一、如何在Ptrade中编写一个量化策略

Ptrade的设计理念是“轻量化”和“对新手友好”-。相比QMT，它的API更简洁，整个开发流程可以概括为下载数据 -> 设置参数 -> 编写核心逻辑三步。

第一步：环境准备与策略创建

下载数据：在策略开始前，使用 download_history_data 函数将所需的历史行情数据下载到本地。

新建策略：登录客户端，进入“量化”模块，点击「回测」页面的“+”号，输入策略名称和业务类型（如股票）即可新建一个策略文件。

第二步：编写策略的核心逻辑

Ptrade的策略也是基于事件驱动的。一个标准的Ptrade策略必须包含以下两个核心函数：

initialize(context): 初始化函数，策略启动时运行一次。用于设置股票池、基准、手续费等全局参数。

handle_data(context, data): 核心函数，在每个运行周期（如每日或每分钟）被调用一次，用于执行交易逻辑。

理解context和g对象

context: 上下文对象，贯穿策略始终，用于存储策略运行中的临时信息，如当前持仓context.portfolio.positions。

g: 全局对象，用于保存用户自定义的全局变量，如 g.security = '600570.SS'。

第三步：进行回测

策略编写完成后，在策略编辑页设置回测参数并执行：

核心参数：回测的起止时间、初始资金、运行周期（如日线、分钟线）。

分析结果：重点关注年化收益率、最大回撤、夏普比率等核心指标。

第四步：准备实盘

Ptrade支持平滑地从回测过渡到实盘。官方建议的路径是：回测 → 仿真交易 → 小资金实盘 → 正式实盘。

仿真交易：在投入真金白银前，务必在仿真环境中用实时行情进行充分测试。

启动实盘：在交易界面选择已通过测试的策略，即可部署到生产系统自动运行。

二、Ptrade与QMT的核心区别

两大平台最根本的区别在于运行模式：

Ptrade：云端运行，策略部署在券商服务器，关机也能执行。

QMT：本地运行，策略在你的个人电脑上执行。

这一核心差异，衍生出了它们在各个方面的不同。

三、如何选择

总的来说，Ptrade的核心优势在于便捷，让你可以专注于策略逻辑本身；而QMT的核心优势在于性能与自由度，适合追求极致回报的专业策略。

Ptrade和QMT各有侧重，很多券商也支持同时开通这两款软件。具体选哪个，主要看你实际的策略需求和技术能力。