单一策略难免有表现不佳的时期，将多个低相关性的策略组合运行，可以平滑收益曲线。PTrade支持在一个账户中同时运行多个策略代码，但需要设计资金分配和信号合并机制。本文介绍两种实现方式。

方式一：策略独立运行，手动分配资金。在PTrade中，你可以创建多个策略文件，每个策略独立运行。例如，策略A使用30%资金做趋势跟踪，策略B使用30%做网格，策略C使用40%做ETF轮动。每个策略内部使用order_target_percent时，是基于该策略自己视角的总资金吗？不是，PTrade中所有策略共享同一个账户的全局资金。因此，需要手动控制每个策略的下单资金。可以在每个策略中设置一个全局变量CAPACITY，例如order_target_percent(stock, 0.3 * 0.8)，其中0.8是策略分配比例。但这样计算较繁琐，且资金利用率不精确。

方式二：主策略调度子策略。编写一个主策略，在handle_bar中依次调用子策略模块，子策略输出目标持仓，主策略合并后统一下单。这样可以精确分配资金，避免冲突。具体步骤：

1. 将子策略写成独立的函数或类，输入当前行情和账户状态，输出目标持仓字典{stock: target_weight}。

2. 主策略中，初始化子策略列表，并为每个子策略分配权重w_i（总和为1）。

3. 在每个handle_bar中，调用所有子策略，得到各自的目标权重。然后按权重汇总：total_weight[stock] = sum(w_i * weight_i.get(stock,0))。

4. 汇总后，归一化（确保总仓位不超过1），然后调用order_target_percent调整每个股票的仓位。

5. 风险控制：检查杠杆、集中度等。

这种方式的优势：资金分配精确，子策略之间互不干扰，容易添加或移除子策略。缺点：代码复杂，需要处理好子策略的初始化、状态保存。

PTrade的限制：策略代码必须写在同一个文件中，难以模块化。可以通过import导入外部模块（但PTrade可能限制）。建议将子策略代码直接写在主策略文件中。

多策略组合的核心是相关性：选择在不同市场环境下表现互补的策略。例如，趋势策略在牛熊市赚钱，震荡市亏钱；网格策略在震荡市赚钱，牛熊市亏钱。两者组合可以降低整体回撤。

国金证券的PTrade支持多策略运行，10万资金即可开通。量化社群中有多策略组合的框架代码。同时，两融全线上办理，组合策略使用杠杆需谨慎。多策略不是简单叠加，而是科学的资产配置。