量化研究--新股新可转债自动申购算法研究

风险提示：本内容为量化技术及平台操作的纯知识分享，不构成任何投资建议，不推荐任何具体证券或交易时机。部分内容可能理解包含错误，请自行核实。市场有风险，投资需谨慎

最近在研究怎么样申购新股，新的可转债，本来是利用qmt写的，但是发现接口比较复杂，后面我直接利用ptrade来编写，下面简单的介绍一下原理，主要利用到的接口，是新股查询接口和下单接口，文档参考官方的教程

简单的例子

def initialize(context):
    g.security = '0.SS'
    set_universe(g.security)
def handle_data(context, data):
    # 当日可转债IPO申购标的
    ipo_stocks = get_ipo_stocks().get('可转债代码')
    log.info('可转债IPO申购标的列表为%s' % ipo_stocks)

需要使用到到的交易接口，注意目前没有北京交易所的编码

市场的编码

submarket_type -- 申购代码所属市场
0 -- 上证普通代码
1 -- 上证科创板代码
2 -- 深证普通代码
3 -- 深证创业板代码
4 -- 可转债代码

官方代码参考

import time
def initialize(context):
    g.security = "60.SS"
    set_universe(g.security)
    g.flag = False
def before_trading_start(context, data):
    g.flag = False
def handle_data(context, data):
    if not g.flag:
        # 上证普通代码
        log.info("申购上证普通代码：")
        ipo_stocks_order(submarket_type=0)
        time.sleep(5)
        # 上证科创板代码
        log.info("申购上证科创板代码：")
        ipo_stocks_order(submarket_type=1)
        time.sleep(5)
        # 深证普通代码
        log.info("申购深证普通代码：")
        ipo_stocks_order(submarket_type=2)
        time.sleep(5)
        # 深证创业板代码
        log.info("申购深证创业板代码：")
        ipo_stocks_order(submarket_type=3)
        time.sleep(5)
        # 可转债代码
        log.info("申购可转债代码：")
        ipo_stocks_order(submarket_type=4)
        time.sleep(5)
        g.flag = True

下面是我优化的代码，思路的参考，核心的函数

利用定时函数去驱动策略，定时到每天的固定时间申购

查询不同市场的新股，新可转债，分别调用申购函数

最后面就是做统计看看哪些标的，成功，失败

把策略挂交易，启动策略就可以

可以看见策略的统计，和失败的原因，看日志输出，失败的原因一般是没有权限

不懂的问我就可以，加我备注入群可以加入量化交流群

策略的全部框架流程