如何利用 PTrade 的 get_MACD 函数构建一个 MACD 指标交易策略？

这是一个基于 PTrade 平台的 MACD 交易策略。

策略逻辑

1. 指标计算：使用 PTrade 内置的 get_MACD 函数计算 MACD 指标（默认参数：快线12，慢线26，信号线9）。
2. 买入信号（金叉）：当 DIF 线由下向上穿过 DEA 线时（即上一周期 DIF < DEA，当前周期 DIF > DEA），全仓买入。
3. 卖出信号（死叉）：当 DIF 线由上向下穿过 DEA 线时（即上一周期 DIF > DEA，当前周期 DIF < DEA），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
    """
    # 设置要操作的股票，这里以恒生电子为例
    g.security = '600570.SS'
    # 设置股票池
    set_universe(g.security)
    # 设置滑点（可选，这里设为0以便观察逻辑）
    set_slippage(0.0)
    # 设置佣金（可选，这里设为万三）
    set_commission(commission_ratio=0.0003, min_commission=5.0)

def handle_data(context, data):
    """
    盘中运行函数，每个周期（如每天或每分钟）运行一次
    """
    security = g.security
    
    # 1. 获取历史收盘价数据
    # 为了保证MACD计算的准确性，建议获取较长的数据，这里取100根K线
    # fq='pre' 表示使用前复权数据，这在回测中很重要
    history_data = get_history(100, '1d', 'close', security, fq='pre')
    
    # 如果数据不足，直接返回，避免报错
    if len(history_data) < 50:
        return
        
    close_prices = history_data['close'].values
    
    # 2. 计算 MACD 指标
    # get_MACD 返回三个数组：dif, dea, macd
    # 参数说明：close_prices(收盘价序列), short=12(快线), long=26(慢线), m=9(移动平均)
    dif, dea, macd = get_MACD(close_prices, 12, 26, 9)
    
    # 3. 获取当前和上一周期的指标值
    # [-1] 代表当前周期，[-2] 代表上一周期
    curr_dif = dif[-1]
    curr_dea = dea[-1]
    prev_dif = dif[-2]
    prev_dea = dea[-2]
    
    # 获取当前持仓和可用资金
    position = get_position(security).amount
    cash = context.portfolio.cash
    
    # 4. 交易逻辑判断
    
    # 判断金叉：上一周期 DIF < DEA 且 当前周期 DIF > DEA
    if prev_dif < prev_dea and curr_dif > curr_dea:
        # 如果有资金，则全仓买入
        if cash > 0:
            # 使用 order_value 按金额下单
            order_value(security, cash)
            log.info("MACD金叉买入: %s, 价格: %.2f" % (security, data[security]['close']))
            
    # 判断死叉：上一周期 DIF > DEA 且 当前周期 DIF < DEA
    elif prev_dif > prev_dea and curr_dif < curr_dea:
        # 如果有持仓，则清仓卖出
        if position > 0:
            # 使用 order_target 将持仓调整为 0
            order_target(security, 0)
            log.info("MACD死叉卖出: %s, 价格: %.2f" % (security, data[security]['close']))

注意事项

1. 数据长度：代码中 get_history 获取了 100 条数据。MACD 是基于移动平均线的指标，如果获取的历史数据太短，计算出的初始值可能不稳定，导致信号不准确。
2. 复权处理：在 get_history 中使用了 fq='pre'（前复权）。在股票回测中，为了避免分红派息导致的价格跳空影响技术指标计算，通常推荐使用前复权数据。
3. 频率：此代码默认在日线级别（1d）运行。如果您在回测设置中选择了“分钟”级别，该策略会在每分钟结束时运行，逻辑依然适用，但交易频率会变高。
4. Python 版本兼容性：代码使用了兼容 Python 3.5 的字符串格式化方式（%s），确保在 PTrade 的旧版环境中也能正常运行。