PTrade 集合竞价选股：利用 get_trend_data 实现 9:25 抢筹与扫单策略

在早盘 09:20 - 09:25 的集合竞价阶段，主力资金的意图往往体现得最为明显。通过 PTrade 量化平台，投资者可以在 09:25 集合竞价定型后、09:30 正式开盘前的窗口期，快速抓取全市场或目标股票池的竞价数据，筛选出强势高开或即将涨停的标的并完成下单。

一、核心接口介绍：get_trend_data

get_trend_data 是 PTrade 专用于获取集中竞价期间代码数据的 API，能够精准抓取集合竞价结束时的价格、成交量及成交额等关键指标。

1. 语法与参数

get_trend_data(date=None, stocks=None, market=None)

• date：查询日期（格式：'YYYYMMDD'），默认取当天。
• stocks：股票代码或列表，如 '600570.SS' 或 ['600570.SS', '000001.SZ']。
• market：市场代码（如 ['XSHG', 'XSHE']），与 stocks 参数互斥。

2. 返回字段说明

返回数据格式为嵌套字典 {stock_code: {fields...}}，主要字段包括：

• hq_px: 集合竞价撮合成交价
• wavg_px: 集合竞价加权价格
• business_amount: 集合竞价匹配成交量
• business_balance: 集合竞价匹配成交额
• time_stamp: 时间戳

二、策略开发逻辑与关键步骤

1. 初始化配置（initialize）：使用 run_daily 绑定定时任务，设定在每日 09:25 执行竞价选股逻辑。
2. 盘前过滤（before_trading_start）：排除 ST、停牌及退市股票，构建待监控的目标股票池。
3. 竞价数据获取与筛选（09:25 定时任务）：
   • 调用 get_trend_data 获取竞价撮合价 hq_px 和竞价成交额 business_balance。
   • 调用 get_snapshot 获取昨日收盘价 preclose_px 与今日涨停价 up_px。
   • 筛选条件：竞价涨幅（如 3% ~ 8%）、竞价成交额（如突破 1000 万）或触及涨停。
4. 委托下单：通过 order 或 order_value 函数，以限价单（涨停价抢筹）或市价单及时报单。

三、完整 Python 策略源码示例

# -*- coding: utf-8 -*-
import time

def initialize(context):
    # 设置基准
    set_benchmark('000300.SS')
    # 设置股票池（以沪深300成分股为例）
    g.security_list = get_index_stocks('000300.XBHS')
    set_universe(g.security_list)
    
    # 定时任务：每日 09:25 执行集合竞价抢筹策略
    run_daily(context, auction_strategy, time='9:25')

def before_trading_start(context, data):
    # 过滤 ST、停牌及退市股票
    g.target_stocks = filter_stock_by_status(g.security_list, filter_type=["ST", "HALT", "DELISTING"])

def auction_strategy(context):
    log.info("=== 开始执行 09:25 集合竞价选股扫单策略 ===")
    
    # 获取竞价阶段数据
    trend_data = get_trend_data(stocks=g.target_stocks)
    # 获取实时快照（包含昨收价、涨停价）
    snapshots = get_snapshot(g.target_stocks)
    
    selected_stocks = []
    
    for stock in g.target_stocks:
        if stock not in trend_data or stock not in snapshots:
            continue
            
        auction_price = trend_data[stock].get('hq_px', 0)          # 竞价价格
        auction_balance = trend_data[stock].get('business_balance', 0) # 竞价成交额
        
        pre_close = snapshots[stock].get('preclose_px', 0)
        up_limit = snapshots[stock].get('up_px', 0)
        
        if pre_close <= 0 or auction_price <= 0:
            continue
            
        # 计算竞价涨幅
        auction_pct = (auction_price - pre_close) / pre_close * 100
        
        # 筛选条件：1. 竞价高开 3%~8%  2. 竞价成交额 > 500万
        if 3.0 <= auction_pct <= 8.0 and auction_balance >= 5000000:
            selected_stocks.append((stock, auction_price, up_limit))
            log.info(f"选中标的: {stock}, 竞价价: {auction_price}, 竞价涨幅: {auction_pct:.2f}%, 竞价成交额: {auction_balance/10000:.2f}万")
            
    # 下单逻辑：对精选标的进行抢筹买入
    cash_per_stock = context.portfolio.cash / max(len(selected_stocks), 1)
    
    for stock, curr_price, up_limit in selected_stocks:
        if cash_per_stock > 10000:
            # 采用涨停价挂单，确保开盘优先成交（实际成交价为开盘撮合价）
            order_id = order_value(stock, cash_per_stock, limit_price=up_limit)
            log.info(f"集合竞价买单已发出: {stock}, 目标金额: {cash_per_stock:.2f}, 委托限价(涨停价): {up_limit}")

def handle_data(context, data):
    pass

四、注意事项与最佳实践

1. 时间点选择：09:25 之后撮合价格已经确定且买卖单不可撤销，是量化策略捕捉开盘信息的最佳时间。
2. 价格精度限制：不同品种价格精度不同（股票通常保留两位小数），入参 limit_price 时需确保精度符合柜台要求，避免报单被拒。
3. 涨停价抢筹说明：使用涨停价作为 limit_price 进行限价委托，可以在开盘集合竞价撮合时享受最高优先级的撮合顺序，而实际成交价依然是 09:25 确定的撮合开盘价。