while True:
api.wait_update()
if api.is_changing(quote, “last_price”):
kdj = KDJ(klines, 9, 3, 3) # 获取KDJ klines是15分钟均线
k = list(kdj[“k”])
k1 = int(k[-1]*10)/10
k2 = int(k[-2]*10)/10
print(datetime.now(), ‘当前价：’+str(quote.last_price), ‘k1=’+str(k1), ‘k2=’+str(k2))
以上代码输出结果是：
2020-04-17 11:29:14.327548 当前价：16065.0 k1=47.5 k2=59.5
2020-04-17 11:29:18.333792 当前价：16070.0 k1=47.5 k2=59.5
2020-04-17 11:29:30.374437 当前价：16065.0 k1=47.5 k2=59.5
2020-04-17 11:29:31.340563 当前价：16060.0 k1=46.5 k2=59.5
2020-04-17 11:29:32.415674 当前价：16065.0 k1=46.5 k2=59.5
2020-04-17 11:29:36.823657 当前价：16070.0 k1=47.5 k2=59.5
2020-04-17 11:29:37.832679 当前价：16065.0 k1=48.5 k2=59.5
2020-04-17 11:29:44.818700 当前价：16070.0 k1=48.5 k2=59.5
以上是模拟真实交易的写法，但是在回测的时候，该如何使用KDJ指标呢？之前我试过，输出的KDJ值在K线更新以后都是统一的值，好像无法实时回测当时的KDJ值，不知道是不是写法错了
另外，如果说把K线时间改为1分钟，那么上面代码中 k2的值是不是表示上一分钟K线生成时的K值？
回测的时候和盘中的时候使用KDJ指标的方法没有变化，只是行情可能有差异，详细请查看文档中关于回测部分行情的生成规则：https://doc.shinnytech.com/tqsdk/latest/usage/backtest.html#id5
你的代码里：
if api.is_changing(quote, “last_price”):
kdj = KDJ(klines, 9, 3, 3) # 获取KDJ klines是15分钟均线
这两句是判断quote行情有更新的时候计算KDJ，但是KDJ是使用K线的价格来计算的，比如15分钟线，只有最后一根K线的close、high、low（KDJ计算时需要用到的数据）有一些变化，而前面14根K线的数据都不会再变了。所以你会看到KDJ没变化。
理解了，非常感谢