用Deepseek七步生成量化策略，收益竟然这么简单！还熬夜手打？

Deepseek作为现在最聪明的AI，当然用他写一套能在量化软件上面运行的策略不在话下。这要看你怎么使用Deepseek，在他面世以前，各大AI模型和“人工智障”没有太大区别，策略构建也是无限报错。越往后，会提问的人在AI这一块会受益更多，不仅仅是量化，所有专题你都可以用我的方式去复制提问。

废话少说，先介绍一下本次主人公Ptrade

PTrade（Personalise Trade）是由恒生电子开发的一款专业量化交易软件，主要面向高净值个人投资者和机构用户，提供从策略研发到实盘交易的一站式服务。以下结合其核心优势和功能进行详细介绍：

一、核心优势

1. 低门槛与用户友好性

支持无编程经验的用户使用内置自动化工具（如网格交易、追涨停等），同时为有编程能力的用户提供Python/C++接口，满足不同层次需求。

部分券商开通门槛低至10万元，且提供免费版本，适合普通投资者入门量化交易。

2. 云端运行与稳定性

策略上传至云端服务器后，即便本地电脑关机仍可自动执行，保障交易的连续性和稳定性。

3. 极速交易与多市场支持

对接极速交易通道，适合高频交易需求；支持沪深交易所、期货、期权等多市场账号同时登录，覆盖多元化投资场景。

4. 风险控制与安全性

提供止损点设置、仓位控制、大股东增减持监控等功能，降低投资风险；策略代码在云端运行，避免本地泄露。

5. 策略回测与优化

支持基于历史数据的策略回测，帮助用户验证策略有效性，优化参数以提高实盘成功率。

二、核心功能

1. 自动化交易工具（无需编程）

追涨停：实时监控涨停条件并自动买入。

网格交易：震荡行情中高抛低吸，自动赚取价差。

拐点交易：监测行情拐点并触发交易。

ETF套利：监控ETF与成分股的价差，自动执行套利策略。

止盈止损策略：支持移动止盈止损、涨跌幅条件触发等。

2.量化投研与策略开发

提供Python/C++编程环境，结合丰富的函数库（如Pandas、NumPy）进行策略开发。

支持策略的实时回测和模拟交易，降低实盘风险。

3. 算法交易与智能执行

集成TWAP、VWAP、冰山算法等，减少大额订单的市场冲击成本。

支持篮子交易，批量操作一篮子股票或ETF成分股。

4. 数据接口与行情服务

接入股票、期货、期权等多市场实时数据，提供L2行情。

支持盘口扫单、抢单交易等高效成交策略。

5.日内交易与灵活工具

提供T0日内回转交易工具，适合短线交易者。

自定义快捷键（交易快手）、个性化界面设计，提升操作效率。

三、适用场景与用户群体

新手投资者：通过预设工具实现自动化交易，无需编程经验。

量化研究员：利用Python/C++开发复杂策略，结合回测功能优化模型。

高频交易者：依赖极速通道和算法交易执行高频订单。

套利与多策略投资者：支持ETF套利、可转债转股等跨市场操作。

股市是认知的变现，说的非常对，你比别人多懂一点就可能多挣一些。所以不要觉得麻烦更不要有畏难情绪。

普通投资者的困境

1.““想法≠财富”:

看懂K线图，却写不出代码一策略只能烂在脑子里，手动盯盘?

机构用毫秒级算法碾压你的反应速度

2.“单兵vs军团”:。

A股量化交易占比约30%(2024年5月-新浪财经)，量化T0/拆单算法交易规模持续增长，自主交易盈利空间被疯狂挤压，别人用AI扫荡市场，你还在凭感觉买卖

3.“时间黑洞”

上班族/打工人:没时间盯盘?错过买卖点只能望“阳“兴叹

传统量化程序员的隐形枷锁

“掉发、熬夜、劝退三件套”

枯燥晦涩的开发资料，API文档、数据结构、代码示例一个都逃不掉80%时间耗在调试API和修复低级错误

策略微调? 改30行代码一回测一再改一再回测。

团队协作? 每人代码风格不同一合并冲突到崩溃。

错误使用DEEPSEEK：

这能跑出来就有鬼了。

下面上干货，如何用DEEPSEEK写策略，不用会编程也能复制！！

首先你要准备这几项资料，让DEEPSEEK学习，如果你真感兴趣公众号微信获取。

接下来七步走完就可以实现策略落地！

第一步：定义策略骨架！让DEEPSEEK知道策略的大体逻辑

参考模板：当前策略需求:我要实现一个xxx买卖策略，要在PTrade平台上运行，希望达到xxx效果，但担心xxx问题请从监控标的、使用数据、指标计算、买卖规则等维度完善具体要求，每个维度一句话概括。

注意:1、不支持盘后下单:2、暂不支持行业、概念板块数据

（你可以直接复制上述文字，添加自己的需求）

如下：

deepseek已经根据你的需求制定了相应“骨架”。现在可以先把这个放在这里不管。

第二步：构建策略

第二步是很关键的，你要让他学习相关函数接口，以及规范Ptrade的策略模板。否则出来的策略是无法在Ptrade上回测的。

上传知识库《PTrade所有API函数接口清单》

复制下面函数规范DEEPSEEK的模板：（共四步，全部复制给DEEPSEEK）

请严格遵循以下规范生成PTrade策略代码:

策略框架约束

ptrade量化引擎以事件触发为基础，通过初始化事件(initialize)、盘前事件(before_trading_start)、桃中事件(handle_data)、热后事件(after trading end)米完成每个交易日的策略任务。

1、初始化initialize(context)

用于初始化一些全局变量，这是必选步骤。##2、盘前before trading start(context,data)每天开始交易前被调用，可在此添加每天都要初始化的信息，缺省时间为9:10，是可选步骤。#3、盘中(根据买类规则判断按日级别还是按分钟级别运行)

(1)日线级别handle_data(context，data)

每日执行一次，日策策略的启动时间设为收盘前，缺省时间是14:50，为必选。###(2)分钟级别handle_data(context，data)

每分钟执行一次，分钟周期的启动时间为09:30，是必选。如每隔多分钟运行一次或每日固定时间运行，可使用context.blotter.current_dt.time()判断时间后再执行逻。###(3)tick 级别tick_data(context, data),run_interval(context, func,seconds=10)

tick 级别可以通过 tick data或 run_interva]这两个 API 实现，tick_data 每 3 秒执行一次，run interval的间隔可自主设定，最小周期是3秒，是可选。## 4、盘后after trading_end(context,data)

每天交易结束之后调用，用来处理每天收盘后的事务，缺省时间为15:30，是可选步骤。二、API约束

禁止使用任何未在《PTrade所有API函数接口清单》中出现的函数

三、策略示例

每日收盘运行示例

def initialize(context):

g.security='600109.ssset_universe(g.security)

def before trading start(context, data):

pass

defhandle data(context,data):

security =g.securitydf= get_history(10,'1d','close',security,fq=None, include=Fase)#能使用get_history就不要使用get_price

ma5=round(df['close'][-5:].mean()，3)

ma10 =round(df['close'][-10:.mean(，3)

price=data[security]['close']

cash =context.portfolio.cash

if ma5 > ma10:

order_value(security,cash)

order_value(security，cash)

10g.info("Buying %s"%(security))elif ma5 < mal0 and get_position(security).amount >0:order_target(security，0)10g.info("se1ling %s"%(security))

def after_trading_end(context, data):

pass

盘中定时运行示例

def initialize(context):

g.security='600109.ss'set universe(g.security)def before trading start(context, data):passdefhandle_data(context，data):

current time =context.blotter.current _dt.time()if current_time.hour !9 or current_time.minute != 3l:return #不是交易时间，直接退出e]se:

security=g.securitydf=get_history(10,'1d','close',security, fq=None, include-False)ma5 =round(df['close'][-5:].mean()，3)ma10=round(df['close'][-10:1.mean()，3)

price=data[security]['close']

cash =context.portfolio.cash

if ma5 > ma10:

order_walue(security，cash)1og.info("Buying %s"%(security))elif ma5 < mal0 and get_position(security).amount >0:order_target(security，0)

10g.info('selling %s"%(security))

四、实现一个{xxX}买卖策略，具体要求:1.监控标的:策略监控单一股票或一组股票池中的标的，通过设置股票池来确定交易范围2.使用数据:策略使用每日的收盘价和成交量数据来计算xXX指标3.指标计算:xxX通过累计每日成交量的变化来反映市场的买卖力量，计算公式为:xxxxxx4，买卖规则:设定XXX指标的短期均线(如5日均线)和长期均线(如20日均线)进行交叉判断，当短期均线向上穿过长期均线时买入，向下穿过时卖出。（这里就是第一步DEEPSEEK给你的框架，复制上去）

第三步：自我检查

上传剩下的几个文件，以及常见错误代码

同样只需要复制粘贴。

第四步：进行回测，快速定位策略错误

如果策略有报错，在策略下方会生成日志，将日志复制粘贴给DEEPSEEK，让他修复并返还完整代码。

修正后展示，有可能还会有报错，耐心让DEEPSEEK修复。知道策略可以正常运行。

第五步：策略优化

能运行不带代表能上实盘，可能在盈利这方面还有所欠缺需要进行完善。但你看不懂策略怎么修改呢？

没关系让DEEPSEEK把策略中用户能修改的内容给你标注出来。

参考提示词:“逐行增加注释，明确小白可修改之处，并将所有小白可修改的参数集中到初始化函数”。

第六步：落地实盘，小资金验证

第七步：持续更新，迭代升级

至此，策略就已经完成，就可以在PTrade上开始“印钱啦！”，同理如果你能标准化QMT的格式和API接口，也能按照这个方式完成策略构建。

以上是你完全不懂策略的情况下都可以实现策略运行，与此同时你也可以通过系统化学习，持续优化，逐渐蜕变成为一个能独当一面的策略员！

当然以上这种方式是半只脚都还没踏入。但也是小白接触量化最好的契机！如果你想要深入了解。欢迎联系下方微信（zqyanjiu001）一起探讨。我们下期再见！

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