数据提供者
DataProvider 向 VM 提供 K 线数据和标的元数据,服务于两个目的:
- 主 chart 数据 —
Instance::run()从中拉取主 K 线流驱动逐 bar 执行。 request.security()数据 — 多周期和跨标的调用也从同一 provider 拉取。
未设置 provider 时,run() 立即返回不执行任何 bar,所有 request.security() 调用均返回 na。
将其作为 Instance::builder() 的第一个参数传入,然后调用 run():
let instance = Instance::builder(MyProvider::new(), source, timeframe, "NASDAQ:AAPL")
.build().await?;
instance.run_to_end("NASDAQ:AAPL", timeframe).await?;Trait 定义
#[async_trait(?Send)]
pub trait DataProvider {
type Error: fmt::Display + fmt::Debug + 'static;
async fn symbol_info(
&self,
symbol: String,
fields: SyminfoFields,
) -> Result<PartialSymbolInfo, DataProviderError<Self::Error>>;
fn candlesticks(
&self,
symbol: String,
timeframe: TimeFrame,
from_time: i64,
count: Option<usize>,
) -> Result<
impl Stream<Item = Result<CandlestickItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static,
DataProviderError<Self::Error>,
>;
// 可选——实现此方法以支持 tick 时间框架(1T、2T、…)
fn ticks(
&self,
symbol: String,
from_time: i64,
count: Option<usize>,
) -> Result<
impl Stream<Item = Result<TickItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static,
DataProviderError<Self::Error>,
> {
Ok(stream::empty()) // 默认:无 tick 数据
}
// --- 辅助数据流(全部可选,默认返回空流)---
fn currency_rate(&self, from: Currency, to: Currency, from_time: i64)
-> Result<impl Stream<Item = Result<AuxDataItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static, DataProviderError<Self::Error>>;
fn financial(&self, symbol: String, financial_id: String, period: String,
currency: Option<Currency>, from_time: i64)
-> Result<impl Stream<Item = Result<AuxDataItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static, DataProviderError<Self::Error>>;
fn earnings(&self, symbol: String, field: EarningsField,
currency: Option<Currency>, from_time: i64)
-> Result<impl Stream<Item = Result<AuxDataItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static, DataProviderError<Self::Error>>;
fn dividends(&self, symbol: String, field: DividendsField,
currency: Option<Currency>, from_time: i64)
-> Result<impl Stream<Item = Result<AuxDataItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static, DataProviderError<Self::Error>>;
fn economic(&self, country_code: String, field: String, from_time: i64)
-> Result<impl Stream<Item = Result<AuxDataItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static, DataProviderError<Self::Error>>;
fn splits(&self, symbol: String, field: SplitsField, from_time: i64)
-> Result<impl Stream<Item = Result<AuxDataItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static, DataProviderError<Self::Error>>;
fn data(&self, function: String, args: DataArgs, from_time: i64)
-> Result<impl Stream<Item = Result<AuxDataItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static, DataProviderError<Self::Error>>;
