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eeed45b171
通达信服务端 K 线记录第一个 4 字节字段的语义随周期/品种变化，此前原样 透传错误数据（逐字节拆包 + 新浪实时行情/东方财富三方交叉验证锁定）： - 指数分钟线（MIN_1/3/5/15/30/60，含 880xxx 板块指数）：f1 实为 成交额(百元)，与 amount 恒差 100 倍，真实分钟成交量不在报文中 （15:00 上证 5min 真值 13,954,814 手 vs 返回 208,748,512≈amount/100） → vol 置 NaN，不拿成交额冒充成交量； - 指数与个股周/月/季/年线（cat 5/6/10/11）：f1 = 真实成交量/100 （上证本周三日日线 vol 合计 1,666,668,288 手 vs 周线 16,666,683） → ×100 还原，与日线单位对齐（指数=手、个股=股）； - 日线（cat 4）与 cat 9（日线变体，枚举名误标 YEAR，真年线是 cat 11） 不受影响，cat 9 明确不套 ×100 并由测试锁定。 配套：DataFrameResponse NaN→null（Starlette allow_nan=False 透传会 500）； client/路由 docstring 写明各单位；回归测试 7 例（实抓原始字节构造报文）； 验收脚本 scripts/verify_issue64.py 连真实服务器复测。附带发现仅记录： 指数分时 vol=成交额(万元)、/bars?category=YEAR 实际返回日线（cat 9）。
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4.9 KiB
Python
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4.9 KiB
Python
"""K 线 vol 字段语义修正回归测试（issue #64）。
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背景（2026-09-02 逐字节拆包 + 新浪实时行情/东方财富交叉验证）：
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通达信服务端 K 线记录第一个 4 字节字段（f1）的语义随周期/品种变化：
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- 指数分钟线：f1 ≈ amount/100（成交额百元），真实分钟成交量不在报文中；
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- 指数与个股的周/月/季/年线（cat 5/6/10/11）：f1 = 真实成交量/100；
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- 日线（cat 4）与 cat 9（"日线变体"，枚举名误标 YEAR）：f1 = 真实成交量。
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解析层据此修正：指数分钟线 vol=NaN，周月季年 ×100，其余原样。
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"""
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import math
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import struct
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from easy_tdx.codec.price import put_price
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from easy_tdx.codec.volume import _decode_volume
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from easy_tdx.commands.security_bars import GetIndexBarsCmd, GetSecurityBarsCmd
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from easy_tdx.models.enums import KlineCategory, Market
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# 实抓报文中的两个 4 字节字段原始值（2026-09-02 上证指数 5min 15:00 bar）
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_IVOL_F1 = 0x4D4713FE # 解码 ≈ 208,748,512（协议里实为 amount/100）
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_IVOL_F2 = 0x509B87A0 # 解码 ≈ 20,874,854,400（真实成交额，元）
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# 分钟级时间戳 2026-09-02 15:00（zipday=45958, tminutes=900）
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_ZIPDAY, _TMIN = 45958, 900
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def _make_body(cat: int, n_bars: int = 1, index: bool = True) -> bytes:
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"""构造 n_bars 条 K 线响应报文（OHLC 差分取小值，不影响 vol 断言）。"""
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if cat in (0, 1, 2, 3, 7, 8):
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dt = struct.pack("<HH", _ZIPDAY, _TMIN)
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else:
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dt = struct.pack("<I", 20260902)
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rec = (
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dt
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+ put_price(100)
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+ put_price(50)
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+ put_price(80)
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+ put_price(-40)
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+ struct.pack("<I", _IVOL_F1)
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+ struct.pack("<I", _IVOL_F2)
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)
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if index:
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rec += struct.pack("<HH", 535, 1782) # 上涨/下跌家数
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return struct.pack("<H", n_bars) + rec * n_bars
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class TestIndexBarsVol:
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"""GetIndexBarsCmd vol 语义。"""
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def test_minute_vol_is_nan(self):
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"""指数分钟线：协议不提供成交量，vol=NaN 而非成交额/100。"""
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for cat in (0, 1, 2, 3, 7, 8):
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cmd = GetIndexBarsCmd(Market.SH, "000001", KlineCategory(cat), 0, 1)
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bars = cmd.parse_response(_make_body(cat))
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assert len(bars) == 1
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assert math.isnan(bars[0].vol), f"cat={cat} 分钟线 vol 应为 NaN"
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assert bars[0].amount == _decode_volume(_IVOL_F2)
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def test_week_plus_vol_restored_x100(self):
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"""指数周/月/季/年线：vol ×100 还原为真实成交量(手)。"""
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for cat in (5, 6, 10, 11):
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cmd = GetIndexBarsCmd(Market.SH, "000001", KlineCategory(cat), 0, 1)
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bars = cmd.parse_response(_make_body(cat))
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assert bars[0].vol == _decode_volume(_IVOL_F1) * 100.0, f"cat={cat}"
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def test_daily_and_daily_alt_vol_unchanged(self):
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"""指数日线(4)与日线变体(9)：vol 原样（cat 9 虽枚举名 YEAR，实为日线）。"""
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for cat in (4, 9):
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cmd = GetIndexBarsCmd(Market.SH, "000001", KlineCategory(cat), 0, 1)
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bars = cmd.parse_response(_make_body(cat))
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assert bars[0].vol == _decode_volume(_IVOL_F1), f"cat={cat}"
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def test_minute_multi_bar_alignment(self):
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"""多条分钟记录解析不错位（涨跌家数 4 字节跳过逻辑完好）。"""
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cmd = GetIndexBarsCmd(Market.SH, "000001", KlineCategory.MIN_5, 0, 2)
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bars = cmd.parse_response(_make_body(0, n_bars=2))
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assert len(bars) == 2
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assert all(math.isnan(b.vol) for b in bars)
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assert bars[0].hour == 15 and bars[0].minute == 0
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class TestSecurityBarsVol:
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"""GetSecurityBarsCmd vol 语义。"""
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def test_minute_and_daily_vol_unchanged(self):
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"""股票分钟/日线：vol 原样（成交量，股）。"""
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for cat in (0, 4, 7):
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cmd = GetSecurityBarsCmd(Market.SH, "600000", KlineCategory(cat), 0, 1)
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bars = cmd.parse_response(_make_body(cat, index=False))
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assert bars[0].vol == _decode_volume(_IVOL_F1), f"cat={cat}"
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def test_week_plus_vol_restored_x100(self):
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"""股票周/月/季/年线：vol ×100 还原为股（与日线单位一致）。"""
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for cat in (5, 6, 10, 11):
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cmd = GetSecurityBarsCmd(Market.SH, "600000", KlineCategory(cat), 0, 1)
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bars = cmd.parse_response(_make_body(cat, index=False))
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assert bars[0].vol == _decode_volume(_IVOL_F1) * 100.0, f"cat={cat}"
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class TestDataFrameResponseNan:
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"""NaN → null：Web 层不得向 Starlette（allow_nan=False）透传 NaN。"""
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def test_nan_serialized_as_none(self):
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import pandas as pd
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from easy_tdx.web.schemas import DataFrameResponse
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df = pd.DataFrame({"vol": [float("nan"), 1.0], "amount": [2.0, 3.0]})
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resp = DataFrameResponse.from_dataframe(df)
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assert resp.data[0]["vol"] is None
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assert resp.data[1]["vol"] == 1.0
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assert resp.count == 2
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