/止损的简化版，没有使用价格止损止盈。
合约选择逻辑
SYMBOLS = [“AG2604.SHF”] 当前只有一个标的；
实际上 idx = now.minute % len(SYMBOLS) 是为了在有多个合约时按分钟轮换，目前效果等同于一直交易 AG2604.SHF。
如果未来你扩展多个合约，这个轮换逻辑要注意：
会导致不同分钟交易不同合约，持仓管理更复杂；
目前平仓逻辑中的 symbol 是按当前分钟选择的，可能与开仓时的合约不一致，时间久了容易出错。
(2)、实现细节 Review
1.1.1. 数据获取与时间处理
使用 panda_quant.get_previous_trading_date(datetime.now().strftime(’%Y%m%d’)) 获取上一交易日作为 start_date，end_date 是当前日期：
每分钟都重新取从上一交易日至今的所有 1 分钟数据，数据量会越来越大，性能开销较高。
可以考虑：
仅取当日数据：start_date = end_date = 当前交易日；
或者在框架允许的情况下，使用 data 参数提供的最新 K线，而不是每分钟重新调用行情接口。
排序逻辑：
若存在 “time” 列，则按 [“date”, “time”] 排序，否则按 “date”；
这是合理的，但要确保 future_api_quotation 输出的列名与此兼容。
取前一根 K 线：
prev_bar = quotation_df_1m.iloc[-2] 逻辑正确，可以避免使用正在形成的最新 bar；
但你在调用 future_api_quotation 时，end_date 是当前日期，不控制到具体分钟，可能会包含当前正在形成的未完结 bar，具体要看接口定义，必要时可以只使用到上一分钟的完整数据。
1.1.2. 持仓获取与空值风险
position = context.future_account_dict[account].positions[symbol]
long_quantity = position.buy_quantity
short_quantity = position.sell_quantity
假设：
context.future_account_dict[account].positions 是一个 dict-like 结构；
symbol 不一定总在 positions 中（比如还没交易过就访问）。
风险点：
直接 positions[symbol] 在没有该合约持仓时会抛异常，建议改为：
positions = context.future_account_dict[account].positions
position = positions.get(symbol)
if position is None:
long_quantity = 0
short_quantity = 0
else:
long_quantity = position.buy_quantity
short_quantity = position.sell_quantity
1.1.3. context.trade_state 的使用
通过 context.trade_state = getattr(context, “trade_state”, {}) 来存放每个合约的：
side (“long”/“short”)
open_minute (开仓时刻)
问题与建议：
初始化时机：
在 initialize 中没有显式初始化 context.trade_state，每次在 handle_data 用 getattr 创建，功能上没问题，但可读性稍差；
建议在 initialize 中：
context.trade_state = {}
时间类型：
保存的是 datetime.now()，包含日期+时间；
用 (now - open_minute).total_seconds() / 60.0 来计算分钟差；
但在回测环境中，context.now 可能代表当前仿真时间，使用真实 datetime.now() 会混淆真实时间和仿真时间（尤其是历史回测时）。
更规范的做法：使用平台提供的 context.now，比如：
now = context.now
open_minute = context.now
1.1.4. 时间止盈/止损实现
当前逻辑：
held_minutes = (now - open_minute).total_seconds() / 60.0
if held_minutes >= 5: 即 ≥5 分钟平仓。
逻辑上成立，但注意：
在不同时间频率下（比如改成 5 分钟 bar）要重新审视该条件；
若在某分钟 trade_state 丢失（例如重启策略、状态未持久化），持仓就无法按时间平仓，只能依赖人工/其他逻辑。
1.1.5. 日志打印与调试信息
SRLogger.info 使用得比较充分，对调试有帮助；
但 print(‘时间’, now) 在实盘环境建议也改为统一使用日志：
SRLogger.info(f"当前时间: {now}")
1.2 期货多品种
- 交易逻辑本身
1.1 策略核心是否合理
对每个品种：
取最近一段 1 分钟 K 数据
计算 10 根均线
当前价 > MA10 ：做多；当前价 < MA10：做空
有持仓时，反向信号就平仓
逻辑上是一个最简单的均线单信号反转策略，结构清晰：
无仓 → 开仓（顺势开）
有多 → 信号转空 → 平多
有空 → 信号转多 → 平空
1.2 可能的交易行为问题
多空对冲/反手问题未处理
当前代码只“平仓”不“反手”：
有多仓，价格从上穿 MA10 → 下破 MA10：只卖出平多 DEFAULT_VOLUME 手，而不会开空。若 buy_quantity > DEFAULT_VOLUME，会分多次平掉。
类似地，有空仓时只逐步买入平空，不会同时开多。
这是否符合你的设计意图：
若想做反手策略（多转空 / 空转多），需要在平完仓（或在一个信号中同时平旧开新）之后再开反向仓。
信号时间与下单时间不一致
用 future_api_quotation(start_date=上一交易日, end_date=今天, period=‘1m’) 取一整段历史，然后用最后一根 K的 close 作为信号。
在实盘中，这根“最后一根 K”可能是几分钟前的数据（取决于 handle_data 调用时机），与当前交易时间有偏差。
更严谨做法：
要么只用“上一分钟收盘”的 K（且确认已经收盘）
要么在回测里使用 context.current_dt / 引擎提供的 bar 时间，而不是 datetime.now()。
信号过于频繁
每次 handle_data 都重新拉一段 1 分钟数据、算一遍 MA10，并立即决策，下一个 tick/bundle 再重复。
在 1 分钟级别上，这意味着每分钟都可能重复判断并下单，容易造成过度交易。
更好的方法是：
只在“新 1 分钟 bar 生成完成”时触发逻辑；
或在引擎提供类似 handle_bar、on_bar 时，按 bar 驱动执行。
