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小市值轮动-量化交易-程序化交易-Ptrade实盘
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1164 次浏览 • 2023-10-07 14:14
运行了一段时间的实盘策略。中途不断加条件，避免买入暴雷的品种；遇到一字板涨停的不要急于轮动卖出。等破板再卖出。
当前策略持有30只。
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基于股票的策略不敢多买，属于试验阶段，后期仍然会不断根据市场调仓； 主仓依然在可转债。
公众号：可转债量化分析
如果需要策略代写，（ptrade、qmt，其他量化平台）
可以公众号后台回复：
策略代写
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基于股票的策略不敢多买，属于试验阶段，后期仍然会不断根据市场调仓； 主仓依然在可转债。
公众号：可转债量化分析
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运行了一段时间的实盘策略。中途不断加条件，避免买入暴雷的品种；遇到一字板涨停的不要急于轮动卖出。等破板再卖出。
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基于股票的策略不敢多买，属于试验阶段，后期仍然会不断根据市场调仓； 主仓依然在可转债。
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基于股票的策略不敢多买，属于试验阶段，后期仍然会不断根据市场调仓； 主仓依然在可转债。
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ptrade批量获取股票的昨天的收盘价，转为字典json【一】
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 876 次浏览 • 2023-07-17 19:50
有些指标的计算，需要拿个股的昨日收盘价。而ptrade提供了多个API函数可以获取股票的昨天的收盘价。
ptrade接口文档：https://ptradeapi.com
笔者这里接写几个最简单的方式，供读者朋友参考。
下面代码适用于实盘，回测。
code_list = ['113578.SS','123014.SZ'] # 股票池，这里可以填几千个股票也没问题的
zz_df_price = get_price(code_list, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields='close', fq=None, count=1)
yesterday_price_dict = zz_df_price.iloc[0].to_json()
讲解：
1.
code_list = ['113578.SS','123014.SZ'] # 股票池，这里可以填几千个股票也没问题的，比如你可以先拿沪深300指数的成分股，然后传入这个函数。
2.
zz_df_price = get_price(code_list, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields='close', fq=None, count=1)
get_price： 获取历史数据。 这里不用get_history，因为这个函数太多bug了，主要是券商数据可能是缺的。拿历史数据我基本不敢用get_history。
因为我拿昨天的收盘价，所以我就不指定日期，只用count=1，获取1条数据，因为数据是从最新开始的，那么这一条数据肯定是上一个交易日的。
正常情况返回的数据是一个Pannel，三维的。不过因为filed=‘close'，单个字段，特殊情况，这里返回的是一个dataframe
输出：
zz_df_price.iloc[0].to_json()
index 113578.SS 123014.SZ
2023-07-14 93.036 118.36
所以接下来要做的是，获取dataframe的第一行数据，直接转为json
得到：
'{"113578.SS":93.036,"123014.SZ":118.36}'
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ptrade接口文档：https://ptradeapi.com
笔者这里接写几个最简单的方式，供读者朋友参考。
下面代码适用于实盘，回测。
code_list = ['113578.SS','123014.SZ'] # 股票池，这里可以填几千个股票也没问题的
zz_df_price = get_price(code_list, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields='close', fq=None, count=1)
yesterday_price_dict = zz_df_price.iloc[0].to_json()
讲解：
1.
code_list = ['113578.SS','123014.SZ'] # 股票池，这里可以填几千个股票也没问题的，比如你可以先拿沪深300指数的成分股，然后传入这个函数。
2.