}symbol_info 使用 async_trait(?Send)——直接实现为 async fn 即可。 所有返回流的方法(candlesticks、ticks、currency_rate 等)返回 Result<impl Stream<Item = ...> + 'static, DataProviderError<Self::Error>>——标的无效等情况应直接返回 Err(参见下方错误类型)。成功时返回 Ok(stream),stream 不能借用 self, 在返回前将所有需要的共享状态 clone 进去。简单场景可以直接返回迭代器流;有分支逻辑时, 内部使用 Box::pin() 即可。
所有返回流的方法均支持有限流和无限流两种模式:
- 有限流 — 流产出所有数据后终止。适用于历史回测场景。若流结束时仍有未确认的实时 bar/数据点,VM 会自动确认它。
- 无限流 — 流永不终止,持续在
HistoryEnd之后产出新数据。适用于实盘交易和实时监控场景。
两种模式使用相同的 HistoryEnd 边界协议:HistoryEnd 之前的数据以阻塞方式加载;HistoryEnd 之后以非阻塞方式轮询,避免某个停滞的实时数据源冻结整体执行。所有辅助方法默认返回空流。
candlesticks
返回指定 (symbol, timeframe) 的 CandlestickItem 流。count 在 request 流需要最近窗口时为 Some(n),主图执行时为 None。
两种模式使用相同的 CandlestickItem 协议。
CandlestickItem
CandlestickItem 是一个枚举,包含两个变体:
CandlestickItem::Bar(candle)— 一根 K 线,其角色(历史 bar 还是实时 bar)由其在流中相对于HistoryEnd的位置决定。HistoryEnd之前的所有 bar 必须是已完全收盘的历史 bar。HistoryEnd之后的Bar为实时 bar——时间戳可能与最后一根历史 bar 相同(若查询时该周期仍在形成中),也可能是更晚的新时间戳(新 bar)。时间戳相同的连续 item 表示原地更新(tick 更新);时间戳更晚的 item 会隐式确认上一个 bar 并开启新 bar。CandlestickItem::HistoryEnd— 恰好发送一次,在所有已确认的历史 bar 发送完毕后、实时更新开始之前发送。DataProvider 必须保证HistoryEnd之前的每一根 bar 都是已完全收盘的周期。若当前周期仍在形成中,请在HistoryEnd之后将其作为实时Baritem 推送。若流结束时存在未确认的实时 bar,VM 会自动确认它。
流协议时序
期望的 item 顺序如下:
Bar(t0) Bar(t1) … Bar(tN) ← 所有已确认的历史 bar(全部已收盘)
HistoryEnd ← 边界标记(发送一次)
Bar(tA) ← 第一根实时 bar
(若查询时该周期仍在形成中,tA 可能等于 tN)
Bar(tA) ← 相同时间戳 → 原地更新
Bar(tB) (tB > tA) ← 更晚的时间戳:
VM 自动确认 tA,开启 tB
Bar(tB) ← 更新 tB
… ← 有限流:流在此结束
无限流:持续产出当实时 bar 收盘时,不要单独发送一个 Bar 来显式确认它。只需发送时间戳更晚的下一个 Bar(tB),VM 会在内部自动处理确认逻辑。
| 要求 | 说明 |
|---|---|
| 升序时间 | K 线必须按 time 严格升序返回 |
起点早于 from_time | 从第一根图表 K 线开始时刻(epoch 毫秒)之前的一根 K 线开始,让 VM 能在第一个 chart bar 之前初始化 MTF 状态 |
尊重 count | 当 count 为 Some(n) 时,仅返回该请求流最近的 n 根历史 bar |
HistoryEnd | 在所有已确认的历史 bar 发送完毕后、实时更新开始之前 emit;HistoryEnd 之前的所有 bar 必须是已完全收盘的 |
'static stream | 返回的 stream 不能借用 self——在返回前 clone 需要的句柄 |
InvalidSymbol | 不支持该标的时,从方法本身返回 Err(DataProviderError::InvalidSymbol(_))(而非作为流中的第一个 item) |
| 其他错误 | 网络故障等使用 Err(DataProviderError::Other(e))——可从方法返回,也可作为流中的 item |
错误类型
当唯一可能的失败是 InvalidSymbol 时,使用 type Error = std::convert::Infallible:
type Error = std::convert::Infallible;ignore_invalid_symbol
当 candlesticks 返回 Err(DataProviderError::InvalidSymbol(_)) 时:
- 如果 Navi 脚本以
ignore_invalid_symbol = true调用了request.security(),该调用每个 bar 都静默返回na。 - 否则 VM 抛出运行时错误。
这样可以区分"标的不在数据集中"(软错误,可忽略)和"连接失败"(硬错误,必须报告):
fn candlesticks(
&self,
symbol: String,
timeframe: TimeFrame,
_from_time: i64,
_count: Option<usize>,
) -> Result<
impl Stream<Item = Result<CandlestickItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static,
DataProviderError<Self::Error>,
> {
if !self.supports(&symbol, timeframe) {
// 软错误:脚本可通过 ignore_invalid_symbol = true 选择接收 na 而非报错
return Err(DataProviderError::InvalidSymbol(
format!("{symbol}/{timeframe} not found"),
));
}
// ... 正常路径
Ok(my_stream)
}ticks
返回指定标的的 TickItem 流。实现此方法以支持 tick 时间框架(1T、2T、…)。当图表 或 request.security() 调用使用 tick 时间框架时,VM 会调用 ticks() 而非 candlesticks(),并在内部自动合成 K 线。
默认实现返回空流(不执行任何 bar)。与 candlesticks 一样,此流支持有限和无限两种模式。
TickItem
TickItem 是一个枚举,包含两个变体:
