如何实现尾盘选股进行量化交易

def job():
    """定时任务主逻辑"""
    logger.info("开始执行定时数据保存任务")
    # 获取数据
    data = get_pywencai_data()
    if data is not None:
        # 保存数据
        filename = save_to_csv_with_date(data)
        if filename:
            logger.info("数据保存任务完成")
        else:
            logger.error("数据保存失败")
    else:
        logger.error("未获取到数据，跳过保存")

def execute_trading_strategy(self, data):
        """
        执行交易策略
        根据数据生成交易信号并下单
        """
        if data is None or len(data) == 0:
            logger.warning("无有效数据，跳过交易")
            return False
        # 检查交易连接
        if not self.connected:
            logger.error("交易连接不可用，无法执行策略")
            return False
        try:
            # 查询账户资金
            balance = self.check_account_balance()
            if not balance:
                logger.error("无法获取账户资金信息，停止执行策略")
                return False
            # 确定CSV中股票代码的列名
            # 可能的列名: 'code', 'symbol', '股票代码', 'stock_code' 等
            code_columns = ['code', 'symbol', '股票代码', 'stock_code']
            code_column = None
            for col in code_columns:
                if col in data.columns:
                    code_column = col
                    break
            if code_column is None:
                logger.error("CSV文件中未找到股票代码列")
                return False
            logger.info(f"使用列 '{code_column}' 作为股票代码源")
            # 执行下单
            success_count = 0
            processed_count = 0
            for i, row in data.iterrows():
                # 从CSV行中获取股票代码
                stock_code = row[code_column]
                # 确保股票代码是字符串类型
                stock_code = str(stock_code).strip()
                # 跳过空值或无效代码
                if not stock_code or stock_code == 'nan' or stock_code == 'None':
                    continue
                logger.info(f"处理股票代码: {stock_code}")
                # 获取实时最优价格
                optimal_price = self.get_optimal_price(stock_code)
                if optimal_price <= 0:
                    logger.warning(f"无法获取 {stock_code} 的有效价格，跳过")
                    continue
                # 根据资金情况决定下单数量
                available_cash = balance['cash'] - balance['frozen_cash']
                quantity = int((available_cash * 0.05) / optimal_price / 100) * 100  # 取整百股
                if quantity < 100:  # 最少100股
                    quantity = 100
                logger.info(f"计划下单: 代码={stock_code}, 价格≈{optimal_price:.2f}, 数量={quantity}")
                # 执行买入下单（使用自动计算的最优价格）
                if self.place_order(stock_code, quantity, xtconstant.STOCK_BUY, "opponent", optimal_price):
                    success_count += 1
                processed_count += 1
                # 可选: 限制处理股票数量，避免过多交易
                if processed_count >= 5:  # 最多处理5只股票
                    logger.info("已达到最大处理股票数量限制(5)")
                    break
            logger.info(f"交易策略执行完成: 共处理 {processed_count} 只股票, 成功 {success_count} 笔")
            return success_count > 0
        except Exception as e:
            logger.error(f"执行交易策略时发生异常: {str(e)}")
            return False
    def job(self):
        """定时任务主逻辑"""
        logger.info("开始执行定时下单任务")
        # 获取最新的CSV文件
        csv_file = self.get_latest_csv_file()
        if csv_file:
            # 读取数据
            data = self.read_csv_data(csv_file)
            # 执行交易策略
            self.execute_trading_strategy(data)
        else:
            logger.error("未找到CSV文件，跳过下单")