引用函数
*注：以下函数均支持回测和实盘/模拟运行模式。
1）获取扩展数据 ext_data()
# 1）获取扩展数据 ext_data()
用法： ext_data(extdataname, stockcode, deviation, ContextInfo)
释义： 获取扩展数据
参数：
extdataname：string，扩展数据名
stockcode：string，形式如 ‘stkcodemarket’，如 ‘600000.SH’
deviation：number，K 线偏移，可取值：
0：不偏移
N：向右偏移N
-N：向左偏移N
ContextInfo：pythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
返回： number
示例：
```py
def handlebar(ContextInfo):
print(ext_data('mycci', '600000.SH', 0, ContextInfo))
```
2）获取引用的扩展数据的数值在所有品种中的排名 ext_data_rank()
# 2）获取引用的扩展数据的数值在所有品种中的排名 ext_data_rank()
用法： ext_data_rank(extdataname, stockcode, deviation, ContextInfo)
释义： 获取引用的扩展数据的数值在所有品种中的排名
参数：
extdataname：string，扩展数据名
stockcode：string，形式如 ‘stkcodemarket’，如 ‘600000.SH’
deviation：number，K 线偏移，可取值：
0：不偏移
N：向右偏移N
-N：向左偏移N
ContextInfo：pythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
返回： number
示例：
```py
def handlebar(ContextInfo):
print(ext_data_rank('mycci', '600000.SH', 0, ContextInfo))
```
3）获取引用的扩展数据的数值在指定时间区间内所有品种中的排名 ext_data_rank_range()
## 3）获取引用的扩展数据的数值在指定时间区间内所有品种中的排名 ext_data_rank_range()
用法： ext_data_rank_range(extdataname, stockcode, begintime, endtime, ContextInfo)
释义： 获取引用的扩展数据的数值在指定时间区间内所有品种中的排名
参数：
extdataname：string，扩展数据名
stockcode：string，形式如 ‘stkcodemarket’，如 ‘600000.SH’
begintime：string，区间的起始时间（包括该时间点在内）格式为 ‘2016-08-02 12:12:30’
endtime：string，区间的结束时间（包括该时间点在内）格式为 ‘2017-08-02 12:12:30’
ContextInfo：pythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
返回： pythonDict
示例：
```py
def handlebar(ContextInfo):
print(ext_data_rank_range('mycci', '600000.SH', '2016-08-02 12:12:30', '2017-08-02 12:12:30', ContextInfo))
```
4）获取扩展数据在指定时间区间内的值 ext_data_range()
# 4）获取扩展数据在指定时间区间内的值 ext_data_range()
用法： ext_data_range(extdataname, stockcode, begintime, endtime, ContextInfo)
释义： 获取扩展数据在指定时间区间内的值
参数：
extdataname：string，扩展数据名
stockcode：string，形式如 ‘stkcodemarket’，如 ‘600000.SH’
begintime：string，区间的起始时间（包括该时间点在内）格式为 ‘2016-08-02 12:12:30’
endtime：string，区间的结束时间（包括该时间点在内）格式为 ‘2017-08-02 12:12:30’
ContextInfo：pythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
返回： pythonDict
示例：
```py
def handlebar(ContextInfo):
print(ext_data_range('mycci', '600000.SH', '2016-08-02 12:12:30', '2017-08-02 12:12:30', ContextInfo))
```
5）引用扩展数据在指定时间区域内的所有值和排名 ContextInfo.get_ext_all_data()
## 5）引用扩展数据在指定时间区域内的所有值和排名 ContextInfo.get_ext_all_data()
用法： ContextInfo.get_ext_all_data(extdataname,start_time=’19720101’,end_time=’22010101’)
释义： 引用扩展数据在指定时间区域内的所有值和排名
*注：本函数最好在init中调用,一次性将要用的数据取出
参数：
extdataname：string，扩展数据名
start_time：起始时间，可缺省，缺省值1972年1月1日
end_time：截止时间，可缺省，缺省值2201年1月1日
返回： pandas.panel
Items：时间戳
Major_axis：股票代码
Minor_axis：扩展数据的域名(rank和value)
示例：
```py
def init(ContextInfo):
print(ContextInfo.get_ext_all_data('mycci'))
```
6）获取因子数据 get_factor_value()
# 6）获取因子数据 get_factor_value()
用法： get_factor_value(factorname, stockcode, deviation, ContextInfo)
