text: # 可以自己import我们平台支持的第三方python模块，比如pandas、numpy等。
  
  
  # 在这个方法中编写任何的初始化逻辑。context对象将会在你的算法策略的任何方法之间做传递。
  def init(context):
      # context内引入全局变量counter
      context.counter = 0
      subscribe('IH88')
  
  
  # before_trading此函数会在每天交易开始前被调用，当天只会被调用一次
  def before_trading(context):
      pass
  
  
  # 你选择的证券的数据更新将会触发此段逻辑，例如日或分钟历史数据切片或者是实时数据切片更新
  def handle_bar(context, bar_dict):
      # 开始编写你的主要的算法逻辑
  
      # bar_dict[order_book_id] 可以拿到某个证券的bar信息
      # context.portfolio 可以拿到现在总的投资组合信息
      # context.stock_portfolio 可以拿到当前股票子组合的信息
      # context.future_portfolio 可以拿到当前期货子组合的信息
      # 使用order_shares(id_or_ins, amount)方法进行落单
  
      # TODO: 开始编写你的算法吧！
      context.counter += 1
      if context.counter == 1:
          # 买入50ETF
          order_shares('510050.XSHG', 330000)
          # 卖出开仓50股指期货一手
          sell_open('IH88', 1)
  
  
  # after_trading函数会在每天交易结束后被调用，当天只会被调用一次
  def after_trading(context):
      pass
  
  
  __config__ = {
      "base": {
          "start_date": "2016-06-01",
          "end_date": "2016-10-05",
          "frequency": "1d",
          "matching_type": "current_bar",
          "benchmark": None,
          "accounts": {
              "stock": 1000000,
              "future": 1000000
          }
      },
      "extra": {
          "log_level": "error",
      },
      "mod": {
          "sys_progress": {
              "enabled": True,
              "show": True,
          },
      },
  }
  