让量化像聊天一样简单

零代码基础，只需描述交易逻辑，即可生成工业级 PTrade / QMT 策略代码

本服务仅作为人工智能技术在量化编程领域的实验性研究工具，
旨在为用户提供代码编写、数学建模及数据处理的技术辅助，不构成任何投资建议。

为什么选择 Agtime Pro

从策略构思到实盘落地，全程 AI 驱动

不仅是工具，更是策略合伙人

量化真正的难，不是把代码写出来，而是把交易逻辑打磨到严谨可执行。Agtime Pro 不只生成代码，更会在对话中主动追问并补全关键环节：从 ATR 自适应止损到仓位与资金管理。让模糊想法，一步步进化成可回测、可实盘的硬核策略。

我需要一个网格交易策略。

好的！请问交易标的是 ETF 还是个股？

基准价格如何确定？用当前价，还是指定固定值？

网格数量和间距——等差还是等比分布？

一次生成，完整可用

突破常规 AI 在上下文和输出上的限制。一次对话即可生成覆盖因子计算、交易规则、风控与异常处理的长策略单文件，减少手动拼接与反复修补。

strategy.py

1# -*- coding: utf-8 -*-
2# PTrade 策略标准框架
3 
4def initialize(context):
5    set_benchmark("000300.SS")
6    set_commission(buy=0.0003)
7    run_daily(trade, "14:50")
8 
9def before_trading_start(ctx, data):
10    """盘前处理 · 选股"""
11 
12def handle_data(ctx, data):
13    """盘中风控"""
14 
15def my_trade_logic(ctx):
16    """定时交易"""
17 
18def on_trade_response(ctx, trades):
19    """成交回调"""
20 
21def after_trading_end(ctx, data):
22    """盘后统计"""

0万行

内置行业级策略代码

Agtime Pro 深度适配 QMT/PTrade 生态，沉淀海量实战策略与平台经验。结合 RAG 知识检索增强，AI 不仅懂 Python，更理解平台 API 细节与常见陷阱。

回测一次通过率

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