針對vnpy的mongodb資料庫，合併多個主力合約行情為連續行情資料

最近在做股指期貨的策略實現，發現股指期貨的主力合約是按月變化，比起商品期貨4個月或者半年一切換更為頻繁，之前商品期貨還可以手動做切換主力月資料回測，股指期貨一定要做合併連續主力行情資料。

通常主力合約生效時間段就是上月合約交割日到當月合約交割日，比如IC1902， 這個19年2月合約，作為主力合約的時間就是上月合約IC1901交割日（2019年1月18日）到IC1902交割日（2019年2月15日）這段時間。IC1902可能存在的行情資料可能好幾個月，但其作為主力合約行情就是按照IC1902時間倒退一個月資料，那麼只要抓起IC1902倒數1個月資料就可以。

當時實際上，可能在交割前幾天比如 2019年1月16日， IC1902的交易量就大於未交割合約，那麼其實從2019年1月16日，主力合約就是IC1902了，所以還是要考慮交易量對比。

那麼整理下思路:

1. 我們需要有多個股指期貨合約資料，比如IC1902，IC1901.....；這些資料至少是從結束交割日倒退之前兩個月行情，

2. 建立一個放置連續主力合約行情的collection IC.hot，用來存放連續行情，

3. 按照時間從今到前取讀取collections, 比如按照 IC1902, IC1901, IC1812.....讀取collection，讀取出來資料按datetime倒排，然後保險起見取結束日往前兩個月行情，一天行情有240分鐘，兩個月不考慮節假日取14400條，

4. 插入IC1902的最後兩個行情，這裡開始做判斷

    4.1 如果這個時間沒有同樣時間點bar資料，那麼可能是IC.hot為空，直接插入

    4.2 如果有，判斷新插入bar的交易"volume"，如果大於已有bar的交易量，可以替代，同時可以反推之前時點都是IC1902為主力

    4.3 如果確認IC1902為主力合約,那麼之後所以都插入。

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"]
    # 連線資料庫VnTrader_1Min_Db， 此處出發一分鐘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"]
    # 讀取collection ID902.... 和目標collection IC.hot
    for collection in collectionlist:
        l = collection.find({}).sort("datetime", DESCENDING).limit(14400)
        #按照datetime倒序，抓取約2個資料
        beMajor = False
        #主力合約標識定義為False
        for bar in l:
            #按照一分鐘bar遍歷
            del bar["_id"]
            #讀取的bar是字典集，算出key ”_id", 不然覆蓋會提示不可改key失敗
            flt = {'datetime': bar["datetime"]}
            #用datetime為關鍵欄位查詢
            if beMajor == False:
                oldbar = targetcol.find_one(flt)
                #讀取IC.hot裡面已有的同一個時間的bar
                if oldbar is None:
                    targetcol.update_one(flt, {'$set': bar}, upsert=True)
                    print(bar["date"], bar["time"])
                    #如果沒有已有時間bar，插入
                else:
                    if bar["volume"] > oldbar["volume"]:
                        beMajor = True
                        targetcol.update_one(flt, {'$set': bar}, upsert=True)
                        print(bar["date"], bar["time"])
                    #如果有，判斷IC1902的bar和已有的bar的量大小，如果IC1902比較多，那麼反推之前的就是IC1902為主力，插入並更新主力標誌
                    else:
                        pass
            else:
                targetcol.update_one(flt, {'$set': bar}, upsert=True)
                print(bar["date"], bar["time"])
                #如果IC1902為主力，直接插入