很多量化投资者都有这样的困扰：

策略运行的时候，只能看枯燥的日志和数字，不知道策略的实时运行状态，也不知道当前的盈亏、持仓、风险情况。

如果能有一个可视化的仪表盘，实时显示这些信息，那就太方便了。

PTrade 提供了强大的自定义绘图功能，你可以在策略中绘制实时的净值曲线、持仓饼图、盈亏柱状图、风险指标等，制作出专业的量化监控仪表盘，让你一眼就能看穿策略的运行状态。

PTrade 绘图功能简介

PTrade 的绘图功能基于 Matplotlib 库，支持所有 Matplotlib 的绘图类型，包括：

• 折线图：用于显示净值曲线、价格走势等
• 柱状图：用于显示每日盈亏、成交量等
• 饼图：用于显示持仓分布、行业分布等
• 散点图：用于显示收益分布、风险收益比等
• 热力图：用于显示行业轮动、因子表现等

你可以在策略的handlebar函数中调用绘图函数，每次 K 线结束时自动更新图表，实现实时监控。

实战：制作一个完整的量化监控仪表盘

以下是一个完整的示例，制作一个包含净值曲线、持仓饼图、每日盈亏柱状图和风险指标的监控仪表盘。

python

运行

# -*- coding: gbk -*-
"""
PTrade量化监控仪表盘示例
"""
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

# 设置中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

def init(context):
    # 策略配置
    context.stocks = ["000001.SZ", "000002.SZ", "000004.SZ", "000005.SZ", "000006.SZ"]
    context.initial_capital = context.get_account().total_assets
    context.net_values = []
    context.dates = []
    context.daily_pnl = []
    
    # 创建图表
    context.fig = plt.figure(figsize=(16, 10))
    context.fig.suptitle("量化策略实时监控仪表盘", fontsize=20)
    
    # 子图1：净值曲线
    context.ax1 = context.fig.add_subplot(2, 2, 1)
    context.ax1.set_title("净值曲线", fontsize=14)
    context.ax1.set_xlabel("日期")
    context.ax1.set_ylabel("净值")
    context.ax1.grid(True)
    
    # 子图2：持仓分布饼图
    context.ax2 = context.fig.add_subplot(2, 2, 2)
    context.ax2.set_title("持仓分布", fontsize=14)
    
    # 子图3：每日盈亏柱状图
    context.ax3 = context.fig.add_subplot(2, 2, 3)
    context.ax3.set_title("每日盈亏", fontsize=14)
    context.ax3.set_xlabel("日期")
    context.ax3.set_ylabel("盈亏（元）")
    context.ax3.grid(True)
    
    # 子图4：风险指标
    context.ax4 = context.fig.add_subplot(2, 2, 4)
    context.ax4.set_title("风险指标", fontsize=14)
    context.ax4.axis('off')  # 隐藏坐标轴
    
    # 调整子图间距
    context.fig.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.96])
    
    # 显示图表
    plt.show(block=False)

def handlebar(context):
    # 获取当前日期
    current_date = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
    
    # 计算当前净值
    current_assets = context.get_account().total_assets
    net_value = current_assets / context.initial_capital
    
    # 更新净值数据
    if not context.dates or current_date != context.dates[-1]:
        context.dates.append(current_date)
        context.net_values.append(net_value)
        # 计算每日盈亏
        if len(context.net_values) > 1:
            daily_pnl = current_assets - context.get_account().total_assets - (context.net_values[-2] * context.initial_capital)
            context.daily_pnl.append(daily_pnl)
        else:
            context.daily_pnl.append(0)
    
    # 清空所有子图
    context.ax1.clear()
    context.ax2.clear()
    context.ax3.clear()
    context.ax4.clear()
    
    # 绘制净值曲线
    context.ax1.plot(context.dates, context.net_values, label="策略净值", linewidth=2)
    context.ax1.axhline(y=1, color='r', linestyle='--', label="初始净值")
    context.ax1.set_title("净值曲线", fontsize=14)
    context.ax1.set_xlabel("日期")
    context.ax1.set_ylabel("净值")
    context.ax1.legend()
    context.ax1.grid(True)
    # 旋转x轴标签，避免重叠
    context.ax1.tick_params(axis='x', rotation=45)
    
