如何使用 QMT 实现投资组合的自动化再平衡策略？

这是一个基于 QMT 平台的投资组合再平衡策略（Portfolio Rebalancing Strategy）。

策略逻辑

1. 目标设定：在 init 中设定一个目标投资组合及其对应的权重（例如：60% 股票A，40% 股票B）。
2. 定期检查：在 handlebar 中，根据设定的周期（如每月第一个交易日）触发调仓逻辑。
3. 执行调仓：使用 QMT 提供的 order_target_percent 函数。该函数会自动计算当前持仓价值与目标价值的差额，并自动下单买入或卖出，使该标的占总资产的比例达到预设值。

策略代码

# -*- coding: gbk -*-
import pandas as pd

def init(ContextInfo):
    """
    初始化函数，设定账户、股票池、目标权重和调仓周期
    """
    # 1. 设置资金账号 (请替换为您真实的资金账号)
    ContextInfo.account_id = 'YOUR_ACCOUNT_ID' 
    ContextInfo.account_type = 'STOCK' # 账号类型：STOCK-股票，FUTURE-期货
    ContextInfo.set_account(ContextInfo.account_id)
    
    # 2. 设定目标投资组合及权重 (权重之和建议为 1.0)
    # 示例：贵州茅台 40%, 宁德时代 30%, 五粮液 30%
    ContextInfo.target_weights = {
        '600519.SH': 0.4,
        '300750.SZ': 0.3,
        '000858.SZ': 0.3
    }
    
    # 3. 设置股票池 (用于回测时下载数据)
    ContextInfo.set_universe(list(ContextInfo.target_weights.keys()))
    
    # 4. 策略运行参数
    ContextInfo.rebalance_period = 'monthly'  # 调仓周期: 'monthly' (月度) 或 'weekly' (周度)
    ContextInfo.last_rebalance_date = None    # 记录上次调仓日期
    
    print("策略初始化完成，目标组合权重：", ContextInfo.target_weights)

def handlebar(ContextInfo):
    """
    行情驱动函数，每根K线运行一次
    """
    # 获取当前K线的时间
    index = ContextInfo.barpos
    timetag = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
    current_date_str = timetag_to_datetime(timetag, '%Y%m%d')
    
    # 检查是否需要调仓
    if not check_rebalance_condition(ContextInfo, current_date_str):
        return

    print(f"[{current_date_str}] 触发再平衡调仓...")
    
    # 执行调仓逻辑
    rebalance_portfolio(ContextInfo)
    
    # 更新上次调仓时间
    ContextInfo.last_rebalance_date = current_date_str

def check_rebalance_condition(ContextInfo, current_date_str):
    """
    判断是否满足调仓时间条件
    """
    # 如果是第一天运行，直接调仓
    if ContextInfo.last_rebalance_date is None:
        return True
    
    last_date = ContextInfo.last_rebalance_date
    
    # 月度调仓：判断当前月份是否与上次调仓月份不同
    if ContextInfo.rebalance_period == 'monthly':
        current_month = current_date_str[0:6] # 取 YYYYMM
        last_month = last_date[0:6]
        if current_month != last_month:
            return True
            
    # 周度调仓：这里简单判断是否跨周（实际应用可结合 datetime 库判断周几）
    # 为了演示简单，此处仅实现月度逻辑，如需周度可扩展
    
    return False

def rebalance_portfolio(ContextInfo):
    """
    执行核心调仓逻辑
    """
    # 1. 获取当前账户的总资产 (用于计算目标持仓市值，但在 order_target_percent 中通常自动处理)
    # 注意：order_target_percent 是基于账户总资产(现金+市值)计算比例
    
    # 2. 遍历目标权重字典进行调仓
    for stock_code, target_weight in ContextInfo.target_weights.items():
        # 获取当前标的最新价，用于日志输出或检查停牌
        last_price = ContextInfo.get_market_data_ex(
            ['close'], [stock_code], period=ContextInfo.period, count=1
        )
        
        if stock_code in last_price and not last_price[stock_code].empty:
            # 使用 order_target_percent 函数
            # 该函数会自动计算：(总资产 * target_weight) / 股价 = 目标股数
            # 然后自动下单买入或卖出差额
            order_target_percent(
                stock_code, 
                target_weight, 
                ContextInfo, 
                ContextInfo.account_id
            )
            print(f"  -> 调整 {stock_code} 仓位至目标权重: {target_weight*100}%")
        else:
            print(f"  -> 警告: 无法获取 {stock_code} 行情，跳过调仓")

    # 3. (可选) 清理不在目标列表中的持仓
    # 如果您希望卖出所有不在 target_weights 中的股票，需要获取当前持仓并遍历
    # 此处为简易版，仅处理 target_weights 中定义的股票

代码关键点解析

1. order_target_percent:

   • 这是 QMT 中实现再平衡最核心的函数。
   • 功能：它不需要你手动计算“我要买多少股”或“我要卖多少股”。你只需要告诉它“我希望这只股票占我总资产的 30%”，函数内部会自动获取你的总资产、当前股价、当前持仓，然后计算差值并下单。
   • 注意：回测模式下，它基于回测虚拟资金计算；实盘模式下，它基于绑定的资金账号的实际总资产计算。

2. 调仓时间控制 (check_rebalance_condition):

   • 在 handlebar 中，我们通过比较当前 K 线日期的月份和上一次调仓日期的月份。
   • 如果月份发生了变化（例如从 4 月变成了 5 月），则意味着这是新月份的第一个交易日（或第一个 K 线），触发调仓。

3. 数据获取:

   • 使用了 get_market_data_ex 来简单检查行情是否存在，防止对停牌或无数据的股票下单导致报错。

如何使用

1. 打开 QMT 客户端，进入“模型研究”或“策略编辑器”。
2. 新建一个 Python 策略。
3. 将上述代码复制粘贴进去。
4. 修改账号：将 YOUR_ACCOUNT_ID 替换为您真实的资金账号。
5. 修改组合：在 ContextInfo.target_weights 中修改您想要的股票代码和权重。
6. 运行/回测：
   • 回测：设置好回测区间、初始资金和费率，点击“回测”。
   • 实盘：请务必先在模拟账户中测试无误后，再谨慎用于实盘。

常见问题 (Q&A)

Q: 如果我想把某只股票彻底清仓怎么办？
A: 在 ContextInfo.target_weights 中将该股票的权重设置为 0.0，策略在下次调仓时会调用 order_target_percent(code, 0, ...)，从而卖出该股票的所有持仓。

Q: order_target_percent 是按什么价格下单的？
A: 默认情况下，QMT 的交易函数在回测中通常以当前 K 线的收盘价（或次日开盘价，取决于回测机制设置）成交。在实盘中，如果不指定 style 和 price 参数，通常默认以最新价（LATEST）下单。如果需要指定限价或对手价，可以在函数中增加参数，例如：order_target_percent(..., style='COMPETE', ...) 使用对手价。

Q: 为什么回测时第一天就买入了？
A: 代码逻辑中 if ContextInfo.last_rebalance_date is None: return True 确保了策略在开始运行的第一天就会进行一次建仓，将现金转换为股票组合。