释义： 获取因子数据
参数：
factorname：string，因子名
stockcode：string，形式如 ‘stkcodemarket’，如 ‘600000.SH’
deviation：number，K 线偏移，0 不偏移，N 向右偏移 N，-N 向左偏移 N
ContextInfo：pythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
返回： number
示例：
```py
def handlebar(ContextInfo):
print(get_factor_value('zzz', '600000.SH', 0, ContextInfo))
```
7）获取引用的因子数据的数值在所有品种中排名 get_factor_rank()
## 7）获取引用的因子数据的数值在所有品种中排名 get_factor_rank()
用法： get_factor_rank(factorname, stockcode, deviation, ContextInfo)
释义： 获取引用的因子数据的数值在所有品种中排名
参数：
factorname：string，因子名
stockcode：string，形式如 ‘stkcodemarket’，如 ‘600000.SH’
deviation：number，K 线偏移，0不偏移，N向右偏移N，-N向左偏移N
ContextInfo：pythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
返回： number
示例：
```py
def handlebar(ContextInfo):
print(get_factor_rank('zzz', '600000.SH', 0, ContextInfo))
```
8）获取引用的 VBA 模型运行的结果 call_vba()
# 8）获取引用的 VBA 模型运行的结果 call_vba()
用法： call_vba(factorname, stockcode, [period, dividend_type, barpos, ]ContextInfo)
释义： 获取引用的 VBA 模型运行的结果
*注：使用该函数时需补充好本地 K 线或分笔数据
参数：
factorname：string，模型名及引用变量，如 ‘MA.ma1’
stockcode：string，形式如 ‘stkcodemarket’，如 ‘600000.SH ‘
period：string，K 线周期类型，可缺省，默认为当前主图周期线型，可选值：
‘tick’：分笔线
‘1d’：日线
‘1m’：1分钟线
‘3m’：3分钟线
‘5m’：5分钟线
‘15m’：15分钟线
‘30m’：30分钟线
‘1h’：小时线
‘1w’：周线
‘1mon’：月线
‘1q’：季线
‘1hy’：半年线
‘1y’：年线
dividend_type：string，除复权，可缺省，默认当前图复权方式，可选值：
‘none’：不复权
‘front’：向前复权
‘back’：向后复权
‘front_ratio’：等比向前复权
‘back_ratio’：等比向后复权
barpos：number，对应 bar 下标，可缺省，默认当前主图调用到的 bar 的对应下标
ContextInfo：pythonObj，Python 对象，这里必须是 ContextInfo
返回： number
示例：
```py
def handlebar(ContextInfo):
call_vba('MA.ma1', '600036.SH', ContextInfo)
```
8）调用VBA组合模型call_formula()
# 8）调用VBA组合模型call_formula()
用法： call_formula(formulaName,code,period,divideType,basket,argsDict,startime=””,endTime=””,count=-1)
释义： python调用组合模型，返回GruopModelInfo结构体
*注：使用该函数时需补充好本地 K 线或分笔数据
参数：
formulaName：string，组合模型名
stockcode：string，组合模型主图代码形式如’stkcode.market’,如’000300.SH’
period：string，K 线周期类型，可缺省，默认为当前主图周期线型，可选值：
‘tick’：分笔线
‘1d’：日线
‘1m’：1分钟线
‘3m’：3分钟线
‘5m’：5分钟线
‘15m’：15分钟线
‘30m’：30分钟线
‘1h’：小时线
‘1w’：周线
‘1mon’：月线
‘1q’：季线
‘1hy’：半年线
‘1y’：年线
dividend_type：string，除复权，可缺省，默认当前图复权方式，可选值：
‘none’：不复权
‘front’：向前复权
‘back’：向后复权
‘front_ratio’：等比向前复权
‘back_ratio’：等比向后复权
basket：dict，组合模型的股票池权重，形如{‘SH600000’:0.06,’SZ000001’:0.01}
argsDict：dict，组合模型的入参，{参数名:参数值}，形如{‘a’:1}
startTime：string，缺失参数，组合模型运行起始时间，形如:’20200101’
endTime：string，缺失参数，组合模型运截止时间，形如:’20200101’
count：int，缺省参数，组合模型运行范围为向前count根bar
返回： GruopModelInfo结构体。GruopModelInfo.result为当前模型的运行结果，运行GruopModelInfo.unsubscribe()会取消组合模型的运行，GruopModelInfo随着python的析构也会调用取消组合模型运行。
示例：
```py
def handlebar(ContextInfo):
basket={'SH600000':0.06,'SZ000001':0.01}
argsDict={'a':100}
groupModelInfo=call_formula('testGroupModel','000300.SH',basket,argsDict);
print(groupModelInfo.result);
groupModelInfo.unsubscribe();#取消组合模型运行
```