docs：修改文档

doc/index.rst

@@ -20,5 +20,6 @@ TianQin Python Sdk User Guide
     advanced/index.rst
     reference/index.rst
     demo/index.rst
+    qa.rst
     version.rst
 

doc/usage/backtest.rst

@@ -15,6 +15,31 @@
 回测结束后会输出交易记录和每日收盘时的账户资金情况，以及最大回撤、夏普比率等指标，这些数据可以导入到 excel 中或使用其他分析工具进一步处理。
 
 
+在回测结束时获取回测详细信息
+-------------------------------------------------
+要在回测结束时调用您自己写的代码, 可以使用 try/except 机制捕获回测结束信号 BacktestFinished, 像这样::
+
+  from tqsdk import BacktestFinished
+
+  acc = TqSim()
+
+  try:
+    api = TqApi(acc, backtest=TqBacktest(start_dt=date(2018, 5, 1), end_dt=date(2018, 10, 1)))
+    #策略代码在这里
+    #...
+
+  except BacktestFinished as e:
+    # 回测结束时会执行这里的代码
+    print(acc.trade_log)
+
+回测的详细信息保存在回测所用的模拟账户中, 可以直接访问它的成员变量获取, 常用的有:
+
+* trade_log, 格式为 日期->交易记录及收盘时的权益及持仓
+* account, 资金账户最终状态
+* positions, 账户持仓最终状态
+* quotes, 行情最终状态
+
+
 回测时的成交规则和推进
 -------------------------------------------------
 策略回测时使用内置模拟账户 :py:class:`~tqsdk.sim.TqSim` , 撮合成交规则为对价成交. 即限价单的价格达到对手盘价格时判定为成交. 不会出现委托单部分成交的情况.
@@ -85,31 +110,6 @@ TqSdk回测框架使用一套复杂的规则来推进行情:
   print(ka.iloc[-1].datetime, kb.iloc[-1].datetime)   # 2018/01/01 09:00:20, 2018/01/01 09:00:15
   api.wait_update()                                         # 再推一步, 时间推到 09:00:30, ka, kb都更新了
   print(ka.iloc[-1].datetime, kb.iloc[-1].datetime)   # 2018/01/01 09:00:30, 2018/01/01 09:00:30
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-在回测结束时获取回测详细信息
--------------------------------------------------
-要在回测结束时调用您自己写的代码, 可以使用 try/except 机制捕获回测结束信号 BacktestFinished, 像这样::
-
-  from tqsdk import BacktestFinished
-  
-  acc = TqSim()
-
-  try:
-    api = TqApi(acc, backtest=TqBacktest(start_dt=date(2018, 5, 1), end_dt=date(2018, 10, 1)))
-    #策略代码在这里
-    #...
-    
-  except BacktestFinished as e:
-    # 回测结束时会执行这里的代码
-    print(acc.trade_log)
-
-回测的详细信息保存在回测所用的模拟账户中, 可以直接访问它的成员变量获取, 常用的有:
-
-* trade_log, 格式为 日期->交易记录及收盘时的权益及持仓
-* account, 资金账户最终状态
-* positions, 账户持仓最终状态
-* quotes, 行情最终状态
 
 
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tqsdk/api.py

@@ -312,22 +312,34 @@ def get_kline_serial(self, symbol, duration_seconds, data_length=200, chart_id=N
             * open_oi: int, 27354 (K线起始时刻的持仓量)
             * close_oi: int, 27355 (K线结束时刻的持仓量)
 
-        Example::
+        Example1::
 
             # 获取 SHFE.cu1812 的1分钟线
             from tqsdk import TqApi, TqSim
 
             api = TqApi(TqSim())
-            k_serial = api.get_kline_serial("SHFE.cu1812", 60)
+            klines = api.get_kline_serial("SHFE.cu1812", 60)
             while True:
                 api.wait_update()
-                print(k_serial.iloc[-1].close)
+                print(klines.iloc[-1].close)
 
             # 预计的输出是这样的:
             50970.0
             50970.0
             50960.0
             ...
+
+        Example2::
+
+            # 将K线的纳秒时间转换为 datetime.datetime 类型
+            from datetime import datetime
+            ...
+
+            klines = api.get_kline_serial("DCE.jd2001", 10)
+            kline_time = datetime.fromtimestamp(klines.iloc[-1]["datetime"] / 1e9)  # datetime.datetime 类型值
+            print(type(kline_time), kline_time)
+            print(kline_time.year, kline_time.month, kline_time.day, kline_time.hour, kline_time.minute, kline_time.second)
+
         """
         if symbol not in self._data.get("quotes", {}):
             raise Exception("代码 %s 不存在, 请检查合约代码是否填写正确" % (symbol))
@@ -850,10 +862,10 @@ def is_serial_ready(self, obj) -> bool:
             from tqsdk import TqApi, TqSim
 
             api = TqApi(TqSim())
-            k_serial = api.get_kline_serial("SHFE.cu1812", 60, data_length=3000)
+            klines = api.get_kline_serial("SHFE.cu1812", 60, data_length=3000)
             while True:
                 api.wait_update()
-                print(api.is_serial_ready(k_serial))
+                print(api.is_serial_ready(klines))
 
             # 预计的输出是这样的:
             False