一、核心功能模块
研究：基于Jupyter Notebook环境，用于数据分析和策略原型开发。
回测：在历史数据上验证策略，生成收益曲线、最大回撤、夏普比率等评估报告。
交易：包含仿真交易（模拟盘）和生产交易（实盘），策略在此模块运行。 #仿真模拟

二、主要操作步骤
1. 策略编写

• 使用Python语言编写，基本框架需包含initialize（初始化）和handle_data（盘中处理）两个核心函数。
• initialize(context): 仅在策略启动时运行一次，用于设置股票池、定时任务、初始变量等。
• handle_data(context, data): 在设定周期（如每分钟）被调用，是下单逻辑的核心。 #策略编写

2. 回测验证

• 参数设置：包括回测起止时间、初始资金、对比基准（如沪深300）、运行频率等。
• 关键设置：在initialize中设置佣金、滑点、成交量比例，使回测更贴近真实交易。
• 分析报告：回测后分析收益曲线、最大回撤、夏普比率等指标，判断策略有效性与稳健性。 #回测验证

3. 仿真交易

• 回测通过后进入仿真交易（模拟盘），接收实时行情数据并模拟下单，不使用真实资金，验证策略稳定性与逻辑正确性。

4. 实盘交易

• 通过充分仿真测试后，将策略部署到生产系统进行实盘交易。
• 启动：在交易界面选择已编写的策略并启动运行。
• 监控：实时关注策略运行状态、成交情况和资产变动。 #实盘交易

三、资金与仓位管理
PTrade同一账户的资金和持仓为多策略共用。
建议初学者一个账户只运行一个策略，避免策略间干扰。
在策略中设置基础风控，如单笔止损、总体仓位上限等。 #ptrade

四、持续监控与责任
策略运行后需持续监控状态。
注意：策略一旦启动，关机或卸载软件不会自动终止，需手动停止。
对策略产生的盈亏需独立承担风险。

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