zz_df_price = get_price(code_list, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields='close', fq=None, count=1)
get_price： 获取历史数据。 这里不用get_history，因为这个函数太多bug了，主要是券商数据可能是缺的。拿历史数据我基本不敢用get_history。
因为我拿昨天的收盘价，所以我就不指定日期，只用count=1，获取1条数据，因为数据是从最新开始的，那么这一条数据肯定是上一个交易日的。
正常情况返回的数据是一个Pannel，三维的。不过因为filed=‘close'，单个字段，特殊情况，这里返回的是一个dataframe
输出：
zz_df_price.iloc[0].to_json()
index 113578.SS 123014.SZ
2023-07-14 93.036 118.36
所以接下来要做的是，获取dataframe的第一行数据，直接转为json
得到：
'{"113578.SS":93.036,"123014.SZ":118.36}'
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有些指标的计算，需要拿个股的昨日收盘价。而ptrade提供了多个API函数可以获取股票的昨天的收盘价。
ptrade接口文档：https://ptradeapi.com
笔者这里接写几个最简单的方式，供读者朋友参考。
下面代码适用于实盘，回测。
讲解：
1.
code_list = ['113578.SS','123014.SZ'] # 股票池，这里可以填几千个股票也没问题的，比如你可以先拿沪深300指数的成分股，然后传入这个函数。
2.
zz_df_price = get_price(code_list, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields='close', fq=None, count=1)
get_price： 获取历史数据。 这里不用get_history，因为这个函数太多bug了，主要是券商数据可能是缺的。拿历史数据我基本不敢用get_history。
因为我拿昨天的收盘价，所以我就不指定日期，只用count=1，获取1条数据，因为数据是从最新开始的，那么这一条数据肯定是上一个交易日的。
正常情况返回的数据是一个Pannel，三维的。不过因为filed=‘close'，单个字段，特殊情况，这里返回的是一个dataframe
输出：
所以接下来要做的是，获取dataframe的第一行数据，直接转为json
得到：
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ptrade接口文档：https://ptradeapi.com
笔者这里接写几个最简单的方式，供读者朋友参考。
下面代码适用于实盘，回测。
code_list = ['113578.SS','123014.SZ'] # 股票池，这里可以填几千个股票也没问题的
zz_df_price = get_price(code_list, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields='close', fq=None, count=1)
yesterday_price_dict = zz_df_price.iloc[0].to_json()
讲解：
1.
code_list = ['113578.SS','123014.SZ'] # 股票池，这里可以填几千个股票也没问题的，比如你可以先拿沪深300指数的成分股，然后传入这个函数。
2.
zz_df_price = get_price(code_list, start_date=None, end_date=None, frequency='1d', fields='close', fq=None, count=1)
get_price： 获取历史数据。 这里不用get_history，因为这个函数太多bug了，主要是券商数据可能是缺的。拿历史数据我基本不敢用get_history。
因为我拿昨天的收盘价，所以我就不指定日期，只用count=1，获取1条数据，因为数据是从最新开始的，那么这一条数据肯定是上一个交易日的。
正常情况返回的数据是一个Pannel，三维的。不过因为filed=‘close'，单个字段，特殊情况，这里返回的是一个dataframe
输出：
zz_df_price.iloc[0].to_json()
index 113578.SS 123014.SZ
2023-07-14 93.036 118.36
所以接下来要做的是，获取dataframe的第一行数据，直接转为json
得到：
'{"113578.SS":93.036,"123014.SZ":118.36}'
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用户问的比较多的关于ptrade基础问题
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1448 次浏览 • 2023-05-04 01:19
