有很多小伙伴有了良好的交易策略，却没有好的仓位控制的方法，今天就来教一下大家，ptrade中仓位如何控制？

文章比较长，先点个关注哦！

如下有一个均线策略，买入卖出规则如下：

当前价高于5日均价或20日则全仓买入；当前价同时低于5日和20日则全仓卖出。

其中initialize函数是策略初始化的时候由Ptrade的引擎自动调用一次，并且传入了context变量，我们目前还没有用到这个变量；

handle_data函数也是由Ptrade的引擎，在开盘的时间段内，每隔一定频率自动调用一次（比如每分钟调用一次），并传入了两个变量context和data，context可以看成是一个环境变量，我们也用来获取了账号的可用现金，data存放的是当前时间的各个股票行情数据，比如开盘价、收盘价等！

“def handle_data(context, data): ”是函数的申明，注意最后有个英文的冒号，函数申明换行后就是这个函数的具体代码逻辑，注意前面有几个空格，这个空格数量是统一的，比如2个空格，那么其余在同一个层级的代码前面应该都是2个空格，看起来要是对齐的；

同样，对于条件判断"if"、"elif"这样的语句后面跟着条件，条件最后也有一个英文的冒号，换行后同样是条件满足后需要执行的逻辑，同一个层级的逻辑前面的空格数量也需要一致，看起来也要是对齐的。

前面带上"g."申明的变量，是全局的变量，在策略的所有函数中都可以用，如果没有带上"g." 那么只有在申明所在的函数中使用。当然只有在当前函数中变量申明之后才能使用，总不能还没有变量就直接用吧。

增加仓位控制的需求

作为一个“资深韭菜”，怎么看全仓买入和全仓卖出都有点“虎”了，我们可以根据经验完善如下：

在尾盘14:50分的时候进行交易；

当前价高于5日均价并且高于20日均线则全仓买入；

当前价高于5日均价或者高于20日均线则半仓买入或者卖出半仓；

当前价同时低于5日和20日则清仓。

自然语言实现买入卖出规则

拿到过去5日的收盘价的数据（由于尾盘交易，所以需要算上当前价格作为今天收盘价）；

求过去5日的平均收盘价（由于尾盘交易，所以需要算上当前价格作为今天收盘价）；

拿到过去20日的收盘价数据（由于尾盘交易，所以需要算上当前价格作为今天收盘价）；

求过去20日的平均收盘价（由于尾盘交易，所以需要算上当前价格作为今天收盘价）；

拿到当前价格

当前价高于5日均价和20日均价则全仓买入；

当前价高于5日均价或者20日均价则半仓买入或卖出；

同时低于5日和20日则清仓。

代码实操

前面说了一大堆，现在我们来展示一下代码如何实现：

关键点解析

context.current_dt：使用context变量得到当前的时间，这里从context中拿到current_dt属性获取到当前时间，直接记住就行；

current_dt.hour和current_dt.minute分别拿到当前时间的"小时"和"分钟"，因为context.current_dt这个时间内容已经赋值给了current_dt变量，所以可以这样拿"小时"和"分钟"；

get_history这个接口默认不包含当天的数据，所以需要先拿前4天，后面再结合当天价格一起算平均；

(df1['close'].sum() + curr_price) / 5 这里的sum表示"求和"的意思，先求出前4天的和，再加上当前价格，一起除以5就是5天（包含当天）的平均收盘价了。

order_target_value这个接口是Ptrade提供的，调整股票持仓市值到指定的价值；context.portfolio.portfolio_value表示获取当前账户的总价值，包括变成股票市值的和可以现金的总和；

最后那个"else" 一般是放在条件判断的最后，表示其它情况，注意后面有个英文冒号，这个语句后面就不能跟条件了，因为已经是排除上面的所有条件之后的其它情况了，就是不满足上面两个"if"和"elif"之后的其它情况。

回测结果演示

上图可以看到，即使如此简单的一个策略，在3个月的回测中，效果同样惊人。

策略收益：20.6%、最大回测：7.60%、夏普比率：2.45、年化收益率：103.68%、胜率：50%、盈亏比：456.39%。

总结

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