cost_basis = context.portfolio.positions[i].cost_basis

`context.portfolio.positions[i].cost_basis` 是pandas DataFrame API中的一个属性，它表示在投资组合中某个特定股票（通过索引 `i`）的成本基础，即每个股份的买入价格。在QuantConnect框架下，这个值通常用于跟踪持有成本和计算盈亏。

在`before_trading_start` 函数中，如果你想要访问并可能更新某个股票的成本基础，你可以这样做[^1]：

# 假设你已经有一个stock_index，比如stock_index = i
cost Basis_for_stock_i = context.portfolio.positions[stock_index].cost_basis

# 如果你想在策略中记录这个值或者进行某些计算
context.cost_basises[stock_index] = cost_Basis_for_stock_i

# 当有新的买卖动作时，可以更新cost_basis
if position := context.get_position(stock_index):
    position.set_cost_basis(new_price)

请注意，这里的代码示例假设你已经有了`stock_index`来代表具体股票的位置，并且`get_position()`和`set_cost_basis()`是在QuantConnect库中的相应方法。

相关问题

import jqdata # 初始化聚宽账号密码 def initialize(context): # 设置回测日期区间 set_benchmark('000300.XSHG') set_option('use_real_price', True) # 设置买入的股票数量上限 g.max_stock_count = 5 def handle_data(context, data): # 获取当前日期 current_date = context.current_dt.date() # 获取股票池中的股票列表 stocks = get_index_stocks('000852.XSHG') # 按照股票池中的股票进行遍历 for stock in stocks: # 判断股票是否满足买入条件 if check_buy_condition(stock, current_date, context): buy_stock(stock, context) # 判断持有的股票是否满足卖出条件 if check_sell_condition(stock, current_date, context): sell_stock(stock, context) def check_buy_condition(stock, current_date, context): # 判断股票是否连续下跌三天 prices = attribute_history(stock, 3, '1d', ['close']) if len(prices) == 3 and prices['close'][-1] < prices['close'][-2] < prices['close'][-3]: return True else: return False def buy_stock(stock, context): # 判断当前持仓的股票数量是否已达上限 if len(context.portfolio.positions) >= g.max_stock_count: return # 买入股票 order_value(stock, context.portfolio.cash / g.max_stock_count) def check_sell_condition(stock, current_date, context): # 获取持有股票的买入日期 buy_date = context.portfolio.positions[stock].init_time.date() # 判断是否满足卖出条件 if current_date - buy_date >= 3: # 判断是否亏损超过5% if (context.portfolio.positions[stock].last_price - context.portfolio.positions[stock].avg_cost) / context.portfolio.positions[stock].avg_cost <= -0.05: return True return False def sell_stock(stock, context): # 卖出股票 order_target(stock, 0)当中buy_date = context.portfolio.positions[stock].init_time.date()报错'NoneType' object has no attribute 'date'

这个错误是因为在`check_sell_condition`函数中，`context.portfolio.positions[stock].init_time`返回了`None`，没有日期属性。这可能是因为你在买入股票之前没有设置买入日期。你可以在买入股票时设置买入日期，例如：

def buy_stock(stock, context):
    # 判断当前持仓的股票数量是否已达上限
    if len(context.portfolio.positions) >= g.max_stock_count:
        return
    
    # 设置买入日期
    buy_date = context.current_dt.date()
    
    # 买入股票
    order_value(stock, context.portfolio.cash / g.max_stock_count, date=buy_date)

然后在`check_sell_condition`函数中，你可以直接使用`buy_date`判断是否满足卖出条件：

def check_sell_condition(stock, current_date, context):
    # 获取持有股票的买入日期
    buy_date = context.portfolio.positions[stock].init_time.date()
    
