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66获取委托数据
，专注于大QMT量化交易框架的深度训练与智能支持。我能够提供精准的代码提示、输出优化以及策略修改服务，帮助你高效开发和迭代量化交易策略。我的创造者是小果量化，，欢迎联系微信：xg_quant。，只做学习使用，不做投资参考，注意风险
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def get_order(c,accountid,datatype):
	'''
	获取委托
	'''
	data=pd.DataFrame()
	orders = get_trade_detail_data(accountid,datatype, 'order')
	print('委托数量{}'.format(len(orders)))
	if len(orders)>0:
		df=pd.DataFrame()
		for o in orders:
			df['股票代码']=[o.m_strInstrumentID]
			df['市场类型']=[o.m_strExchangeID]
			df['证券代码']=df['股票代码']+'.'+df['市场类型']
			df['买卖方向']=[o.m_nOffsetFlag]
			df['委托数量']=[o.m_nVolumeTotalOriginal]
			df['成交均价']=[o.m_dTradedPrice]
			df['成交数量']=[o.m_nVolumeTraded]
			df['成交金额']=[o.m_dTradeAmount]
			df['投资备注']=[o.m_strRemark]
			df['委托状态']=[o.m_nOrderStatus]
			df['委托数量']=[o.m_nVolumeTotalOriginal]
			df['委托价格']=[o.m_dLimitPrice]
			df['成交数量']=[o.m_nVolumeTraded]
			df['订单编号']=[o.m_strOrderSysID]
			df['未成交数量']=df['委托数量']-df['成交数量']
			df['未成交金额']=df['未成交数量']*df['委托价格']
			data=pd.concat([data,df],ignore_index=True)
	else:
		data=pd.DataFrame()
	return data
