针对vnpy的mongodb数据库，合并多个主力合约行情为连续行情数据-创新互联
最近在做股指期货的策略实现，发现股指期货的主力合约是按月变化，比起商品期货4个月或者半年一切换更为频繁，之前商品期货还可以手动做切换主力月数据回测，股指期货一定要做合并连续主力行情数据。
通常主力合约生效时间段就是上月合约交割日到当月合约交割日，比如IC1902， 这个19年2月合约，作为主力合约的时间就是上月合约IC1901交割日（2019年1月18日）到IC1902交割日（2019年2月15日）这段时间。IC1902可能存在的行情数据可能好几个月，但其作为主力合约行情就是按照IC1902时间倒退一个月数据，那么只要抓起IC1902倒数1个月数据就可以。
当时实际上，可能在交割前几天比如 2019年1月16日， IC1902的交易量就大于未交割合约，那么其实从2019年1月16日，主力合约就是IC1902了，所以还是要考虑交易量对比。
那么整理下思路:
1. 我们需要有多个股指期货合约数据，比如IC1902，IC1901.....；这些数据至少是从结束交割日倒退之前两个月行情，
2. 建立一个放置连续主力合约行情的collection IC.hot，用来存放连续行情，
3. 按照时间从今到前取读取collections, 比如按照 IC1902, IC1901, IC1812.....读取collection，读取出来数据按datetime倒排，然后保险起见取结束日往前两个月行情，一天行情有240分钟，两个月不考虑节假日取14400条，
4. 插入IC1902的最后两个行情，这里开始做判断
4.1 如果这个时间没有同样时间点bar数据，那么可能是IC.hot为空，直接插入
4.2 如果有，判断新插入bar的交易"volume"，如果大于已有bar的交易量，可以替代，同时可以反推之前时点都是IC1902为主力
4.3 如果确认IC1902为主力合约,那么之后所以都插入。
from pymongo import MongoClient
from pymongo import DESCENDING
from vnpy.trader.vtObject import *
from vnpy.trader.vtGlobal import globalSetting
if __name__ == "__main__":
dbClient = MongoClient(globalSetting['mongoHost'], globalSetting['mongoPort'], connectTimeoutMS=500)
db = dbClient["VnTrader_1Min_Db"]
# 连接数据库VnTrader_1Min_Db， 此处出发一分钟bar
collectionlist = [db["IC1902"],db["IC1901"],db["IC1812"],db["IC1811"],db["IC1810"],db["IC1809"],db["IC1808"],
db["IC1807"],db["IC1806"],db["IC1805"],db["IC1804"],db["IC1803"],db["IC1802"]]
targetcol = db["IC.hot"]
# 读取collection ID902.... 和目标collection IC.hot
for collection in collectionlist:
l = collection.find({}).sort("datetime", DESCENDING).limit(14400)
#按照datetime倒序，抓取约2个数据
beMajor = False
#主力合约标识定义为False
for bar in l:
#按照一分钟bar遍历
del bar["_id"]
#读取的bar是字典集，算出key ”_id", 不然覆盖会提示不可改key失败
flt = {'datetime': bar["datetime"]}
#用datetime为关键字段查询
if beMajor == False:
oldbar = targetcol.find_one(flt)
#读取IC.hot里面已有的同一个时间的bar
if oldbar is None:
targetcol.update_one(flt, {'$set': bar}, upsert=True)
print(bar["date"], bar["time"])
#如果没有已有时间bar，插入
else:
if bar["volume"] > oldbar["volume"]:
beMajor = True
targetcol.update_one(flt, {'$set': bar}, upsert=True)
print(bar["date"], bar["time"])
#如果有，判断IC1902的bar和已有的bar的量大小，如果IC1902比较多，那么反推之前的就是IC1902为主力，插入并更新主力标志
else:
pass
else:
targetcol.update_one(flt, {'$set': bar}, upsert=True)
print(bar["date"], bar["time"])
#如果IC1902为主力，直接插入
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