ptrade一进二竞价模型说明文档

01 ：ptrade一进二竞价AI模型介绍

本策略属于短线追涨型量化交易策略，核心逻辑为捕捉首板涨停后的短线机会，通过集合竞价阶段的量价关系确认主力资金意图，在竞价或开盘初期介入，并配套多重止盈止损机制进行主动风险管理

模型分为以下核心模块：

突出特点：

多维度选股过滤：从价格形态、市值规模、波动率、成交量、竞价量能等五个维度层层筛选， 提高信号质量。 

双轨卖出机制：尾盘条件卖出 + 盘中动态止盈，覆盖不同场景下的离场需求。 

实盘/回测自适应：自动区分实盘与回测环境，使用不同的数据获取接口，确保回测准确性 与实盘可用性。 

容错与持久化：支持策略重启后状态恢复，防止重复买入。 安全验证机制：内置资金账号验证与到期日期验证，防止策略被非授权使用。

各层筛选详解 6.2.1 

首板筛选（第2 层） 项目 说明 判断公式 

|昨日收盘价 – 昨日涨停价| / 昨日涨停价 ≤ **% 前日验证 

|前日收盘价 – 前日涨停价| / 前日涨停价 > **% 核心目的 确保是“首板“而非连续涨停，降低追高风险 逻辑依据 

首板涨停通常是趋势启动信号，连板则面临更大的回调风险

6.2.2 市值过滤（第3 层） 项目说明 下限标准 总市值 ≥**亿 上限标准 流通市值 ≤ **亿 核心目的 兼顾流动性与弹性 逻辑依据小市值（<亿）易被操纵、流动性差；超大市值（>亿）弹性不足，难以获得超额收益

6.2.3 波动率过滤（第4 层） 

项目 说明 计算周期 近** 个交易日 计算公式 (最高价最大值 – 最低价最小值) / 最低价最小值 阈值标准 波动率 ≤**% 

核心目的 剔除前期已经大幅波动的标的，降低不确定性

6.2.4 量价过滤（第 5 层）– 核心筛选 

条件①：成交额范围 昨日成交额 ≥**亿（确保资金参与度足够） 昨日成交额 ≤ **亿（避免过度炒作标的） 

条件②：放量确认 昨日成交量 ≥ 前日成交量 ×**（确认资金主动性介入）

条件③：放量幅度控制前日成交量 ≤ 大前天成交量 × **（防止异常爆量） 

条件④：爆量限制 不为“前**日日均成交量 × 倍以上且创日新高“的组合形态 规避“高位爆量出货“的嫌疑 

条件⑤：双阳线确认 T-2 日：收盘价 > 开盘价（阳线） T-3 日：收盘价 > 开盘价（阳线） 确认上涨趋势的持续性 条件⑥：短期涨幅控制 T-2 日涨幅 < **% T-3 日涨幅 < **% 避免短期过度上涨后的追高风险

6.2.5 集合竞价过滤（第6 层） 

条件①：竞价量能 竞价成交量 ≥ 昨日总成交量×**% 判断标准：量比过低说明主力未参与竞价，无介入价值 

条件②：竞价涨幅 竞价价格 / 昨日收盘价 ∈ [**%, **%] 下限：涨幅为负说明弱势，不考虑 上限：涨幅过高则成本过高，安全边际不足 

七、买入执行模块 

7.1 竞价数据获取（fetch_auction_data） 

策略自动区分实盘与回测环境，使用不同的数据接口：

环境 数据接口 关键字段 实盘 get_snapshot last_px（最新价）、total_bidqty（总买单量）、px_change_rate（涨 跌幅） 回测 get_trend_data business_amount（成交量）、hq_px（最新价） 数据计算： 竞价量比 = 竞价成交量 / 昨日总成交量 竞价涨幅 = (竞价价格 – 昨日收盘价) / 昨日收盘价 

7.2 买入定价逻辑 策略根据下单时间采用不同的定价策略： 时间阶段 定价策略 限价公式 目的 09:26 前（竞价阶段） 涨停价委托 限价 = 涨停价 确保竞价阶段优先成交 09:26 后（盘中） 市价上浮 限价 = min(现价×1.015, 涨停价) 在合理价格范围内成交

7.3 买入流程（_execute_buy） text 开始 │ ▼ 检查策略持仓数量 ≥ 最大持仓数（**只）？ │ 是 → 跳过买入 │ 否 → 继续 ▼ 检查今日是否已选股？ │ 否 → 调用 _get_stock_list 进行选股（缓存当日结果） │ 是 → 使用缓存选股结果 ▼ 排除已持有的股票（避免加仓） ▼ 计算可买入数量 = 最大持仓数 – 当前策略持仓数 ▼ 取候选股票的前 N 只（N = 可买入数量） ▼ 根据资金分配方案计算每只股票的买入金额 ▼ 逐只执行买入（限价单 + 100 股整数倍） ▼ 记录买入日期 + 交易日志 ▼ 结束 7.4 持仓数量控制 最大持仓数量：**只（g.max_hold_count） 单只最大仓位：总资产的 **%（g.max_position_pct） 避免加仓：已持有的股票不会再次买入

一进二竞价模型实际触发统计数据（截至2606008）

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