一些星友（星球好友）问的比较多的问题：
1. 国金的Ptrade 实盘交易客户端是无法进行回测的，在任何时间段；
而模拟客户端可以，可以找自己的经理申请一个Ptrade模拟客户端账户；
2. 国盛的Ptrade实盘交易客户端仅在交易时间无法回测，但非交易时间可以回测；
主要是因为实盘回测和交易在同一个服务器，回测占用过多资源会影响实盘交易；模拟客户端没有这个问题；
任何时间段均可以回测； （之前某个券商的ptrade实盘服务器，因为某个用户开了40多个回测策略，一直在后台运行，而且是关于运算密集型的，导致实盘交易的程序也崩溃了）
3. 国金Ptrade无法回测星球上面的可转债实盘代码，实盘代码是基于当前的实时数据，用来进行回测没有意义，因为获取不到可转债的历史数据（溢价率，规模等），只有历史的价格数据；
4. 国金Ptrade无法使用星球上的可转债代码进行实盘，因为无法访问外网，无法访问我部署的接口数据； 而国盛的Ptrade可以；如果国金Ptrade需要实盘交易可转债，需要手工上传一些基础数据，Ptrade提供上传功能，具体操作可查找星球相关文章；
5. 在共享的Ptrade模拟试用账户上，不要保留个人代码记录，跑完后记得删除，否则其他共有同一个账户的人可以进去修改复制你的策略和代码；如果是单独的个人模拟账户，则没有这个问题。
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1. 国金的Ptrade 实盘交易客户端是无法进行回测的，在任何时间段；
而模拟客户端可以，可以找自己的经理申请一个Ptrade模拟客户端账户；
2. 国盛的Ptrade实盘交易客户端仅在交易时间无法回测，但非交易时间可以回测；
主要是因为实盘回测和交易在同一个服务器，回测占用过多资源会影响实盘交易；模拟客户端没有这个问题；
任何时间段均可以回测； （之前某个券商的ptrade实盘服务器，因为某个用户开了40多个回测策略，一直在后台运行，而且是关于运算密集型的，导致实盘交易的程序也崩溃了）
3. 国金Ptrade无法回测星球上面的可转债实盘代码，实盘代码是基于当前的实时数据，用来进行回测没有意义，因为获取不到可转债的历史数据（溢价率，规模等），只有历史的价格数据；
4. 国金Ptrade无法使用星球上的可转债代码进行实盘，因为无法访问外网，无法访问我部署的接口数据； 而国盛的Ptrade可以；如果国金Ptrade需要实盘交易可转债，需要手工上传一些基础数据，Ptrade提供上传功能，具体操作可查找星球相关文章；
5. 在共享的Ptrade模拟试用账户上，不要保留个人代码记录，跑完后记得删除，否则其他共有同一个账户的人可以进去修改复制你的策略和代码；如果是单独的个人模拟账户，则没有这个问题。
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一些星友（星球好友）问的比较多的问题：
1. 国金的Ptrade 实盘交易客户端是无法进行回测的，在任何时间段；
而模拟客户端可以，可以找自己的经理申请一个Ptrade模拟客户端账户；
2. 国盛的Ptrade实盘交易客户端仅在交易时间无法回测，但非交易时间可以回测；
主要是因为实盘回测和交易在同一个服务器，回测占用过多资源会影响实盘交易；模拟客户端没有这个问题；
任何时间段均可以回测； （之前某个券商的ptrade实盘服务器，因为某个用户开了40多个回测策略，一直在后台运行，而且是关于运算密集型的，导致实盘交易的程序也崩溃了）
3. 国金Ptrade无法回测星球上面的可转债实盘代码，实盘代码是基于当前的实时数据，用来进行回测没有意义，因为获取不到可转债的历史数据（溢价率，规模等），只有历史的价格数据；
4. 国金Ptrade无法使用星球上的可转债代码进行实盘，因为无法访问外网，无法访问我部署的接口数据； 而国盛的Ptrade可以；如果国金Ptrade需要实盘交易可转债，需要手工上传一些基础数据，Ptrade提供上传功能，具体操作可查找星球相关文章；
5. 在共享的Ptrade模拟试用账户上，不要保留个人代码记录，跑完后记得删除，否则其他共有同一个账户的人可以进去修改复制你的策略和代码；如果是单独的个人模拟账户，则没有这个问题。
1. 国金的Ptrade 实盘交易客户端是无法进行回测的，在任何时间段；
而模拟客户端可以，可以找自己的经理申请一个Ptrade模拟客户端账户；
2. 国盛的Ptrade实盘交易客户端仅在交易时间无法回测，但非交易时间可以回测；
主要是因为实盘回测和交易在同一个服务器，回测占用过多资源会影响实盘交易；模拟客户端没有这个问题；
任何时间段均可以回测； （之前某个券商的ptrade实盘服务器，因为某个用户开了40多个回测策略，一直在后台运行，而且是关于运算密集型的，导致实盘交易的程序也崩溃了）
3. 国金Ptrade无法回测星球上面的可转债实盘代码，实盘代码是基于当前的实时数据，用来进行回测没有意义，因为获取不到可转债的历史数据（溢价率，规模等），只有历史的价格数据；
4. 国金Ptrade无法使用星球上的可转债代码进行实盘，因为无法访问外网，无法访问我部署的接口数据； 而国盛的Ptrade可以；如果国金Ptrade需要实盘交易可转债，需要手工上传一些基础数据，Ptrade提供上传功能，具体操作可查找星球相关文章；