TickItem::Tick(tick)— 单个市场 tick。Tick结构体包含time(epoch 毫秒)、price、volume、ask和bid。TickItem::HistoryEnd— 恰好发送一次,位于所有历史 tick 之后、实时 tick 之前。
K 线合成规则
VM 根据所请求的时间框架数量 n 从 tick 流合成 CandlestickItem::Bar:
| 时间框架 | 规则 | ask / bid |
|---|---|---|
1T | 每个 tick → 一根 bar;open = high = low = close = price | 保留自 tick |
nT(n > 1) | 每 n 个 tick → 一根确认 bar;OHLCV 累积 | 始终为 na |
对于 nT,若 HistoryEnd 到达时累加器中存在未满的部分 bar(tick 数 < n), 该部分 bar 会在 HistoryEnd 传播之前先行 flush。
ask 和 bid 内置变量仅在 1T 图表上有意义,在其他所有时间框架上均返回 na。
示例
fn ticks(
&self,
symbol: String,
from_time: i64,
count: Option<usize>,
) -> Result<
impl Stream<Item = Result<TickItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static,
DataProviderError<Self::Error>,
> {
let items = self.load_ticks(&symbol, from_time, count);
Ok(async_stream::stream! {
for tick in items {
yield Ok(TickItem::Tick(tick));
}
yield Ok(TickItem::HistoryEnd);
// 继续 yield TickItem::Tick(...) 以提供实时 tick
})
}symbol_info
返回指定标的的元数据。所有字段都是 Option——只填写你已知的部分,VM 会用交易所前缀的默认值补全其余字段。
没有额外元数据时,直接返回 PartialSymbolInfo::default():
async fn symbol_info(
&self,
_symbol: String,
_fields: SyminfoFields,
) -> Result<PartialSymbolInfo, DataProviderError<Self::Error>> {
Ok(PartialSymbolInfo::default())
}利用 fields 优化数据查询
fields 是编译期静态分析得到的 bitset,标识脚本实际用到了哪些 syminfo.* property。 你可以用它跳过脚本从未读取的字段的昂贵查询;也可以直接忽略它、始终返回全部字段——VM 只会使用它需要的部分。
async fn symbol_info(
&self,
symbol: String,
fields: SyminfoFields,
) -> Result<PartialSymbolInfo, DataProviderError<Self::Error>> {
let mut info = PartialSymbolInfo::default();
// 基础价格元数据——代价低,始终获取
let meta = self.pool.query_basic(&symbol).await
.map_err(DataProviderError::Other)?;
info.min_move = Some(meta.min_move);
info.price_scale = Some(meta.price_scale);
info.currency = Some(meta.currency);
// 分析师数据——远程调用代价高,按需跳过
if fields.intersects(
SyminfoFields::RECOMMENDATIONS_BUY
| SyminfoFields::RECOMMENDATIONS_SELL
| SyminfoFields::RECOMMENDATIONS_HOLD
| SyminfoFields::TARGET_PRICE_AVERAGE,
) {
let rec = self.pool.query_analyst_data(&symbol).await
.map_err(DataProviderError::Other)?;
info.recommendations_buy = rec.buy;
info.recommendations_sell = rec.sell;
info.target_price_average = rec.target_avg;
}
Ok(info)
}完整字段列表
| 字段 | SyminfoFields flag | 说明 |
|---|---|---|
market | — | 标的所属交易所/市场(Option<Market>)。变体:NYSE、NASDAQ、SHSE、SZSE、HKEX、SGX |
description | DESCRIPTION | 标的可读名称,如 "Apple Inc." |
type_ | TYPE | 工具类型(Option<SymbolType>),见下方变体列表 |
country | COUNTRY | 交易所所在国家的 ISO 3166-1 alpha-2 代码,如 "US"、"HK" |
isin | ISIN | 国际证券识别号(ISIN) |
root | ROOT | 衍生品根代码,如 "ESZ4" 的根代码为 "ES" |
min_move | MIN_MOVE, MIN_TICK | mintick 公式分子:mintick = min_move / price_scale |
price_scale | PRICE_SCALE, MIN_TICK | mintick 公式分母。如 min_move=1, price_scale=100 → mintick 0.01 |
point_value | POINT_VALUE | 合约点值乘数,通常为 1.0;如 ES 期货为 50.0 |
currency | CURRENCY | 标的价格所用货币(Option<Currency>),见下方变体列表 |
expiration_date | EXPIRATION_DATE | 当前期货合约到期日 |
current_contract | CURRENT_CONTRACT | 标的合约的代码标识 |
base_currency | BASE_CURRENCY | 外汇/加密货币对的基础货币,如 BTCUSD 中的 BTC |
