PTrade 策略基础函数主要包括初始化函数、盘前处理函数、盘中处理函数等，以下是相关教程及股票池配置技巧介绍：

PTrade 策略基础函数教程

• initialize(context)：用于初始化一些全局变量，是策略运行的必选函数之一，只会在每次回测或交易启动时运行一次。可在其中设置交易标的、初始参数等，如def initialize(context): g.security = '600570.XSHG'; set_universe(g.security)，用于设置要操作的股票。
• before_trading_start(context, data)：用于添加每天盘前的处理逻辑。回测中，该函数在每个回测交易日 8:30 分执行；交易中，从隔日开始每天 9:10（股票）/08:58（港股通）分执行。例如可在其中获取当日行情数据等，如def before_trading_start(context, data): log.info(g.security)。
• handle_data(context, data)：该函数在交易时间内按指定的周期频率运行，是用于处理交易逻辑的核心函数，日线和分钟级别策略中常用。如可在其中编写根据行情数据进行买卖决策的代码。
• after_trading_end(context, data)：为盘后运行函数，可用于记录当天交易数据、进行复盘分析等操作，在每天收盘后执行。

4 种股票池配置技巧

• 基于指数成分股配置：可选择沪深 300、中证 500 等指数的成分股作为股票池。如在 PTrade 中可通过get_index_stocks函数获取指数成分股，如stocks = get_index_stocks('000300.SS')获取沪深 300 成分股。这种方式选取的股票通常是市场中具有代表性的优质股，流动性好、基本面相对较好。
• 多因子模型配置：结合多个因子来筛选股票。例如综合市盈率（PE）、市净率（PB）和净资产收益率（ROE）因子，剔除停牌、ST、退市股票及因子数据缺失的股票后，对每个因子进行排名，将排名相加得到总分，总分越低越好，选取总分靠前的股票组成股票池。
• 技术指标筛选配置：根据技术指标来确定股票池。如设定当股票出现 “放量突破年线” 且 “主力资金净流入” 等技术信号时，将其纳入股票池。可利用 PTrade 的实时行情监控功能，通过相关函数获取股价、成交量、资金流向等数据，判断是否符合设定的技术指标条件。
• 市值规模筛选配置：根据市值大小来筛选股票。如基于 Fama - French 三因子模型，认为小市值股票通常优于大市值股票，可选取中证 500 指数成分股，然后对其市值从小到大排序，选取排名靠前的小市值股票组成股票池，同时结合市净率等因子进一步筛选，可提高股票池质量。

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