5. 在共享的Ptrade模拟试用账户上，不要保留个人代码记录，跑完后记得删除，否则其他共有同一个账户的人可以进去修改复制你的策略和代码；如果是单独的个人模拟账户，则没有这个问题。
Ptrade担保品买入卖出
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 932 次浏览 • 2023-03-31 01:31
担保品卖出指的是融资融券交易当中，用自有资金进行买卖的行为
实际上是买卖股票，但在信用账户上，用只有资金买卖股票。
ptrade支持两融操作。
比如下面的示例代告诉我们，担保品买入股票的3个不同参数的效果：def initialize(context):
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
def handle_data(context, data):
# 以系统最新价委托
margin_trade(g.security, 100)
# 以72块价格下一个限价单
margin_trade(g.security, 100, limit_price=72)
# 以最优五档即时成交剩余撤销委托
margin_trade(g.security, 200, market_type=4) security：股票代码(str)；
amount：交易数量，正数表示买入，负数表示卖出(int)；
limit_price：买卖限价(float)；
market_type：市价委托类型，上证非科创板股票支持参数1、4，上证科创板股票支持参数0、1、2、4，深证股票支持参数0、2、3、4、5(int)；
0：对手方最优价格；
1：最优五档即时成交剩余转限价；
2：本方最优价格；
3：即时成交剩余撤销；
4：最优五档即时成交剩余撤销；
5：全额成交或撤单； 查看全部
实际上是买卖股票，但在信用账户上，用只有资金买卖股票。
ptrade支持两融操作。
比如下面的示例代告诉我们，担保品买入股票的3个不同参数的效果：def initialize(context):
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
def handle_data(context, data):
# 以系统最新价委托
margin_trade(g.security, 100)
# 以72块价格下一个限价单
margin_trade(g.security, 100, limit_price=72)
# 以最优五档即时成交剩余撤销委托
margin_trade(g.security, 200, market_type=4) security：股票代码(str)；
amount：交易数量，正数表示买入，负数表示卖出(int)；
limit_price：买卖限价(float)；
market_type：市价委托类型，上证非科创板股票支持参数1、4，上证科创板股票支持参数0、1、2、4，深证股票支持参数0、2、3、4、5(int)；
0：对手方最优价格；
1：最优五档即时成交剩余转限价；
2：本方最优价格；
3：即时成交剩余撤销；
4：最优五档即时成交剩余撤销；
5：全额成交或撤单； 查看全部
担保品卖出指的是融资融券交易当中，用自有资金进行买卖的行为
实际上是买卖股票，但在信用账户上，用只有资金买卖股票。
ptrade支持两融操作。
比如下面的示例代告诉我们，担保品买入股票的3个不同参数的效果：
def initialize(context):
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
def handle_data(context, data):
# 以系统最新价委托
margin_trade(g.security, 100)
# 以72块价格下一个限价单
margin_trade(g.security, 100, limit_price=72)
# 以最优五档即时成交剩余撤销委托
margin_trade(g.security, 200, market_type=4)
security：股票代码(str)；
amount：交易数量，正数表示买入，负数表示卖出(int)；
limit_price：买卖限价(float)；
market_type：市价委托类型，上证非科创板股票支持参数1、4，上证科创板股票支持参数0、1、2、4，深证股票支持参数0、2、3、4、5(int)；
0：对手方最优价格；
1：最优五档即时成交剩余转限价；
2：本方最优价格；
3：即时成交剩余撤销；
4：最优五档即时成交剩余撤销；
5：全额成交或撤单；
ptrade获取分时成交数据-LEVEL2数据逐笔数据
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1863 次浏览 • 2023-02-04 12:27
在接口文档 http://ptradeapi.com/#get_tick_direction
中提供了获取分时成交的数据。
使用场景
该函数在交易模块可用
接口说明
该接口用于获取当日分时成交行情数据。
注意事项：
1、沪深市场都有分时成交数据；
2、分时成交数据需开通level2行情才有数据推送，否则无数据返回；
返回字段：
返回
返回一个OrderedDict对象，包含每只代码的分时成交行情数据。(OrderedDict([(),()...]))