employees | EMPLOYEES | 员工数量(仅限股票) |
industry | INDUSTRY | 行业分类 |
sector | SECTOR | 板块分类 |
min_contract | MIN_CONTRACT | 最小合约规模 |
volume_type | VOLUME_TYPE | 成交量解释方式:Base(基础货币)、Quote(计价货币)、Tick(成交笔数) |
shareholders | SHAREHOLDERS | 股东人数 |
shares_outstanding_float | SHARES_OUTSTANDING_FLOAT | 流通股数量 |
shares_outstanding_total | SHARES_OUTSTANDING_TOTAL | 总股本数量 |
recommendations_buy | RECOMMENDATIONS_BUY | 分析师买入评级数量 |
recommendations_buy_strong | RECOMMENDATIONS_BUY_STRONG | 分析师强烈买入评级数量 |
recommendations_hold | RECOMMENDATIONS_HOLD | 分析师持有评级数量 |
recommendations_sell | RECOMMENDATIONS_SELL | 分析师卖出评级数量 |
recommendations_sell_strong | RECOMMENDATIONS_SELL_STRONG | 分析师强烈卖出评级数量 |
recommendations_date | RECOMMENDATIONS_DATE | 最新分析师评级更新日期 |
recommendations_total | RECOMMENDATIONS_TOTAL | 分析师评级总数量 |
target_price_average | TARGET_PRICE_AVERAGE | 分析师平均目标价 |
target_price_date | TARGET_PRICE_DATE | 最新目标价更新日期 |
target_price_estimates | TARGET_PRICE_ESTIMATES | 目标价预测的总数量 |
target_price_high | TARGET_PRICE_HIGH | 分析师最高目标价 |
target_price_low | TARGET_PRICE_LOW | 分析师最低目标价 |
target_price_median | TARGET_PRICE_MEDIAN | 分析师中位目标价 |
完整变体列表请参阅 Rust API 文档中的 SymbolType 和 Currency 枚举定义。
标的格式
标的使用 "EXCHANGE:TICKER" 格式。VM 将 Navi 脚本中的原始字符串直接传递给 provider,不做任何修改:
| Navi 脚本 | 传给 provider 的值 |
|---|---|
syminfo.tickerid | "NASDAQ:AAPL"(来自图表标的) |
"BINANCE:BTCUSDT" | "BINANCE:BTCUSDT" |
Ticker 表达式(如 "NASDAQ:AAPL*0.5+NYSE:SPY*0.5")会被 VM 分解为各个标的的独立查询,再分别传给 provider。
TimeFrame
TimeFrame 直接来自 Navi 脚本的周期字符串参数:
| Navi 字符串 | 含义 |
|---|---|
"1" | 1 分钟 |
"5" | 5 分钟 |
"60" | 60 分钟 |
"D" | 日线 |
"W" | 周线 |
"M" | 月线 |
"1T" | 1 tick(每个 tick 一根 bar;ask/bid 可用) |
"2T" | 2 tick(每 2 个 tick 合成一根 bar) |
Vec<Candlestick>
Vec<Candlestick> 直接实现了 DataProvider。对于单标的离线回测,将 vec 直接传给 Instance::builder(),无需任何包装:
use navi_vm::{Candlestick, TimeFrame, TradeSession};
let bars = vec![
Candlestick::new(
1_700_000_000_000, // epoch 毫秒
150.0, 155.0, 149.0, 153.0,
1_000_000.0, 0.0,
TradeSession::Regular,
),
// ... 更多按时间升序排列的 K 线
];
let mut instance = Instance::builder(bars, source, TimeFrame::days(1), "NASDAQ:AAPL")
.build()
.await?;
instance.run_to_end("NASDAQ:AAPL", TimeFrame::days(1)).await?;对于懒加载或流式数据源,先收集为 Vec<Candlestick>:
// 从迭代器收集后再构建
let bars: Vec<Candlestick> = load_bars_from_disk().collect();
let mut instance = Instance::builder(bars, source, TimeFrame::days(1), "NASDAQ:AAPL")
.build().await?;如果只需要脚本元数据(输入、脚本类型等),可使用独立函数 script_info()——无需数据提供者、品种或周期:
use navi_vm::script_info;
let info = script_info(source)?;辅助数据流
除了 K 线和品种信息外,DataProvider 还提供可选方法用于提供辅助数据, 供 request.currency_rate()、request.financial()、request.earnings()、 request.dividends()、request.economic()、request.splits() 和 request.data() 使用。
所有方法都有默认的空流实现,因此您只需覆盖数据源支持的方法。
AuxDataItem 流协议
辅助流产出 AuxDataItem 值,遵循与 K 线流相同的协议(同样支持有限流和无限流):
Data(t0) Data(t1) … Data(tN) ← 历史数据点
HistoryEnd ← 分界标记
Data(tA) Data(tB) … ← 可选的实时更新在收到 HistoryEnd 之前,VM 会急切地排空流(阻塞)以构建完整的历史数据集。 收到 HistoryEnd 之后,条目以非阻塞方式消费。
