集合竞价选股量化PTrade源码

集合竞价选股量化是一种利用金融市场的集合竞价信息，通过编写算法程序（如Python中的PTrade源码）来辅助投资者做出决策的过程。PTrade源码通常涉及到以下几个步骤：

1. 数据抓取：获取证券交易所的集合竞价数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等关键指标。

2. 筛选条件：设置预设的筛选规则，比如股票价格波动范围、市场热度、基本面分析等指标。

3. 算法策略：基于统计学、技术分析或机器学习模型，对收集到的数据进行处理和分析，以确定哪些股票有较高的投资价值。

4. 决策与执行：根据策略生成买入或卖出信号，并将自动化交易指令应用到实际的交易平台。

5. 监控与优化：持续监控策略效果，根据市场反馈调整和优化算法。

请注意，PTrade源码通常是私密的，开发者不会公开分享完整代码，因为这涉及到商业秘密和合规问题。如果你需要学习这类量化投资，可以关注相关的量化交易教程、开源库（如Quantopian, Backtrader），或者参考已有的公开API文档和示例。

相关问题

按集合竞价选股编写聚宽代码

好的，以下是一个简单的按集合竞价选股的聚宽代码示例：

# 导入所需库
import jqdata

# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):
    # 设定股票池
    g.stocks = get_stock_pool()
    
    # 设置手续费与滑点
    set_commission(slippage=Slippage(), commission=Commission())

# 定义股票池函数
def get_stock_pool():
    # 获取所有A股股票
    stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)
    
    # 过滤掉ST股票和上市时间不足一年的股票
    q = query(
        valuation.code
    ).filter(
        valuation.code.in_(stocks),
        # 排除ST股票
        valuation.is_st == False,
        # 上市时间超过一年
        valuation.list_date < (context.current_dt - datetime.timedelta(days=365))
    )
    stocks = [s for s in get_fundamentals(q).iloc[:,0]]
    
    # 返回剩余股票
    return stocks

# 定义选择股票函数
def select_stocks(context):
    # 获取当日集合竞价涨跌幅前50%的股票
    q = query(
        valuation.code
    ).filter(
        valuation.code.in_(g.stocks),
        # 当日集合竞价涨跌幅前50%
        valuation.change_pct > 0
    ).order_by(
        valuation.change_pct.desc()
    ).limit(
        len(g.stocks) // 2
    )
    stocks = [s for s in get_fundamentals(q).iloc[:,0]]
    
    # 返回选出的股票
    return stocks

# 定义调仓函数
def rebalance(context):
    # 清空现有持仓
    for stock in context.portfolio.positions:
        order_target(stock, 0)
    
    # 选择新的股票
    stocks = select_stocks(context)
    
    # 平均分配资金买入选中的股票
    if stocks:
        weight = 1.0 / len(stocks)
        for stock in stocks:
            order_target_percent(stock, weight)

这个示例代码中，我们首先定义了一个 `get_stock_pool()` 函数来获取所有A股股票，并过滤掉了ST股票和上市时间不足一年的股票。然后，在 `initialize()` 函数中，我们调用了这个函数来设定股票池。接着，在 `select_stocks()` 函数中，我们获取当日集合竞价涨跌幅前50%的股票，作为选股结果。最后，在 `rebalance()` 函数中，我们清空现有持仓，然后买入选中的股票，让资金平均分配到每个股票的头寸上。

集合竞价逐步上升选股代码怎么写

集合竞价是指在每个交易日的开盘前，交易所会公布当天的开盘价，并且在此价位上进行集中报价和匹配交易。如果有大量买盘或卖盘，就会导致开盘价偏离预期，形成“涨停”、“跌停”等情况。

要编写集合竞价逐步上升选股代码，需要以下步骤：

1. 获取股票的历史行情数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等信息。
2. 计算每个交易日的开盘价，并按照从小到大的顺序排列。
3. 选取开盘价最低的几只股票，比如选择前10只股票。
4. 在集合竞价时段，观察这些股票的卖盘情况，如果卖盘数量逐步下降，而买盘数量逐步上升，就可以认为市场对这些股票的需求在增加，可以考虑买入。
5. 根据个人的风险偏好和交易策略，制定相应的买入点位和止损点位，并进行交易。

以下是一个简单的Python代码示例，可以根据实际情况进行调整：

import tushare as ts

# 获取股票的历史行情数据
data = ts.get_hist_data('600000', start='20210101', end='20210630')

# 计算每个交易日的开盘价，并按照从小到大的顺序排列
open_prices = data['open'].sort_values()

# 选取开盘价最低的10只股票
target_stocks = open_prices.head(10).index.tolist()

# 在集合竞价时段，观察股票的卖盘和买盘情况，根据策略进行交易
# ...

需要注意的是，以上代码只是一个简单示例，实际交易需要综合考虑多种因素，如市场走势、股票基本面、资金流向等。同时，也需要注意风险控制，避免因为贪心或情绪化交易而造成损失。