返回结果字段介绍：
time_stamp: 时间戳毫秒级(str:numpy.int64)；
hq_px: 价格(str:numpy.float64)；
hq_px64: 价格(str:numpy.int64)(行情暂不支持，返回均为0)；
business_amount: 成交数量(str:numpy.int64)；
business_balance: 成交金额(str:numpy.int64)；
business_count: 成交笔数(str:numpy.int64)；
business_direction: 成交方向（0：卖，1：买，2：平盘)(str:numpy.int64)；
amount: 持仓量(str:numpy.int64)(行情暂不支持，返回均为0)；
start_index: 分笔关联的逐笔开始序号(str:numpy.int64)(行情暂不支持，返回均为0)；
end_index: 分笔关联的逐笔结束序号(str:numpy.int64)(行情暂不支持，返回均为0)；
示例代码：
def initialize(context):
g.security = '000001.SZ'
set_universe(g.security)
def handle_data(context, data):
#获取000001.SZ的分时成交数据
direction_data = get_tick_direction(g.security)
log.info(direction_data)
#获取指定股票列表分时成交数据
direction_data = get_tick_direction(['000002.SZ','000032.SZ'])
log.info(direction_data)
#获取成交量
business_amount = direction_data['000002.SZ']['business_amount']
log.info('分时成交的成交量为：%s' % business_amount)
不过在handle_bar中或者tick_data中，实际行情推送最快也要3s,所以拿到的level2的是切片数据，即使拿到很多数据，可是行情获取时间间隔还是3s， 无法做到和qmt那样的level2逐笔订阅驱动。还有level2数据需要收费。ptrade目前常用的几个券商都不支持level2的。
目前有万一免五的qmt ptrade量化交易接口的券商吗？
查看全部
中提供了获取分时成交的数据。
使用场景
该函数在交易模块可用
接口说明
该接口用于获取当日分时成交行情数据。
注意事项：
1、沪深市场都有分时成交数据；
2、分时成交数据需开通level2行情才有数据推送，否则无数据返回；
返回字段：
返回
返回一个OrderedDict对象，包含每只代码的分时成交行情数据。(OrderedDict([(),()...]))
返回结果字段介绍：
time_stamp: 时间戳毫秒级(str:numpy.int64)；
hq_px: 价格(str:numpy.float64)；
hq_px64: 价格(str:numpy.int64)(行情暂不支持，返回均为0)；
business_amount: 成交数量(str:numpy.int64)；
business_balance: 成交金额(str:numpy.int64)；
business_count: 成交笔数(str:numpy.int64)；
business_direction: 成交方向（0：卖，1：买，2：平盘)(str:numpy.int64)；
amount: 持仓量(str:numpy.int64)(行情暂不支持，返回均为0)；
start_index: 分笔关联的逐笔开始序号(str:numpy.int64)(行情暂不支持，返回均为0)；
end_index: 分笔关联的逐笔结束序号(str:numpy.int64)(行情暂不支持，返回均为0)；
示例代码：
def initialize(context):
g.security = '000001.SZ'
set_universe(g.security)
def handle_data(context, data):
#获取000001.SZ的分时成交数据
direction_data = get_tick_direction(g.security)
log.info(direction_data)
#获取指定股票列表分时成交数据
direction_data = get_tick_direction(['000002.SZ','000032.SZ'])
log.info(direction_data)
#获取成交量
business_amount = direction_data['000002.SZ']['business_amount']
log.info('分时成交的成交量为：%s' % business_amount)
不过在handle_bar中或者tick_data中，实际行情推送最快也要3s,所以拿到的level2的是切片数据，即使拿到很多数据，可是行情获取时间间隔还是3s， 无法做到和qmt那样的level2逐笔订阅驱动。还有level2数据需要收费。ptrade目前常用的几个券商都不支持level2的。
目前有万一免五的qmt ptrade量化交易接口的券商吗？
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在接口文档 http://ptradeapi.com/#get_tick_direction
中提供了获取分时成交的数据。
返回字段：
示例代码：
不过在handle_bar中或者tick_data中，实际行情推送最快也要3s,所以拿到的level2的是切片数据，即使拿到很多数据，可是行情获取时间间隔还是3s， 无法做到和qmt那样的level2逐笔订阅驱动。还有level2数据需要收费。ptrade目前常用的几个券商都不支持level2的。
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中提供了获取分时成交的数据。
使用场景
该函数在交易模块可用
接口说明
该接口用于获取当日分时成交行情数据。
注意事项：
1、沪深市场都有分时成交数据；
2、分时成交数据需开通level2行情才有数据推送，否则无数据返回；
返回字段：
返回
返回一个OrderedDict对象，包含每只代码的分时成交行情数据。(OrderedDict([(),()...]))
