PTrade

PTrade 是一款面向 A 股市场的机构级量化交易平台，用 Python 编写策略，引擎按事件驱动自动执行。它把「写策略 → 回测验证 → 实盘交易」串成一条流水线，既能做日线级别的低频选股，也能做分钟、tick 级别的日内和套利。对于熟悉 Python 的交易者，PTrade 是把研究逻辑快速落地为自动交易的高效工具。

本手册把 PTrade 量化开发拆成若干章节，从平台机制、策略框架、函数库，到回测与两融、期货实战，每章都配可复制的示例代码，照着写就能跑起来。

适用市场

• A 股 / ETF / 可转债 / 国债逆回购：PTrade 的主战场，普通买卖、两融、打新、ETF 申赎全覆盖。
• 期货投机（中金所股指、国债期货等）：支持开平仓回测与实盘，T+0 双向。
• 港股通、港美股等非 A 股标的不在本手册范围内。

核心能力一览

三大模块

PTrade 客户端把量化工作分成三个模块，一个策略从想法到实盘通常依次经过：

1. 研究：在线 Jupyter 环境，可自由探索数据、验证因子，调用 get_history / get_fundamentals 等。
2. 回测：用历史数据驱动策略，输出收益曲线、评价指标和逐笔日志，验证逻辑是否赚钱。
3. 交易：把回测过的策略接入实盘账户，引擎按事件自动下单，支持日 / 分钟 / tick 三档频率。

同一份策略代码可在回测和交易之间无缝迁移。部分函数（如 set_commission、set_slippage）只在回测可用，实盘交易的成本由真实柜台扣除；用 is_trade() 可在代码里区分当前场景。

运行频率速览

策略代码速览

def initialize(context):
    g.security = '600570.SS'
    set_universe(g.security)

def before_trading_start(context, data):
    # 盘前获取最近 20 日收盘价
    g.close = get_history(20, '1d', 'close', g.security)['close'].values

def handle_data(context, data):
    ma5  = g.close[-5:].mean()
    ma20 = g.close[-20:].mean()
    if ma5 > ma20 and get_position(g.security).amount == 0:
        order_value(g.security, context.portfolio.cash)
        log.info('金叉买入')
    elif ma5 < ma20 and get_position(g.security).enable_amount > 0:
        order_target(g.security, 0)
        log.info('死叉清仓')

• 全局变量挂在 g 上、跨函数共享；账户和持仓信息从 context 读取。
• 下单用 order / order_value / order_target 系列；order_target 在实盘要注意持仓同步延迟。
• 行情数据用 get_history 取历史、data[security] 取当前周期、get_snapshot 取实时快照。

学习路径

1. 了解平台机制与运行频率 → 平台入门与运行机制
2. 掌握事件框架与核心对象 → 策略结构与事件
3. 学会下单与撤单 → 股票交易函数
4. 会用行情与数据 API → 获取信息函数
5. 融资融券策略 → 融资融券函数
6. 回测调参与验证 → 策略回测
7. 实战策略抄起来就能改 → 策略示例
8. 期货与定时任务进阶 → 期货专用与定时任务

左侧导航列出了本手册的全部章节，随时可以跳转查阅。