对于想要进行量化交易的投资者来说，策略设计是核心环节。无论是使用 TB交易开拓者 还是 QMT、PTrade 等平台，策略的设计都需要结合自身交易逻辑、市场规律以及技术实现。

一、明确策略类型与目标

你提到的是“低频趋势交易策略”，周期在 5分钟到1小时之间，这属于典型的趋势跟踪策略。这类策略的核心在于捕捉市场趋势，通过均线、动量、价格形态等指标判断趋势方向，并在合适的时机建仓或平仓。

设计思路：

• 明确趋势识别方式（如均线交叉、MACD、布林带等）；
• 设定开仓条件和止损止盈规则；
• 控制仓位和风险，避免单次交易影响过大。

二、选择适合的开发工具

你目前使用的是 TB交易开拓者，这是一个常用的量化交易平台，支持多种语言（如Tushare、C++等）。如果你希望用 Python 编写策略，QMT 和 PTrade 是非常好的选择，它们都支持 Python 策略编写，功能强大且稳定。

三、量化策略的基本结构

以 QMT 为例，一个简单的 Python 策略通常包括以下几个部分：

1. init() 函数

用于初始化模型，如设置股票池、基准、变量等。

def init(context):
    context.universe = ['000001.SZ', '600000.SH']  # 设置股票池
    context.benchmark = '000001.SZ'  # 设置基准

2. handlebar(ContextInfo) 函数

这是策略的核心执行函数，每根 K 线都会调用一次。

def handlebar(context):
    # 获取当前K线数据
    data = context.get_history_data('000001.SZ', bar_count=20)
    
    # 计算均线
    ma5 = data['close'].rolling(5).mean()
    ma20 = data['close'].rolling(20).mean()
    
    # 判断趋势信号
    if ma5[-1] > ma20[-1] and ma5[-2] <= ma20[-2]:
        context.order('000001.SZ', 100)  # 买入
    elif ma5[-1] < ma20[-1] and ma5[-2] >= ma20[-2]:
        context.sell('000001.SZ', 100)  # 卖出

3. 使用 paint() 绘图展示结果

可以将策略运行结果可视化，便于分析。

context.paint('ma5', ma5[-1])
context.paint('ma20', ma20[-1])

四、策略运行机制

QMT 的策略运行是基于 K线驱动 的，即每根 K 线会触发一次 handlebar 函数。你可以通过以下方式控制策略执行频率：

• 在策略编辑器中设置 “快速计算”，限制只计算最近几根 K 线；
• 使用 ContextInfo.barpos 获取当前 K 线索引位置，控制策略执行时机；
• 使用 passorder 或 do_order 控制下单时机，特别是对高频或实时策略。

五、策略优化与回测

1. 回测验证在实盘前，务必进行充分的回测，评估策略的历史表现，包括年化收益、最大回撤、胜率等指标。
2. 参数优化可以尝试调整均线周期、止损幅度等参数，寻找最优组合。
3. 防止过度拟合避免为了历史数据而过度优化策略，应确保策略在不同市场环境下具备一定的稳定性。

七、结语

量化交易策略的设计是一个系统性工程，需要结合市场逻辑、编程能力和数据分析能力。无论你是使用 TB 还是 QMT/PTrade，关键在于构建一套可复现、可测试、可优化的交易体系。

如果你正在使用 TB交易开拓者，也可以尝试将其与 Python 结合，利用更强大的数据处理和策略编写能力。如需进一步了解 QMT 或 PTrade 的 Python 策略编写方法，欢迎联系国金证券客户经理，获取一对一指导与支持。

（注：点我红色头像旁边有个咨询TA，加我微或者电话联系我）