PTrade 账户分析：计算特定持仓的持有期收益率

在PTrade中，计算单笔标的（如股票）的持仓收益，主要通过获取持仓对象 Position 来实现。

你可以通过 get_position(security) 函数获取指定标的的持仓信息，然后利用其中的属性进行计算。

主要有两种方式：

1. 直接获取系统计算好的浮动盈亏 (pnl)。
2. 手动计算：使用 (当前价 - 持仓成本) * 持仓数量。

以下是具体的代码实现示例和说明。

策略代码示例

def initialize(context):
    # 初始化策略，设置股票池
    g.security = '600570.SS'
    set_universe(g.security)
    # 设置一个标志，用于控制只买入一次，方便观察后续收益变化
    g.bought = False

def handle_data(context, data):
    # 1. 模拟买入操作（仅为了产生持仓）
    if not g.bought:
        order(g.security, 1000)
        g.bought = True
        log.info("已买入 %s" % g.security)
        return # 买入当次循环暂不计算收益

    # 2. 获取持仓对象
    # get_position 返回的是一个 Position 对象
    position = get_position(g.security)

    # 3. 确保有持仓才进行计算
    if position.amount > 0:
        # --- 方法一：直接读取系统计算的浮动盈亏 ---
        # pnl: 浮动盈亏 (Profit and Loss)
        holding_pnl = position.pnl
        
        # --- 方法二：手动计算 (用于验证或自定义逻辑) ---
        # cost_basis: 持仓成本价 (通常包含手续费，取决于回测设置)
        cost_price = position.cost_basis
        # amount: 总持仓数量
        amount = position.amount
        # current_price: 当前市场价格
        current_price = data[g.security]['close']
        
        # 手动计算收益额
        manual_pnl = (current_price - cost_price) * amount
        
        # 计算收益率 (%)
        if cost_price > 0:
            return_rate = (current_price - cost_price) / cost_price * 100
        else:
            return_rate = 0.0

        # 4. 打印结果
        log.info("-" * 30)
        log.info("标的: %s" % g.security)
        log.info("当前价格: %.2f, 持仓成本: %.2f, 持仓数量: %d" % (current_price, cost_price, amount))
        log.info("【系统计算】浮动盈亏(pnl): %.2f" % holding_pnl)
        log.info("【手动计算】浮动盈亏: %.2f" % manual_pnl)
        log.info("【收益率】: %.2f%%" % return_rate)
        log.info("-" * 30)
    else:
        log.info("%s 当前无持仓" % g.security)

关键属性说明

在 Position 对象中（通过 get_position(security) 获取），以下属性是计算收益的关键：

注意事项

1. 期货交易：如果是期货策略，Position 对象区分多头和空头。
   • 多头浮动盈亏：position.long_pnl
   • 空头浮动盈亏：position.short_pnl
   • 多头持仓成本：position.long_cost_basis
   • 空头持仓成本：position.short_cost_basis
2. 成本价 (cost_basis)：在回测中，成本价的计算方式受 set_commission（佣金设置）的影响。如果设置了佣金，买入时的手续费通常会摊薄到 cost_basis 中，导致成本价略高于成交价。
3. 数据更新频率：在 handle_data 中，data[security]['close'] 获取的是当前周期（如分钟或日线）的收盘价。在交易模式下，持仓信息的更新可能存在极短的延迟（通常在几秒内），但在回测中是即时的。

Q&A

Q: position.pnl 和我自己算的 (现价-成本)*数量 会有误差吗？
A: 通常情况下两者是一致的。微小的误差可能来源于浮点数精度问题，或者系统使用的“现价”来源（last_sale_price）与你在 data 中获取的价格有极细微的时间差（主要在实盘tick级别）。在回测中，它们通常完全相等。

Q: 如何计算账户的总收益，而不仅仅是单只股票？
A: 账户总收益可以通过 context.portfolio 对象获取。

• context.portfolio.returns: 当前相对于初始资金的收益比例。
• context.portfolio.pnl: 账户当前的浮动盈亏总额。
• context.portfolio.portfolio_value: 当前账户总资产（现金+持仓市值）。

Q: 卖出股票后的收益去哪里看？
A: get_position 获取的是当前持仓的信息。一旦股票全部卖出，amount 变为 0，pnl 也会归零。卖出后的已实现收益会体现在账户的总资金 context.portfolio.cash 和总资产 context.portfolio.portfolio_value 的变化中。如果需要统计历史已平仓订单的收益，需要自行记录交易日志或分析 get_trades() 返回的成交记录。