可用方法
currency_rate(from, to, from_time) — 以流的方式提供带时间戳的汇率数据点,使 VM 能在 逐 bar 执行时解析 request.currency_rate()。strategy.convert_to_account() / strategy.convert_to_symbol() 进行跨货币回测时也会在内部消费此流。每个 AuxDataPoint.value 为一单位 from 兑换 to 的汇率。
financial(symbol, financial_id, period, currency, from_time) — 以流的方式提供周期性 财务指标值,VM 将其映射到图表 bar 以供 request.financial() 使用。financial_id 为 provider 自定义的指标键(如 "TOTAL_REVENUE"),period 为报告周期("FQ" / "FY"), currency 请求币种转换。数据点通常稀疏——每个披露日一条。
earnings(symbol, field, currency, from_time) — 以流的方式提供逐事件的盈利数据,供 request.earnings() 使用。field 为 EarningsField 枚举,选择 provider 应返回的数值 类型(Actual、Estimate 或 Standardized)。VM 在原始流基础上施加 gaps 和 lookahead 逻辑。
dividends(symbol, field, currency, from_time) — 以流的方式提供逐事件的股息数据,供 request.dividends() 使用。field 为 DividendsField 枚举,选择 Gross(税前)或 Net(税后)。与 earnings 一样,由 VM 进行 gaps / lookahead 处理。
economic(country_code, field, from_time) — 以流的方式提供带时间戳的宏观经济指标值, 供 request.economic() 使用。country_code 为 ISO 3166-1 alpha-2 国家代码,field 为 provider 自定义的指标键。
splits(symbol, field, from_time) — 以流的方式提供拆股比例分量,供 request.splits() 使用。field 为 SplitsField 枚举,选择 Numerator(分子)或 Denominator(分母)。 与 earnings / dividends 一样,由 VM 进行 gaps / lookahead 处理。
data(function, args, from_time) — 路由来自 Navi 脚本 request.data() 调用的自定义数据请求。 function 是 provider 自定义的路由键,标识要获取的数据集。args 是由 Navi 脚本传入的 map<string, any> 参数构建的 DataArgs 映射;使用带 #[derive(serde::Deserialize)] 的结构体 配合 args.deserialize::<T>() 实现类型安全的参数提取。通过与其他辅助方法相同的 AuxDataItem 协议,将 series float 数据点对齐到图表 bar 上返回。
每个方法返回 Result<impl Stream<Item = Result<AuxDataItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static, DataProviderError<Self::Error>>。 当标识符无法识别时,从方法本身返回 Err(DataProviderError::InvalidSymbol(_)),VM 会按与 K 线流相同的方式处理 (ignore_invalid_symbol / ignore_invalid_currency)。
示例
fn currency_rate(
&self,
from: Currency,
to: Currency,
_from_time: i64,
) -> Result<
impl Stream<Item = Result<AuxDataItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static,
DataProviderError<Self::Error>,
> {
let pool = Arc::clone(&self.pool);
Ok(async_stream::stream! {
match pool.query_fx_rates(from, to).await {
Err(e) => yield Err(DataProviderError::Other(e)),
Ok(rates) => {
for rate in rates {
yield Ok(AuxDataItem::Data(AuxDataPoint {
time: rate.timestamp_ms,
value: rate.rate,
}));
}
yield Ok(AuxDataItem::HistoryEnd);
}
}
})
}fn data(
&self,
function: String,
args: DataArgs,
from_time: i64,
) -> Result<
impl Stream<Item = Result<AuxDataItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static,
DataProviderError<Self::Error>,
> {
#[derive(serde::Deserialize)]
struct MyMetricParams {
symbol: String,
period: i64,
adjusted: bool,
}
match function.as_str() {
"my_metric" => {
let params = args
.deserialize::<MyMetricParams>()
.map_err(|e| DataProviderError::Other(MyError::from(e)))?;
Ok(Box::pin(self.fetch_my_metric(params, from_time)))
}
_ => Ok(Box::pin(futures_util::stream::empty())),
}
}对应的 Navi 脚本:
// 无参数
