如何在 PTrade 平台实现一个经典的双均线金叉死叉交易策略？（附 Python 源码）

这是一个基于PTrade API实现的经典双均线（Dual Moving Average）交易策略。

策略逻辑

1. 短期均线（Short MA）：反应近期价格趋势（例如5日均线）。
2. 长期均线（Long MA）：反应长期价格趋势（例如10日均线）。
3. 买入信号（金叉）：当短期均线数值 大于 长期均线数值，且当前无持仓时，全仓买入。
4. 卖出信号（死叉）：当短期均线数值 小于 长期均线数值，且当前有持仓时，清仓卖出。

策略代码

def initialize(context):
    """
    初始化函数，设置股票池和全局变量
    """
    # 设定要交易的股票，这里以恒生电子(600570.SS)为例
    g.security = '600570.SS'
    
    # 设置股票池
    set_universe(g.security)
    
    # 设定均线周期
    g.short_window = 5   # 短期均线周期
    g.long_window = 10   # 长期均线周期
    
    # 确保获取的历史数据长度足够计算长期均线
    # 为了计算准确，多取几天数据作为缓冲
    g.history_count = g.long_window + 2

def handle_data(context, data):
    """
    盘中运行函数，每个单位时间（如每天）运行一次
    """
    security = g.security
    
    # 1. 过滤停牌股票，如果停牌则不进行操作
    if data[security].is_open == 0:
        return

    # 2. 获取历史收盘价数据
    # 获取过去 g.history_count 天的收盘价，不包含当前周期（避免未来函数，且通常均线计算基于昨日收盘）
    # 注意：PTrade中get_history返回的是DataFrame，索引为时间
    history = get_history(g.history_count, frequency='1d', field='close', security_list=security, include=False)
    
    # 如果数据长度不足（例如刚上市的股票），则跳过
    if len(history) < g.long_window:
        log.info("历史数据不足，跳过计算")
        return
    
    # 提取收盘价序列
    close_prices = history['close']
    
    # 3. 计算均线值
    # 计算短期均线（取最后 short_window 个数据求平均）
    ma_short = close_prices[-g.short_window:].mean()
    
    # 计算长期均线（取最后 long_window 个数据求平均）
    ma_long = close_prices[-g.long_window:].mean()
    
    # 获取当前持仓数量
    current_position = context.portfolio.positions[security].amount
    # 获取当前可用资金
    available_cash = context.portfolio.cash
    
    # 4. 交易逻辑判断
    
    # 买入信号：短期均线 > 长期均线 (金叉状态) 且 当前空仓
    if ma_short > ma_long and current_position == 0:
        # 全仓买入
        # order_value 按价值下单，传入当前所有可用资金
        order_value(security, available_cash)
        log.info("金叉出现 (MA%s=%.2f > MA%s=%.2f)，买入 %s" % (g.short_window, ma_short, g.long_window, ma_long, security))
        
    # 卖出信号：短期均线 < 长期均线 (死叉状态) 且 当前持有股票
    elif ma_short < ma_long and current_position > 0:
        # 清仓卖出
        # order_target 将持仓调整为目标数量，0表示清仓
        order_target(security, 0)
        log.info("死叉出现 (MA%s=%.2f < MA%s=%.2f)，卖出 %s" % (g.short_window, ma_short, g.long_window, ma_long, security))

代码关键点解析

1. initialize(context):

   • 使用 g.security 定义全局变量存储股票代码。
   • 使用 set_universe 设置股票池，这是PTrade回测必须的步骤。
   • 定义了 g.short_window 和 g.long_window，方便后续调整参数（如改为10日和20日均线）。

2. get_history(...):

   • count: 获取的数据长度。必须大于长期均线的周期，否则无法计算。
   • frequency='1d': 获取日线数据。
   • include=False: 重要。通常均线策略是基于昨天收盘后的均线形态来决定今天的操作。如果设为 True，则包含了今天的实时价格，回测中可能会引入未来函数（除非你是做盘中实时分钟级策略）。

3. 均线计算:

   • 利用 Pandas 的切片功能 [-g.short_window:] 获取最近N天的数据，然后调用 .mean() 计算平均值。

4. 下单函数:

   • order_value(security, cash): 适合买入时使用，表示用多少钱买入，系统会自动计算股数（向下取整100股）。
   • order_target(security, 0): 适合卖出时使用，表示将持仓调整为0，即清仓。

5. Python兼容性:

   • 代码使用了 %s 格式化字符串进行日志输出，完全兼容 Python 3.5 及以上版本（PTrade环境通常支持）。

如何使用

1. 将上述代码复制到 PTrade 客户端的策略编辑区域。
2. 在右侧设置回测参数（如资金、起止时间）。
3. 点击“运行回测”即可看到策略表现。