PTrade量化策略的代码结构非常清晰，核心就两个函数 + 几组常用指令，掌握以下这些就能写出第一个能跑的策略。

️ 策略骨架：两个核心函数

所有PTrade策略都围绕两个固定函数搭建，函数名和参数不能改：

python

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def initialize(context):
    """策略启动时执行一次，用来设参数、定股票池"""
    pass

def handle_data(context, data):
    """核心函数，按设定频率（每天/每分钟）重复执行，买卖逻辑写在这里"""
    pass

• initialize：搭舞台，只跑一次。设置股票池、基准、全局变量等一次性准备工作
• handle_data：在台上演出，周期性执行。取行情、判断条件、下单，所有交易逻辑都写在这里

还有一个可选的 before_trading_start(context)，每天开盘前执行一次，适合做盘前数据准备。

全局对象与上下文

• g：全局变量容器，挂在 g 上的变量（如 g.security）在整个策略中都能读写，用于跨函数传递数据
• context：上下文对象，包含账户资金、持仓等信息，如 context.portfolio.cash 获取可用现金
• data：当前时间点的行情数据，如 data[security]['close'] 获取最新收盘价

行情数据类指令

股票代码格式：沪市加 .SS（如 600570.SS），深市加 .SZ（如 000001.SZ），格式写错会报错。

交易下单类指令（最核心）

这是新手最需要掌握的四个下单函数：

order(security, amount) — 按股数买卖

python

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order('600000.SS', 100)    # 买入100股
order('000001.SZ', -200)   # 卖出200股（负数=卖出）

order_target(security, target_amount) — 调整到目标股数

python

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order_target('600519.SS', 300)  # 持仓调到300股（自动算买卖差额）
order_target('300750.SZ', 0)    # 清仓（目标0股）

order_value(security, value) — 按金额买卖

python

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order_value('600036.SS', 10000)   # 买入1万元
order_value('000858.SZ', -5000)   # 卖出5000元

order_target_value(security, target_value) — 调整到目标市值

python

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order_target_value('600519.SS', 50000)  # 持仓市值调到5万元

⚠️ 买入数量/金额传正数，卖出传负数；股票最小委托单位为100股整数倍。

技术指标类指令

PTrade内置了常用技术指标函数，直接调用即可：

• get_MACD()：计算MACD指标
• get_KDJ()：计算KDJ随机指标
• get_RSI()：计算RSI相对强弱指标
• get_CCI()：计算CCI顺势指标

️ 辅助工具类指令

完整示例：双均线策略（量化界的Hello World）

把上面的指令串起来，就是一个能跑的完整策略：

python

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def initialize(context):
    g.security = '000001.SZ'
    set_universe([g.security])

def handle_data(context, data):
    security = g.security
    # 获取过去20天收盘价
    df = get_history(20, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)
    # 计算5日和20日均线
    ma5 = df['close'][-5:].mean()
    ma20 = df['close'][-20:].mean()
    # 获取当前持仓
    position = get_position(security).amount

    # 金叉买入
    if ma5 > ma20 and position == 0:
        cash = context.portfolio.cash
        order_value(security, cash * 0.9)
        log.info('金叉买入 %s', security)
    # 死叉卖出
    elif ma5 < ma20 and position > 0:
        order_target(security, 0)
        log.info('死叉卖出 %s', security)

写好后先跑回测验证效果，再切模拟盘观察，最后小资金实盘，别跳过任何一步。

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