平台入门 · PowerQuant

米筐 RiceQuant 是一个纯云端量化平台——不用装软件、不用下数据，打开浏览器就能写 Python 策略并回测。本章带你从零开始：认识界面、创建策略、跑出第一笔回测。

一、平台定位

米筐提供两条产品线：

在线平台（Ricequant）：浏览器内编写代码、运行回测、启动模拟交易，适合个人研究与中小团队协作。
本地化引擎（RQAlpha / RQAlpha Plus）：与在线平台同源的策略框架，可在本地或企业服务器运行，策略代码可无缝迁移。

此外，RQData 是米筐的金融数据 SDK，提供行情、财务、因子等高质量数据，已集成到在线平台中可直接调用。

企业版在此基础上增加了 tick 数据、期权/可转债/现货回测、tick 级回测频率、因子预计算与跟踪等高级功能。

二、注册与登录

访问 RiceQuant 官网，使用手机号或邮箱注册账号。登录后进入量化主页，顶部可切换工作空间（Workspace）。

工作空间是米筐的协作单元，类似「组织」：一个用户可加入多个工作空间，策略、因子、模拟交易等资源都归属于当前工作空间。切换工作空间后，资源列表会随之变化。如果你是空间管理员，还可以邀请成员、移交权限、解散空间。

三、认识 IDE 界面

点击「我的策略 → 创建新策略」进入策略编辑页面，核心区域包括：

代码编辑器：左侧主体，编写 Python 策略代码，支持 Ctrl/Cmd + i 唤起股票代码自动补全（可按数字代码、中文名称、拼音缩写搜索）。
回测参数面板：右侧，设置起止日期、初始资金、回测频率（日/分钟/tick）、基准合约等。
高阶设置：佣金倍率、保证金倍率、撮合方式、滑点、分红再投资等。
运行按钮：「编译策略」快速检查语法，「运行回测」完整执行并出报告。

创建策略时需选择交易品种（股票、期货或两者混合），一旦创建无法更改。请按你的策略类型慎重选择。

四、第一个策略：买入持有

下面是最经典的「买入并持有」策略，回测开始时满仓买入平安银行：

def init(context):
    context.s1 = '000001.XSHE'
    context.fired = False

def handle_bar(context, bar_dict):
    if not context.fired:
        # 满仓买入，使该股票占投资组合 100%
        order_percent(context.s1, 1)
        context.fired = True

代码逻辑非常直观：

init 在回测开始时执行一次，把合约代码存到 context 全局变量上。
handle_bar 在每个 bar 更新时触发，这里用 context.fired 标记确保只买一次。
order_percent(id, 1) 表示按投资组合总价值的 100% 买入该证券。

五、设置回测参数并运行

在右侧参数面板设置：

开始日期 / 结束日期：回测区间，建议覆盖牛熊周期。
起始资金：如 100000。
回测频率：日回测（1d）最快，分钟回测（1m）更精细，tick 回测（企业版）最逼真。
基准合约：默认沪深 300 指数 000300.XSHG，用于对比超额收益。

点击「运行回测」，等待跑完后进入结果页面。你会看到收益曲线、每日盈亏、交易记录、持仓明细、风险指标（夏普率、最大回撤、Alpha、Beta 等）。

六、自定义参数

除了硬编码，米筐支持通过 define_parameter 定义可调参数，在界面上修改而无需改代码：

define_parameter('weight', 'float', 0.5, '目标仓位比例')

def init(context):
    context.s1 = '000001.XSHE'

def handle_bar(context, bar_dict):
    order_target_percent(context.s1, p.weight)

保存后点击「策略参数」即可看到 weight 参数，修改值后运行会覆盖默认值，非常方便做参数调优。

小结

米筐是纯云端 Python 量化平台，浏览器里写代码即可回测和模拟。
工作空间管理协作资源，策略创建时需选定品种。
最小可运行策略只需 init + handle_bar，用 order_percent 下单。
用 define_parameter 定义界面可调参数，方便调优。

接下来深入策略骨架，掌握所有事件回调和 context 对象：策略开发API。