Python + PTrade量化:为什么PTrade更适合量化新手?(附免费开通路径)
发布时间:1小时前阅读:25
随着量化交易的普及,越来越多投资者开始尝试用代码实现自动化交易。但面对复杂的系统和高门槛的技术,许多新手望而却步。PTrade作为恒生电子推出的量化工具,凭借其低门槛、易操作、高性能等优势,成为量化新手的理想选择。
为什么PTrade更适合量化新手?
1. 无需编程基础,也能实现自动化交易
PTrade提供了丰富的图形化工具,如网格交易、条件单等,用户只需通过界面设置参数即可完成自动化交易,极大降低了入门难度。
2. 策略在券商服务器端运行,稳定高效
与本地运行的量化平台不同,PTrade的策略部署在券商服务器上,不受本地电脑断电或网络中断影响,确保策略7x24小时稳定执行。
3. 支持Python语言,学习曲线平缓
对于有编程兴趣的新手,PTrade支持Python语言编写策略,提供清晰的事件驱动框架(如 initialize 和 handle_data),比QMT等工具更友好,适合初学者快速上手。
4. 接入高速Level-2行情数据
PTrade可接入刷新更快的Level-2行情,包括逐笔委托和成交数据,为策略提供更精准的市场信息。
5. 资源保障,实盘更安心
PTrade为每个账户提供明确的资源保障(如8个策略、8G内存),让新手能在可控环境下进行策略开发和实盘测试。
PTrade的核心功能
- 普通交易:支持常规证券买卖
- 篮子交易:批量下单,提高效率
- 日内回转交易(T+0):灵活应对短期波动
- 算法交易:内置智能算法优化执行效果
- 量化投研/回测/实盘:从策略研究到实盘落地,一站式服务
PTrade策略开发示例(Python)
def initialize(context):
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
def handle_data(context, data):
security = g.security
df = get_history(5, '1d', 'close', security)
average_price = df['close'].mean()
current_price = data[security]['close']
if current_price > 1.01 * average_price:
order_value(security, context.portfolio.cash)
elif current_price < average_price and get_position(security).amount > 0:
order_target(security, 0)
这个策略根据历史价格判断是否买入或卖出,简单实用,适合新手参考。
新手使用注意事项
- 策略在服务端运行,不支持读写本地文件
- 建议先在测试环境中进行回测,再逐步进入实盘
如何开通PTrade?
1. 券商版PTrade权限开通流程:
- 入金10万以上,次日提交申请
- 线上申请,约2个工作日审核通过
- 获得软件下载链接和账号,即可登录使用
- 提供专属测试环境,方便策略验证
2. VIP服务与福利:
- 惊喜佣金:降低交易成本
- 完整教程:助你快速上手
- 量化讨论群:交流经验,解决问题
- 专业答疑:一对一指导
- 视频教程+安装指南:轻松掌握操作
- 极速柜台:微秒级响应,提升交易速度
- 服务器托管:ptrade + LDP极速柜台 + VIP定向服务器
结语
无论是零基础的新手,还是希望尝试自动交易的投资者,PTrade都是一款值得尝试的量化工具。它以低门槛、高稳定性和强大功能,助力你轻松迈入量化交易的世界。
(注:点我红色头像旁边有个咨询TA,加我微或者电话联系我)
温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。
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