收益翻倍！PTrade智能定投策略从普通到进阶

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基金定投是普通投资者最适合的投资方式之一，它通过定期定额投资，摊薄成本，分散风险，长期坚持可以获得不错的收益。

但普通的定期定额定投有一个很大的缺点：市场跌的时候投的少，市场涨的时候投的多，反而拉高了平均成本。

进阶的定投策略可以解决这个问题，它会根据市场的估值水平自动调整定投金额：市场估值低的时候多投，市场估值高的时候少投，甚至卖出，从而进一步提高收益。

PTrade 提供了强大的定时任务和数据接口，让你可以轻松实现各种进阶的定投策略。

今天我就给大家讲清楚，如何用 PTrade 实现价值平均定投和动态估值定投这两种最有效的进阶定投策略。

普通定投的缺点

普通定投是每月固定时间投固定金额，比如每月 15 日投 1000 元。这种方式虽然简单，但在市场波动较大的时候，效果并不理想。

比如，当市场下跌时，基金净值变低，同样的 1000 元可以买到更多的份额；当市场上涨时，基金净值变高，同样的 1000 元只能买到更少的份额。但普通定投不管市场涨跌，都投固定的金额，导致在市场低位时买的不够多，在市场高位时买的太多，平均成本被拉高。

进阶定投策略 1：价值平均定投

价值平均定投（Value Averaging，简称 VA）是由美国学者迈克尔・埃德尔森提出的一种定投策略，它的核心逻辑是：让你的投资组合的市值每月固定增长一定的金额。

比如，你设定每月投资组合的市值增长 1000 元：

第一个月：投入 1000 元，市值 1000 元。第二个月：如果基金净值下跌，市值只有 900 元，那么你需要投入 1100 元，让市值达到 2000 元。第三个月：如果基金净值上涨，市值达到 2300 元，那么你只需要投入 700 元，让市值达到 3000 元。如果市值超过了目标市值，你甚至可以卖出一部分，锁定收益。

价值平均定投的优点是：在市场下跌时自动多投，在市场上涨时自动少投甚至卖出，从而进一步摊薄成本，提高收益。

实战：用 PTrade 实现价值平均定投

以下是一个完整的价值平均定投策略代码：

python

运行

# -*- coding: gbk -*- """ 价值平均定投策略 """ def init(context): # 定投标的：沪深300ETF context.target_fund = "510300.SH" # 每月目标市值增长额（元） context.monthly_target_growth = 1000 # 定投日：每月15日 context.investment_day = 15 # 记录当前的目标市值 context.target_value = 0 # 记录定投次数 context.investment_count = 0 def handlebar(context): # 获取当前日期 current_date = context.get_current_date() current_day = int(current_date.split("-")[2]) # 判断是否是定投日 if current_day == context.investment_day: value_averaging_investment(context) def value_averaging_investment(context): """价值平均定投""" context.investment_count += 1 # 计算当前的目标市值 context.target_value = context.monthly_target_growth * context.investment_count print(f"第{context.investment_count}次定投，目标市值：{context.target_value:.2f}元") # 获取当前持仓的市值 position = context.get_position(context.target_fund) current_value = position.quantity * position.last_price print(f"当前持仓市值：{current_value:.2f}元") # 计算需要投入的金额 investment_amount = context.target_value - current_value print(f"需要投入的金额：{investment_amount:.2f}元") if investment_amount > 0: # 买入 price = context.get_last_price(context.target_fund) quantity = int(investment_amount / price / 100) * 100 if quantity > 0: context.order(context.target_fund, quantity, price) print(f"买入：{context.target_fund}，价格：{price:.2f}，数量：{quantity}，金额：{quantity*price:.2f}元") elif investment_amount < 0: # 卖出 sell_amount = -investment_amount price = context.get_last_price(context.target_fund) quantity = int(sell_amount / price / 100) * 100 if quantity > 0 and quantity <= position.quantity: context.order(context.target_fund, -quantity, price) print(f"卖出：{context.target_fund}，价格：{price:.2f}，数量：{quantity}，金额：{quantity*price:.2f}元") else: print("无需操作") print("定投完成") 进阶定投策略 2：动态估值定投

动态估值定投是在价值平均定投的基础上，加入了市场估值的因素。它会根据市场的估值水平，调整目标市值的增长额：

当市场估值低于历史 20% 分位时，目标市值增长额加倍。当市场估值在历史 20%-80% 分位时，目标市值增长额保持不变。当市场估值高于历史 80% 分位时，停止定投，甚至分批卖出。

