QMT 特色策略：如何利用“日历效应”进行交易？

这是一个基于**星期效应（Weekend Effect）**的交易策略请求。该策略的核心逻辑非常清晰：利用日历效应，在周五买入持有过周末，并在周一卖出。

策略设计思路

1. 运行周期：建议使用 日线（1d） 周期。
2. 核心逻辑：
   • 获取当前 K 线的时间。
   • 判断当前日期是星期几。
   • 如果是 星期五：全仓买入（持有过周末）。
   • 如果是 星期一：清仓卖出（获利了结或止损）。
   • 其他时间：空仓观望。
3. 使用的 API：
   • get_bar_timetag 和 timetag_to_datetime：用于获取和转换时间。
   • datetime 库：用于判断星期几（0代表周一，4代表周五）。
   • order_target_percent：用于目标仓位管理（1.0 代表满仓，0.0 代表空仓）。

QMT 策略代码实现

# -*- coding: gbk -*-
import datetime

def init(ContextInfo):
    """
    初始化函数，设定资金账号、标的和其他参数
    """
    # 1. 设置标的股票，这里以沪深300ETF(510300.SH)为例
    ContextInfo.stock_code = '510300.SH'
    
    # 2. 设置股票池
    ContextInfo.set_universe([ContextInfo.stock_code])
    
    # 3. 设置资金账号 (请替换为您真实的资金账号)
    ContextInfo.account_id = 'YOUR_ACCOUNT_ID' 
    ContextInfo.set_account(ContextInfo.account_id)
    
    # 4. 设置策略运行参数
    # 0: 周一, 1: 周二, ..., 4: 周五, 5: 周六, 6: 周日
    ContextInfo.buy_day = 4   # 周五
    ContextInfo.sell_day = 0  # 周一

def handlebar(ContextInfo):
    """
    K线逐根运行函数
    """
    # 获取当前K线的索引位置
    index = ContextInfo.barpos
    
    # 获取当前K线的时间戳 (毫秒)
    timetag = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
    
    # 将时间戳转换为字符串格式 'YYYYMMDD'
    date_str = timetag_to_datetime(timetag, '%Y%m%d')
    
    # 将字符串转换为 datetime 对象，以便获取星期几
    try:
        current_date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y%m%d')
    except:
        # 防止解析错误
        return

    # 获取星期几 (0=周一, 4=周五)
    weekday = current_date.weekday()
    
    # 获取当前标的
    stock = ContextInfo.stock_code
    
    # --- 交易逻辑 ---
    
    # 情况1：如果是周五，且当前没有满仓，则买入
    if weekday == ContextInfo.buy_day:
        # 使用 order_target_percent 调整至 100% 仓位
        # 注意：实盘中建议检查 is_last_bar() 避免历史K线重复发单，
        # 但 order_target_percent 本身具有幂等性（即已经是满仓则不会重复买）
        order_target_percent(stock, 1.0, ContextInfo, ContextInfo.account_id)
        
        # 仅在最后一根K线打印日志，避免回测日志过多
        if ContextInfo.is_last_bar():
            print(f"日期: {date_str} (周五) - 触发买入信号: {stock}")

    # 情况2：如果是周一，且当前持有仓位，则卖出
    elif weekday == ContextInfo.sell_day:
        # 使用 order_target_percent 调整至 0% 仓位 (清仓)
        order_target_percent(stock, 0.0, ContextInfo, ContextInfo.account_id)
        
        if ContextInfo.is_last_bar():
            print(f"日期: {date_str} (周一) - 触发卖出信号: {stock}")
            
    # 情况3：其他时间 (周二、三、四)，保持空仓 (如果策略要求严格只持仓周末)
    else:
        # 确保仓位为0 (防止手动干预后策略状态不对)
        # 如果您希望周一卖出后，周二到周四可以做其他操作，请注释掉下面这行
        order_target_percent(stock, 0.0, ContextInfo, ContextInfo.account_id)

代码详解与注意事项

1. 编码格式：
   代码第一行 # -*- coding: gbk -*- 是必须的，因为 QMT 的 Python 环境默认使用 GBK 编码，防止中文注释乱码。

2. 时间处理：

   • ContextInfo.get_bar_timetag(index) 获取的是毫秒级时间戳。
   • timetag_to_datetime 是 QMT 内置函数，将其转为字符串。
   • datetime.datetime.strptime 将字符串转为 Python 的日期对象，从而可以使用 .weekday() 方法。

3. 交易函数选择：

   • 使用了 order_target_percent。这是一个非常方便的高级函数。
   • 1.0 表示调整仓位至总资产的 100%（全仓买入）。
   • 0.0 表示调整仓位至 0%（全仓卖出）。
   • 相比于 passorder，这个函数自动计算需要买卖的数量，非常适合这种简单的资产配置策略。

4. 回测设置建议：

   • 周期：日线。
   • 手续费：由于该策略每周进行一次买卖（高频周转），交易成本（印花税、佣金）对净值影响巨大。回测时请务必设置真实的费率（如万分之二或万分之三）。
   • 成交价格：在日线回测模式下，QMT 通常以当根 K 线的收盘价作为成交价。这意味着策略逻辑是“周五收盘买入，周一收盘卖出”。

5. 实盘/模拟盘提示：

   • 如果在实盘运行，日线周期下，handlebar 通常在行情更新时触发。
   • 为了确保在周五收盘前成交，您可能需要结合 ContextInfo.run_time 定时器功能，或者在盘中（例如 14:55）运行策略检查信号。上述代码在日线图上运行时，通常会在收盘后或盘中最新价触发，具体取决于您的运行模式设置。

常见问题 (Q&A)

Q: 如果周一休市（例如端午节），策略会怎么做？
A: 按照上述代码逻辑，如果周一没有 K 线数据，代码就不会运行。到了周二（weekday=1），代码会进入 else 分支执行 order_target_percent(stock, 0.0)，即在周二卖出。这符合“非周五即空仓”的逻辑。

Q: 我想在周一开盘就卖出，而不是收盘，怎么改？
A: 在 QMT 的回测中，日线级别很难精确控制“开盘买/卖”。如果需要更精细的控制，建议将回测周期改为 分钟线（如 15m 或 1h）。
在分钟线逻辑中，你需要判断：if weekday == 0 and (是当天的第一根K线): 卖出。

Q: 如何更换交易标的？
A: 修改 init 函数中的 ContextInfo.stock_code = '510300.SH'，将其改为您想交易的股票代码（如 '600519.SH'）即可。