有没有师傅知道query_iwencai要怎么平替

如果你使用SuperMind量化交易平台，你会发现query_iwencai接口主要用于获取实时市场数据和策略执行情况。然而，在迁移到PTrade（假设是另一个交易平台）时，确实会遇到一些挑战，尤其是处理大量个股和特定技术指标如MACD金叉的情况。以下是一些可能的解决方案：

1. API调用优化

• 分批请求：当处理大量股票时，请考虑将请求分批进行。例如，如果API允许，可以每次请求前200或500个股票数据，并在内部循环中处理这些批次。这样可以避免一次对所有4000多个个股的请求可能带来的瓶颈。

2. 使用历史数据接口

• get_iwencai：如果你是在做回测或者有历史数据访问权限，尝试使用get_iwencai接口获取特定日期的历史数据，并基于这些数据进行MACD金叉条件筛选。这样可以更精确地模拟交易策略在历史市场中的表现。

3. 利用Python实现

• 自定义逻辑：如果直接使用PTrade的API不完全满足需求，你可以考虑用Python编写脚本来处理和计算MACD金叉情况。这需要对股票数据进行解析和筛选，可以利用像pandas这样的库来高效地处理大量数据，并执行复杂的条件检查。

4. 指标实现

• 指标重写：根据你使用的PTrade平台的技术文档或社区反馈，可能已经提供了MACD或者类似的动量指标的API。如果存在对应的API，直接使用即可。如果没有现成API，可能需要基于平台提供的基础功能（如获取K线数据、计算均线等）自己实现。

5. 平台适配

• 寻找文档或官方支持：如果你是PTrade的新用户，请查阅其官方文档或API详细说明是否有特定推荐的方式来处理大量数据或者执行复杂的金融指标。很多交易平台会提供最佳实践或示例代码来帮助用户进行高级操作。

6. 社区和论坛求助

• SuperMind社区交流：你可以利用SuperMind官方社区或者其他开发者社区提问，寻求有经验的开发者提供解决方案或者分享最佳实践。

如果以上方法都无法满足需求，或遇到具体的代码实现难题，可以考虑联系PTrade的技术支持获取更直接的帮助。同时，加入SuperMind官方微信群进行交流也是一个很好的途径。

希望这些建议能帮助你在迁移过程中更好地处理技术指标计算和大量数据处理的问题！