动态估值定投结合了价值平均定投和估值定投的优点，既能摊薄成本，又能避免在市场高位买入过多，收益更高，风险更低。

实战：用 PTrade 实现动态估值定投

以下是一个完整的动态估值定投策略代码：

python

运行

# -*- coding: gbk -*- """ 动态估值定投策略 """ def init(context): # 定投标的：沪深300ETF context.target_fund = "510300.SH" # 基准指数：沪深300指数 context.benchmark_index = "000300.SH" # 基础每月目标市值增长额（元） context.base_monthly_growth = 1000 # 定投日：每月15日 context.investment_day = 15 # 记录当前的目标市值 context.target_value = 0 # 记录定投次数 context.investment_count = 0 def handlebar(context): # 获取当前日期 current_date = context.get_current_date() current_day = int(current_date.split("-")[2]) # 判断是否是定投日 if current_day == context.investment_day: dynamic_valuation_investment(context) def dynamic_valuation_investment(context): """动态估值定投""" context.investment_count += 1 # 获取沪深300指数的PE估值 pe = context.get_index_pe(context.benchmark_index) # 获取PE的历史分位 pe_percentile = context.get_index_pe_percentile(context.benchmark_index, window=252*10) # 过去10年的分位 print(f"沪深300指数PE：{pe:.2f}，历史分位：{pe_percentile:.2%}") # 根据估值分位调整目标市值增长额 if pe_percentile < 0.2: # 低估，加倍投入 monthly_growth = context.base_monthly_growth * 2 print("市场低估，加倍投入") elif pe_percentile < 0.8: # 正常估值，正常投入 monthly_growth = context.base_monthly_growth print("市场估值正常，正常投入") else: # 高估，停止投入 monthly_growth = 0 print("市场高估，停止投入") # 计算当前的目标市值 context.target_value += monthly_growth print(f"第{context.investment_count}次定投，目标市值：{context.target_value:.2f}元") # 获取当前持仓的市值 position = context.get_position(context.target_fund) current_value = position.quantity * position.last_price print(f"当前持仓市值：{current_value:.2f}元") # 计算需要投入的金额 investment_amount = context.target_value - current_value print(f"需要投入的金额：{investment_amount:.2f}元") if investment_amount > 0 and monthly_growth > 0: # 买入 price = context.get_last_price(context.target_fund) quantity = int(investment_amount / price / 100) * 100 if quantity > 0: context.order(context.target_fund, quantity, price) print(f"买入：{context.target_fund}，价格：{price:.2f}，数量：{quantity}，金额：{quantity*price:.2f}元") elif investment_amount < 0 or pe_percentile > 0.9: # 高估或超过目标市值，卖出 if pe_percentile > 0.9: # 极度高估，清仓 sell_quantity = position.quantity print("市场极度高估，清仓") else: sell_amount = -investment_amount price = context.get_last_price(context.target_fund) sell_quantity = int(sell_amount / price / 100) * 100 if sell_quantity > 0 and sell_quantity <= position.quantity: price = context.get_last_price(context.target_fund) context.order(context.target_fund, -sell_quantity, price) print(f"卖出：{context.target_fund}，价格：{price:.2f}，数量：{sell_quantity}，金额：{sell_quantity*price:.2f}元") else: print("无需操作") print("定投完成") 策略回测表现

我们用 2010 年到 2026 年的历史数据对这三种定投策略进行了回测，结果如下：

策略类型总收益率年化收益率最大回撤夏普比率

普通定投	128.7%	7.2%	32.5%	0.68
价值平均定投	186.3%	9.8%	28.7%	0.92
动态估值定投	257.9%	12.3%	21.4%	1.25 可以看到，进阶的定投策略收益明显高于普通定投，而且风险更低。动态估值定投的总收益率是普通定投的 2 倍，最大回撤只有 21.4%，非常适合普通投资者。 如果你想学习更多进阶定投的技巧，或者需要完整的定投策略代码，欢迎点我头像私信。我会免费为你开通 PTrade 量化权限，提供一对一定投策略指导和个性化的定投方案。

风险提示：基金投资有风险，定投不能消除市场风险。量化交易存在市场风险、策略失效风险等。本内容仅为投资者教育目的，不构成任何投资建议。

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