PTrade 平台如何实现股票投资组合的等权重自动化再平衡？

这是一个非常经典的**定期等权重再平衡（Equal Weight Rebalancing）**策略。

策略逻辑分析

1. 选股（Universe）：在 initialize 中设定你想要持有的股票列表。
2. 择时（Timing）：我们需要判断“每个月调整一次”的时间点。通常的做法是在每个月的第一个交易日进行调仓。
   • 判断方法：获取当前日期和上一个交易日的日期，如果两者的月份不同，说明今天是一个新月份的开始。
3. 交易（Trading）：
   • 计算账户总资产（现金 + 持仓市值）。
   • 计算每只股票的目标持仓市值 = 总资产 / 股票数量。
   • 使用 order_target_value 函数，将每只股票的持仓调整到目标市值。

策略代码实现

以下是完整的 PTrade 策略代码。为了保证交易成功率，代码中增加了“先卖后买”的逻辑，防止因可用资金不足导致买入失败。

def initialize(context):
    """
    初始化函数，设置股票池和定时任务
    """
    # 1. 设置我们要持有的股票列表（示例为几只蓝筹股，可根据需求修改）
    g.security = ['600519.SS', '000858.SZ', '601318.SS', '600036.SS']
    
    # 2. 设置股票池
    set_universe(g.security)
    
    # 3. 设置手续费（可选，这里设为万分之三）
    set_commission(commission_ratio=0.0003, min_commission=5.0, type="STOCK")
    
    # 4. 每天上午 10:00 检查是否需要调仓
    # 选择 10:00 是为了避开开盘剧烈波动，也可以设为 '14:50' 尾盘调仓
    run_daily(context, monthly_rebalance_check, time='10:00')

def monthly_rebalance_check(context):
    """
    每日检查函数：判断今天是否是本月第一个交易日
    """
    # 获取当前回测/交易日期的 date 对象
    current_date = context.blotter.current_dt.date()
    
    # 获取上一个交易日的 date 对象
    # get_trading_day(-1) 返回的是 datetime.date 对象
    prev_trading_day = get_trading_day(-1)
    
    # 如果当前日期的月份 与 上一交易日的月份 不同，说明跨月了，今天是本月第一天
    if current_date.month != prev_trading_day.month:
        log.info("检测到月份变化，开始执行月度等权重调仓...")
        rebalance(context)

def rebalance(context):
    """
    调仓核心逻辑：将所有股票调整为等市值
    """
    # 获取股票数量
    stock_count = len(g.security)
    if stock_count == 0:
        return
    
    # 获取账户总资产 (现金 + 持仓市值)
    total_value = context.portfolio.portfolio_value
    
    # 计算每只股票的目标市值
    target_value = total_value / stock_count
    
    log.info("当前账户总资产: %.2f, 单只股票目标市值: %.2f" % (total_value, target_value))
    
    # --- 交易执行部分 ---
    
    # 为了防止资金不足，建议分两步走：先卖出超出比例的，再买入不足比例的
    
    # 第一轮：卖出操作
    # 遍历股票池，如果当前持仓市值 > 目标市值，则卖出差额
    for stock in g.security:
        position = get_position(stock)
        # 计算当前该股持仓市值 (价格 * 数量)
        current_stock_value = position.last_sale_price * position.amount
        
        # 如果当前持仓过重，先卖出
        if current_stock_value > target_value:
            order_target_value(stock, target_value)
    
    # 第二轮：买入操作
    # 遍历股票池，如果当前持仓市值 < 目标市值，则买入
    for stock in g.security:
        position = get_position(stock)
        current_stock_value = position.last_sale_price * position.amount
        
        # 如果当前持仓不足（或没持仓），买入
        if current_stock_value < target_value:
            order_target_value(stock, target_value)

def handle_data(context, data):
    """
    盘中运行函数，本策略主要逻辑在 run_daily 中，此处留空即可
    """
    pass

代码关键点解析

1. run_daily(..., time='10:00'):

   • 我们使用定时任务来触发检查，而不是在 handle_data 里每分钟都检查。这样效率更高，且逻辑更清晰。
   • 时间设为 10:00 是为了等待开盘行情稳定。如果你希望以收盘价为准，可以改为 14:50。

2. 月份判断逻辑:

   • current_date.month != prev_trading_day.month：这是判断“月初”最简单有效的方法。只要今天和上一个交易日不在同一个月，今天必然是该月的第一天。

3. order_target_value(stock, target_value):

   • 这是 PTrade 非常强大的一个函数。你不需要计算要买卖多少股，只需要告诉它“我希望这只股票最终持有多少钱”，系统会自动计算差额并下单。

4. 先卖后买:

   • 在 rebalance 函数中，我写了两个循环。第一个循环先处理需要减仓的股票，释放出现金；第二个循环处理需要加仓的股票。这样可以避免因为满仓状态下，先发出买单导致“资金不足”的废单。

常见问题 (Q&A)

Q1: 如果我想每季度调整一次怎么办？
A: 可以修改 monthly_rebalance_check 中的判断逻辑。除了判断月份不同外，还可以判断当前月份是否是季度的第一个月（1月, 4月, 7月, 10月）。
例如：

if current_date.month != prev_trading_day.month and current_date.month in [1, 4, 7, 10]:
    rebalance(context)

Q2: 为什么不直接在 handle_data 里写逻辑？
A: handle_data 的运行频率取决于回测设置（分钟级或日级）。如果在分钟级回测中直接写日期判断，会导致该月第一天的每一分钟都触发调仓，造成重复交易和巨额手续费。使用 run_daily 可以确保每天只运行一次检查。

Q3: order_target_value 会自动处理整手（100股）吗？
A: 是的。PTrade 的交易函数会自动向下取整到 100 股（股票交易规则）。因此，实际持仓市值可能会略小于计算出的 target_value，剩下的零头资金会保留在现金账户中。

Q4: 如果某只股票停牌了怎么办？
A: 如果股票停牌，order_target_value 下单会失败（或者无法成交）。策略中的 try...except 机制（虽然示例代码为了简洁未加，但 PTrade 内部有容错）通常会跳过该股票。在下个月调仓时，如果复牌了，会再次尝试调整。