19年創(chuàng)業(yè)做過一年的量化交易但沒有成功，作為交易系統(tǒng)的開發(fā)人員積累了一些經(jīng)驗，最近想重新研究交易系統(tǒng)，一邊整理一邊寫出來一些思考供大家參考，也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。

接下來會對于Ptrade/恒生平臺介紹。

Ptrade（恒生量化交易平臺）是恒生電子推出的一站式量化交易解決方案，支持量化策略的開發(fā)、回測和實盤交易。平臺以高效的數(shù)據(jù)處理能力和豐富的市場接入支持（股票、期貨、期權(quán)等）受到專業(yè)投資者的青睞。其開發(fā)語言通常為Python或C++，并提供強大的策略開發(fā)框架和API。

本文將以“雙均線策略”為例，展示如何使用Ptrade平臺完成從策略開發(fā)到回測的全過程。

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1. 策略簡介：雙均線策略

雙均線策略是一種經(jīng)典的趨勢跟隨型策略，主要通過兩條均線（短期均線和長期均線）的交叉信號來判斷市場趨勢，并進(jìn)行交易決策。

策略規(guī)則

• 買入條件：短期均線向上突破長期均線，產(chǎn)生“黃金交叉”信號。
• 賣出條件：短期均線向下跌破長期均線，產(chǎn)生“死亡交叉”信號。

優(yōu)點與不足

• 優(yōu)點：適合趨勢行情，邏輯簡單，適用范圍廣。
• 不足：在震蕩市中易出現(xiàn)較多的虛假信號。

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2. 策略開發(fā)

Ptrade平臺支持通過Python語言編寫量化交易策略。以下是實現(xiàn)雙均線策略的核心代碼。

（1）初始化策略

在策略初始化部分，設(shè)置參數(shù)、加載數(shù)據(jù)并定義交易標(biāo)的。

# 導(dǎo)入必要模塊
from ptrade.api import *# 初始化策略
def initialize(context):# 設(shè)置交易標(biāo)的context.asset = '000001.SH'  # 上證指數(shù)# 設(shè)置策略參數(shù)context.short_window = 5    # 短期均線周期context.long_window = 20   # 長期均線周期# 設(shè)置初始倉位context.position = 0log.info("策略初始化完成")

（2）生成交易信號

策略的核心邏輯基于短期均線與長期均線的交叉信號。

# 策略邏輯
def handle_data(context, data):# 獲取歷史數(shù)據(jù)hist = data.history(context.asset, 'close', context.long_window + 1, '1d')# 計算短期和長期均線short_ma = hist[-context.short_window:].mean()long_ma = hist.mean()# 獲取當(dāng)前持倉狀態(tài)current_position = context.position# 買入邏輯if short_ma > long_ma and current_position == 0:order_percent(context.asset, 1.0)  # 全倉買入context.position = 1log.info(f"買入信號觸發(fā): {context.asset}, 短期均線={short_ma}, 長期均線={long_ma}")# 賣出邏輯elif short_ma < long_ma and current_position > 0:order_percent(context.asset, 0)  # 清倉context.position = 0log.info(f"賣出信號觸發(fā): {context.asset}, 短期均線={short_ma}, 長期均線={long_ma}")

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3. 回測

Ptrade平臺提供了高效的回測引擎，可以在歷史數(shù)據(jù)上驗證策略的有效性。

（1）配置回測環(huán)境

在運行回測之前，需要設(shè)置回測的基礎(chǔ)參數(shù)，包括：

• 時間范圍：如2015-01-01至2020-12-31。
• 初始資金：100,000元。
• 交易標(biāo)的：上證指數(shù)。

def set_backtest_config(context):context.set_start_date('2015-01-01')  # 回測起始日期context.set_end_date('2020-12-31')    # 回測結(jié)束日期context.set_initial_cash(100000)      # 初始資金context.set_benchmark('000001.SH')    # 設(shè)置基準(zhǔn)指數(shù)context.set_commission(0.0002)        # 手續(xù)費context.set_slippage(0.002)           # 滑點

（2）運行回測

運行策略回測后，平臺會生成詳細(xì)的績效報告，包括收益率曲線、交易明細(xì)和風(fēng)險指標(biāo)。

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4. 策略優(yōu)化

（1）參數(shù)優(yōu)化

通過網(wǎng)格搜索的方法優(yōu)化短期和長期均線的窗口長度，找到最優(yōu)參數(shù)組合。

# 參數(shù)優(yōu)化
def optimize_parameters(context):best_params = Nonebest_performance = float('-inf')for short_window in range(3, 10):for long_window in range(15, 30):if short_window >= long_window:continue# 設(shè)置參數(shù)并運行回測context.short_window = short_windowcontext.long_window = long_windowperformance = run_backtest(context)  # 假設(shè)有回測函數(shù)返回績效if performance['annual_return'] > best_performance:best_performance = performance['annual_return']best_params = (short_window, long_window)log.info(f"最佳參數(shù)組合: 短期均線={best_params[0]}, 長期均線={best_params[1]}")

（2）加入風(fēng)險管理

為策略添加止盈止損機制，控制極端行情下的風(fēng)險。

# 風(fēng)險管理
def handle_data_with_risk_control(context, data):current_price = data.current(context.asset, 'close')cost_basis = context.portfolio.positions[context.asset].cost_basis if context.position > 0 else None# 止盈止損邏輯if context.position > 0:profit_ratio = (current_price - cost_basis) / cost_basisif profit_ratio > 0.1 or profit_ratio < -0.05:  # 止盈10%或止損5%order_percent(context.asset, 0)  # 清倉context.position = 0log.info("觸發(fā)止盈或止損，清倉")