    # 判断是否满足卖出条件
    if current_date - buy_date >= 3:
        # 判断是否亏损超过5%
        if (context.portfolio.positions[stock].last_price - context.portfolio.positions[stock].avg_cost) / context.portfolio.positions[stock].avg_cost <= -0.05:
            return True
    
    return False

这样就可以避免报错了。

def initialize(context): # 设置回测日期区间 set_benchmark('000300.XSHG') set_option('use_real_price', True) # 设置买入的股票数量上限 g.max_stock_count = 5 def handle_data(context, data): # 获取当前日期 current_date = context.current_dt.date() # 获取股票池中的股票列表 stocks = get_index_stocks('000852.XSHG') # 按照股票池中的股票进行遍历 for stock in stocks: # 判断股票是否满足买入条件 if check_buy_condition(stock, current_date, context): buy_stock(stock, context) # 判断持有的股票是否满足卖出条件 if check_sell_condition(stock, current_date, context): sell_stock(stock, context) def check_buy_condition(stock, current_date, context): # 判断股票是否连续下跌三天 prices = attribute_history(stock, 3, '1d', ['close']) if len(prices) == 3 and prices['close'][-1] < prices['close'][-2] < prices['close'][-3]: return True else: return False def buy_stock(stock, context): # 判断当前持仓的股票数量是否已达上限 if len(context.portfolio.positions) >= g.max_stock_count: return buy_date = context.current_dt.date() # 买入股票 order_value(stock, context.portfolio.cash / g.max_stock_count) def check_sell_condition(stock, current_date, context): # 获取持有股票的买入日期 buy_date = context.current_dt.date() time_diff = current_date - buy_date threshold = timedelta(days=3) # 判断是否满足卖出条件 if time_diff >= threshold or ((context.portfolio.positions[stock].last_price - context.portfolio.positions[stock].avg_cost) / context.portfolio.positions[stock].avg_cost <= -0.05): # 判断是否亏损超过5% return order_target(stock, 0) 报错 type object 'UserObject' has no attribute '__getattr__'

这个错误是由于在代码中使用了错误的函数来下单。在buy_stock函数中，应该使用order_target_value函数而不是order_value函数来下单。同样，在check_sell_condition函数中，应该使用order_target函数而不是order_target_value函数来卖出股票。以下是修改后的代码：

def initialize(context):
    # 设置回测日期区间
    set_benchmark('000300.XSHG')
    set_option('use_real_price', True)
   
    # 设置买入的股票数量上限
    g.max_stock_count = 5

def handle_data(context, data):
    # 获取当前日期
    current_date = context.current_dt.date()
    
    # 获取股票池中的股票列表
    stocks = get_index_stocks('000852.XSHG')
    
    # 按照股票池中的股票进行遍历
    for stock in stocks:
        # 判断股票是否满足买入条件
        if check_buy_condition(stock, current_date, context):
            buy_stock(stock, context)
        
        # 判断持有的股票是否满足卖出条件
        if check_sell_condition(stock, current_date, context):
            sell_stock(stock, context)

def check_buy_condition(stock, current_date, context):
    # 判断股票是否连续下跌三天
    prices = attribute_history(stock, 3, '1d', ['close'])
    if len(prices) == 3 and prices['close'][-1] < prices['close'][-2] < prices['close'][-3]:
        return True
    else:
        return False

def buy_stock(stock, context):
    # 判断当前持仓的股票数量是否已达上限
    if len(context.portfolio.positions) >= g.max_stock_count:
        return
    buy_date = context.current_dt.date()
    # 买入股票
    order_target_value(stock, context.portfolio.cash / g.max_stock_count)

def check_sell_condition(stock, current_date, context):
    # 获取持有股票的买入日期
    buy_date = context.current_dt.date()
    time_diff = current_date - buy_date
    threshold = timedelta(days=3)

    # 判断是否满足卖出条件
    if time_diff >= threshold or ((context.portfolio.positions[stock].last_price - context.portfolio.positions[stock].avg_cost) / context.portfolio.positions[stock].avg_cost <= -0.05):
        # 判断是否亏损超过5%
       return
    order_target(stock, 0)

请尝试使用这个修改后的代码，并检查是否还有其他错误。