PTrade 日历效应：周末效应 (Weekend Effect) 策略研究

利用“周末效应”（Weekend Effect，也称为周一效应）进行策略开发，通常是基于金融市场中存在的一种日历异常现象。历史上，某些市场在周五收盘到周一收盘期间的收益率表现出与其他交易日显著不同的特征（例如，有些理论认为周一收益率偏低，有些则利用周五博取周末利好消息）。

以下是一个基于PTrade平台的量化策略示例。

策略逻辑

该策略的核心思想是**“周五尾盘买入，周一尾盘卖出”**，试图捕捉周末持仓的收益（博取周末利好消息或特定的日历溢价）。

1. 买入时机：每周五的尾盘（例如 14:50）。
2. 卖出时机：每周一的尾盘（例如 14:50）。
3. 标的：以沪深300ETF（510300.SS）为例，也可以替换为具体的股票池。
4. 风控：简单的全仓买卖，不涉及复杂的止损逻辑，旨在演示日历效应的实现。

PTrade 策略代码实现

def initialize(context):
    """
    初始化函数，设置股票池、手续费、定时任务等
    """
    # 设定要交易的标的，这里以沪深300ETF为例
    g.security = '510300.SS'
    # 设置股票池
    set_universe([g.security])
    
    # 设置手续费，股票类默认万三
    set_commission(commission_ratio=0.0003, min_commission=5.0, type='STOCK')
    
    # 设定定时任务：每个交易日的 14:50 执行 trade_logic 函数
    # 这样可以确保我们在收盘前完成交易
    run_daily(context, trade_logic, time='14:50')
    
    log.info("策略初始化完成，标的：%s" % g.security)

def trade_logic(context):
    """
    交易逻辑函数，由 run_daily 定时触发
    """
    # 获取当前回测/交易日期的星期几
    # isoweekday() 返回 1-7，其中 1 是周一，5 是周五
    weekday = context.blotter.current_dt.isoweekday()
    
    # 获取当前持仓数量
    position = get_position(g.security).amount
    
    # ---------------------------------------------------
    # 卖出逻辑：如果是周一，且有持仓，则卖出
    # ---------------------------------------------------
    if weekday == 1:
        if position > 0:
            # 卖出所有持仓
            order_target(g.security, 0)
            log.info("周一尾盘效应：卖出 %s" % g.security)
    
    # ---------------------------------------------------
    # 买入逻辑：如果是周五，且空仓，则买入
    # ---------------------------------------------------
    elif weekday == 5:
        if position == 0:
            # 获取当前可用资金
            cash = context.portfolio.cash
            # 全仓买入
            order_value(g.security, cash)
            log.info("周五尾盘效应：买入 %s" % g.security)
            
    # 其他时间（周二、三、四）不进行操作，保持空仓状态（如果周一卖出成功的话）
    else:
        # 如果因停牌等原因导致周一没卖掉，可以在这里加逻辑强平，或者继续持有
        pass

def handle_data(context, data):
    """
    盘中运行函数，本策略主要依赖定时任务，此处留空即可
    """
    pass

代码解析

1. initialize:

   • 使用 set_universe 设置股票池。
   • 使用 run_daily 注册一个每日 14:50 执行的任务。这是实现“尾盘交易”的关键，避免了在 handle_data 中每分钟去判断时间。

2. trade_logic:

   • context.blotter.current_dt.isoweekday()：这是 Python datetime 对象的方法，用于判断今天是星期几。返回值 1 代表周一，5 代表周五。
   • 周一 (weekday == 1)：执行卖出操作，清空仓位，兑现周末的收益（或亏损）。
   • 周五 (weekday == 5)：执行买入操作，持股过周末。

3. 兼容性说明:

   • 代码使用了 %s 格式化字符串，完全兼容 Python 3.5 及以上版本。
   • 使用了 PTrade 标准 API 如 order_target 和 order_value。

策略优化建议

虽然上述代码实现了基础逻辑，但在实际应用中，你可能需要考虑以下优化：

1. 节假日处理：如果周五是节假日，run_daily 不会运行，你可能会错过买入；如果周一是节假日，你将无法卖出，持仓会延续到周二。可以通过 get_trading_day 获取前后交易日来优化判断逻辑（例如：如果明天是非交易日，则今天视为“周五”逻辑）。
2. 趋势过滤：单纯的日历效应可能不稳定。可以加入均线判断（如：只有在股价站上20日均线时，才执行周末做多策略）。
3. 反向策略：如果市场处于熊市，周末往往有利空发酵，策略可以改为“周五卖出避险，周一企稳买回”。

Q&A

Q1: 为什么选择在 14:50 进行交易而不是 15:00？
A1: A股市场在 15:00 收盘，如果在 15:00 触发信号，可能已经无法成交或进入撮合阶段。PTrade 回测中虽然 15:00 也能撮合，但在实盘中，预留 10 分钟（14:50）可以确保订单有足够的时间成交，同时价格已经非常接近收盘价。

Q2: 如果周一是节假日休市怎么办？
A2: 在上述代码中，如果周一休市，trade_logic 不会执行，持仓会自动延续到下一个交易日（通常是周二）。如果希望严格控制持仓时间，可以在代码中增加逻辑：只要 weekday != 5 且有持仓就卖出，这样周二开盘（或尾盘）就会把周五买入的仓位平掉。

Q3: 这个策略适合所有股票吗？
A3: 不一定。周末效应在宽基指数（如沪深300、中证500）上表现相对更有统计学意义。个股容易受突发停牌或个股利好利空影响，波动较大。建议优先在 ETF 或一篮子股票上进行测试。