vix = request.data("vix")
// 传入类型化参数
args = map.new<string, any>()
args.put("symbol", "AAPL")
args.put("period", 14)
args.put("adjusted", true)
val = request.data("my_metric", args)自定义内存提供者示例
需要多标的支持(如 request.security())时,直接实现 DataProvider:
use std::{collections::HashMap, convert::Infallible};
use futures_util::{Stream, stream};
use navi_vm::{
Candlestick, CandlestickItem, DataProvider, DataProviderError, PartialSymbolInfo, TimeFrame,
TradeSession,
};
struct InMemoryProvider {
data: HashMap<(String, TimeFrame), Vec<Candlestick>>,
}
#[async_trait::async_trait(?Send)]
impl DataProvider for InMemoryProvider {
type Error = Infallible;
async fn symbol_info(
&self,
_symbol: String,
_fields: SyminfoFields,
) -> Result<PartialSymbolInfo, DataProviderError<Self::Error>> {
Ok(PartialSymbolInfo::default())
}
fn candlesticks(
&self,
symbol: String,
timeframe: TimeFrame,
from_time: i64,
count: Option<usize>,
) -> Result<
impl Stream<Item = Result<CandlestickItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static,
DataProviderError<Self::Error>,
> {
let bars = self
.data
.get(&(symbol.clone(), timeframe))
.cloned()
.unwrap_or_default();
// 从 from_time 前一根 K 线开始,确保 VM 能初始化 MTF 状态
let start = bars
.partition_point(|b| b.time < from_time)
.saturating_sub(1);
let sliced = bars[start..].to_vec();
let recent = if let Some(count) = count {
let start = sliced.len().saturating_sub(count);
sliced[start..].to_vec()
} else {
sliced
};
Ok(stream::iter(
recent
.into_iter()
.map(|c| Ok(CandlestickItem::Bar(c)))
.chain(std::iter::once(Ok(CandlestickItem::HistoryEnd))),
))
}
}使用方式:
let mut provider = InMemoryProvider { data: HashMap::new() };
provider.data.insert(
("NASDAQ:AAPL".to_string(), TimeFrame::weeks(1)),
vec![/* ... */],
);
let mut instance = Instance::builder(provider, source, TimeFrame::days(1), "NASDAQ:AAPL")
.build()
.await?;
instance.run_to_end("NASDAQ:AAPL", TimeFrame::days(1)).await?;异步数据库提供者示例
适用于从远程 API 或数据库获取数据的场景:
use std::sync::Arc;
use futures_util::Stream;
struct DatabaseProvider {
pool: Arc<DbPool>,
}
#[async_trait::async_trait(?Send)]
impl DataProvider for DatabaseProvider {
type Error = DbError;
async fn symbol_info(
&self,
symbol: String,
_fields: SyminfoFields,
) -> Result<PartialSymbolInfo, DataProviderError<Self::Error>> {
self.pool
.query_symbol_info(&symbol)
.await
.map_err(DataProviderError::Other)
}
fn candlesticks(
&self,
symbol: String,
timeframe: TimeFrame,
from_time: i64,
count: Option<usize>,
) -> Result<
impl Stream<Item = Result<CandlestickItem, DataProviderError<Self::Error>>> + 'static,
DataProviderError<Self::Error>,
> {
let pool = Arc::clone(&self.pool);
Ok(async_stream::stream! {
match pool.query_candles(&symbol, timeframe, from_time, count).await {
Err(e) => yield Err(DataProviderError::Other(e)),
Ok(rows) => {
for row in rows {
yield Ok(CandlestickItem::Bar(row.into_candlestick()));
}
// 发出历史结束标记,让 VM 切换为非阻塞轮询
yield Ok(CandlestickItem::HistoryEnd);
}
}
})
}
}