def follow(  # type: ignore
            self,
            users,
            strategies,
            total_assets=10000,
            initial_assets=None,
            adjust_sell=False,
            track_interval=10,
            trade_cmd_expire_seconds=120,
            cmd_cache=True,
            slippage: float = 0.0):
        """跟踪 joinquant 对应的模拟交易，支持多用户多策略
        :param users: 支持 easytrader 的用户对象，支持使用 [] 指定多个用户
        :param strategies: 雪球组合名, 类似 ZH123450
        :param total_assets: 雪球组合对应的总资产， 格式 [组合1对应资金, 组合2对应资金]
            若 strategies=['ZH000001', 'ZH000002'],
                设置 total_assets=[10000, 10000], 则表明每个组合对应的资产为 1w 元
            假设组合 ZH000001 加仓 价格为 p 股票 A 10%,
                则对应的交易指令为 买入 股票 A 价格 P 股数 1w * 10% / p 并按 100 取整
        :param adjust_sell: 是否根据用户的实际持仓数调整卖出股票数量，
            当卖出股票数大于实际持仓数时，调整为实际持仓数。目前仅在银河客户端测试通过。
            当 users 为多个时，根据第一个 user 的持仓数决定
        :type adjust_sell: bool
        :param initial_assets: 雪球组合对应的初始资产,
            格式 [ 组合1对应资金, 组合2对应资金 ]
            总资产由 初始资产 × 组合净值 算得， total_assets 会覆盖此参数
        :param track_interval: 轮训模拟交易时间，单位为秒
        :param trade_cmd_expire_seconds: 交易指令过期时间, 单位为秒
        :param cmd_cache: 是否读取存储历史执行过的指令，防止重启时重复执行已经交易过的指令
        :param slippage: 滑点，0.0 表示无滑点, 0.05 表示滑点为 5%
        """
        super().follow(users=users,
                       strategies=strategies,
                       track_interval=track_interval,
                       trade_cmd_expire_seconds=trade_cmd_expire_seconds,
                       cmd_cache=cmd_cache,
                       slippage=slippage)

        self._adjust_sell = adjust_sell

        self._users = self.warp_list(users)

        strategies = self.warp_list(strategies)
        total_assets = self.warp_list(total_assets)
        initial_assets = self.warp_list(initial_assets)

        if cmd_cache:
            self.load_expired_cmd_cache()

        self.start_trader_thread(self._users, trade_cmd_expire_seconds)

        for strategy_url, strategy_total_assets, strategy_initial_assets in zip(
                strategies, total_assets, initial_assets):
            assets = self.calculate_assets(strategy_url, strategy_total_assets,
                                           strategy_initial_assets)
            try:
                strategy_id = self.extract_strategy_id(strategy_url)
                strategy_name = self.extract_strategy_name(strategy_url)
            except:
                log.error('抽取交易id和策略名失败, 无效模拟交易url: %s', strategy_url)
                raise
            strategy_worker = Thread(
                target=self.track_strategy_worker,
                args=[strategy_id, strategy_name],
                kwargs={
                    'interval': track_interval,
                    'assets': assets
                })
            strategy_worker.start()
            log.info('开始跟踪策略: %s', strategy_name)
def follow ( self , users , strategies , total_assets = 10000 , initial_assets = None , adjust_sell = False , track_interval = 10 , trade_cmd_expire_seconds = 120 , cmd_cache = True , slippage : float = 0.0 ) : super ( ) . follow ( users = users , strategies = strategies , track_interval = track_interval , trade_cmd_expire_seconds = trade_cmd_expire_seconds , cmd_cache = cmd_cache , slippage = slippage ) self . _adjust_sell = adjust_sell self . _users = self . warp_list ( users ) strategies = self . warp_list ( strategies ) total_assets = self . warp_list ( total_assets ) initial_assets = self . warp_list ( initial_assets ) if cmd_cache : self . load_expired_cmd_cache ( ) self . start_trader_thread ( self . _users , trade_cmd_expire_seconds ) for strategy_url , strategy_total_assets , strategy_initial_assets in zip ( strategies , total_assets , initial_assets ) : assets = self . calculate_assets ( strategy_url , strategy_total_assets , strategy_initial_assets ) try : strategy_id = self . extract_strategy_id ( strategy_url ) strategy_name = self . extract_strategy_name ( strategy_url ) except : log . error ( '抽取交易id和策略名失败, 无效模拟交易url: %s' , strategy_url ) raise strategy_worker = Thread ( target = self . track_strategy_worker , args = [ strategy_id , strategy_name ] , kwargs = { 'interval' : track_interval , 'assets' : assets } ) strategy_worker . start ( ) log . info ( '开始跟踪策略: %s' , strategy_name )
跟踪 joinquant 对应的模拟交易，支持多用户多策略
        :param users: 支持 easytrader 的用户对象，支持使用 [] 指定多个用户
        :param strategies: 雪球组合名, 类似 ZH123450
        :param total_assets: 雪球组合对应的总资产， 格式 [组合1对应资金, 组合2对应资金]
            若 strategies=['ZH000001', 'ZH000002'],
                设置 total_assets=[10000, 10000], 则表明每个组合对应的资产为 1w 元
            假设组合 ZH000001 加仓 价格为 p 股票 A 10%,
                则对应的交易指令为 买入 股票 A 价格 P 股数 1w * 10% / p 并按 100 取整
        :param adjust_sell: 是否根据用户的实际持仓数调整卖出股票数量，
            当卖出股票数大于实际持仓数时，调整为实际持仓数。目前仅在银河客户端测试通过。
            当 users 为多个时，根据第一个 user 的持仓数决定
        :type adjust_sell: bool
        :param initial_assets: 雪球组合对应的初始资产,
            格式 [ 组合1对应资金, 组合2对应资金 ]
            总资产由 初始资产 × 组合净值 算得， total_assets 会覆盖此参数
        :param track_interval: 轮训模拟交易时间，单位为秒
        :param trade_cmd_expire_seconds: 交易指令过期时间, 单位为秒
        :param cmd_cache: 是否读取存储历史执行过的指令，防止重启时重复执行已经交易过的指令
        :param slippage: 滑点，0.0 表示无滑点, 0.05 表示滑点为 5%