    # 绘制持仓分布饼图
    positions = context.get_positions()
    labels = []
    sizes = []
    for position in positions:
        if position.quantity > 0:
            market_value = position.quantity * position.last_price
            labels.append(position.stock_code)
            sizes.append(market_value)
    # 如果有现金，添加现金项
    cash = context.get_account().cash
    if cash > 0:
        labels.append("现金")
        sizes.append(cash)
    
    if sizes:
        context.ax2.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
        context.ax2.set_title("持仓分布", fontsize=14)
    
    # 绘制每日盈亏柱状图
    if len(context.daily_pnl) > 0:
        colors = ['g' if x >= 0 else 'r' for x in context.daily_pnl]
        context.ax3.bar(context.dates, context.daily_pnl, color=colors)
        context.ax3.axhline(y=0, color='k', linestyle='-', linewidth=0.5)
        context.ax3.set_title("每日盈亏", fontsize=14)
        context.ax3.set_xlabel("日期")
        context.ax3.set_ylabel("盈亏（元）")
        context.ax3.tick_params(axis='x', rotation=45)
        context.ax3.grid(True)
    
    # 计算并显示风险指标
    if len(context.net_values) > 1:
        # 计算收益率
        returns = np.diff(context.net_values) / context.net_values[:-1]
        # 年化收益率
        annual_return = (net_value ** (252 / len(returns))) - 1
        # 最大回撤
        max_drawdown = 0
        peak = context.net_values[0]
        for nv in context.net_values:
            if nv > peak:
                peak = nv
            drawdown = (peak - nv) / peak
            if drawdown > max_drawdown:
                max_drawdown = drawdown
        # 夏普比率（假设无风险收益率为3%）
        sharpe_ratio = (np.mean(returns) * 252 - 0.03) / (np.std(returns) * np.sqrt(252)) if np.std(returns) > 0 else 0
        # 胜率
        win_rate = sum(1 for pnl in context.daily_pnl if pnl > 0) / len(context.daily_pnl) if context.daily_pnl else 0
        
        # 显示风险指标
        risk_text = f"""
        总收益率：{(net_value - 1):.2%}
        年化收益率：{annual_return:.2%}
        最大回撤：{max_drawdown:.2%}
        夏普比率：{sharpe_ratio:.2f}
        胜率：{win_rate:.2%}
        交易天数：{len(context.dates)}
        """
        context.ax4.text(0.1, 0.9, risk_text, fontsize=12, verticalalignment='top')
    
    context.ax4.set_title("风险指标", fontsize=14)
    context.ax4.axis('off')
    
    # 刷新图表
    context.fig.canvas.draw()
    context.fig.canvas.flush_events()

def after_trading(context):
    # 收盘后保存图表
    current_date = datetime.now().strftime("%Y%m%d")
    context.fig.savefig(f"dashboard_{current_date}.png", dpi=300, bbox_inches='tight')
    print(f"仪表盘已保存为：dashboard_{current_date}.png")

仪表盘功能说明

这个仪表盘包含四个核心部分：

1. 净值曲线：实时显示策略的净值走势，和初始净值对比，直观展示策略的收益情况。
2. 持仓分布饼图：显示当前的持仓分布，包括每只股票的市值占比和现金占比，让你一目了然地知道资金的去向。
3. 每日盈亏柱状图：显示每天的盈亏情况，绿色表示盈利，红色表示亏损，直观展示策略的每日表现。
4. 风险指标：显示总收益率、年化收益率、最大回撤、夏普比率、胜率等核心风险指标，让你全面了解策略的风险收益特征。

此外，每天收盘后，仪表盘会自动保存为图片文件，方便你复盘和记录。

进阶：添加更多监控内容

你可以根据自己的需求，在仪表盘中添加更多的监控内容：

• 行业分布饼图：显示持仓的行业分布，避免行业集中度过高。
• 因子暴露图：显示策略在价值、成长、动量等因子上的暴露情况。
• 交易记录表格：显示最近的交易记录，包括买卖时间、价格、数量、盈亏等。
• 实时行情图：显示持仓股票的实时价格走势。

如果你想学习更多可视化的技巧，或者需要现成的仪表盘模板，欢迎点我头像私信。我会免费为你开通 PTrade 量化权限，提供一对一的可视化开发指导，以及专业的量化监控仪表盘模板。

风险提示：可视化监控仅作为策略运行状态的参考，不能消除投资风险。量化交易存在市场风险、策略失效风险等。本内容仅为投资者教育目的，不构成任何投资建议。

免责声明：本栏目刊载的信息力求准确可靠，但对信息的准确性或完整性不作任何保证，亦不对因使用该等信息而引发的损失承担责任。