返回结果字段介绍：
time_stamp: 时间戳毫秒级(str:numpy.int64)；
hq_px: 价格(str:numpy.float64)；
hq_px64: 价格(str:numpy.int64)(行情暂不支持，返回均为0)；
business_amount: 成交数量(str:numpy.int64)；
business_balance: 成交金额(str:numpy.int64)；
business_count: 成交笔数(str:numpy.int64)；
business_direction: 成交方向（0：卖，1：买，2：平盘)(str:numpy.int64)；
amount: 持仓量(str:numpy.int64)(行情暂不支持，返回均为0)；
start_index: 分笔关联的逐笔开始序号(str:numpy.int64)(行情暂不支持，返回均为0)；
end_index: 分笔关联的逐笔结束序号(str:numpy.int64)(行情暂不支持，返回均为0)；
示例代码：
def initialize(context):
g.security = '000001.SZ'
set_universe(g.security)
def handle_data(context, data):
#获取000001.SZ的分时成交数据
direction_data = get_tick_direction(g.security)
log.info(direction_data)
#获取指定股票列表分时成交数据
direction_data = get_tick_direction(['000002.SZ','000032.SZ'])
log.info(direction_data)
#获取成交量
business_amount = direction_data['000002.SZ']['business_amount']
log.info('分时成交的成交量为：%s' % business_amount)
不过在handle_bar中或者tick_data中，实际行情推送最快也要3s,所以拿到的level2的是切片数据，即使拿到很多数据，可是行情获取时间间隔还是3s， 无法做到和qmt那样的level2逐笔订阅驱动。还有level2数据需要收费。ptrade目前常用的几个券商都不支持level2的。
目前有万一免五的qmt ptrade量化交易接口的券商吗？
Ptrade获取可转债强赎数据
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1251 次浏览 • 2022-12-21 15:50
对于强赎的可转债而言，期权价值归0，叠加一个转股压力。类似于股票解禁的效果，导致转债和正股一起下跌。
所以在可转债的策略里面，把强赎的转债排除掉，是一个不错的因子。
但内置的ptrade接口数据并无提供任何转债相关的数据。
不过笔者这里提供了一个自研的数据接口。
http://ptradeapi.com/#%E5%8F%AF%E8%BD%AC%E5%80%BA%E5%BC%BA%E8%B5%8E%E4%B8%8E%E6%95%B0%E6%97%A5%E5%AD%90
方便在ptrade里面调用。
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所以在可转债的策略里面，把强赎的转债排除掉，是一个不错的因子。
但内置的ptrade接口数据并无提供任何转债相关的数据。
不过笔者这里提供了一个自研的数据接口。
http://ptradeapi.com/#%E5%8F%AF%E8%BD%AC%E5%80%BA%E5%BC%BA%E8%B5%8E%E4%B8%8E%E6%95%B0%E6%97%A5%E5%AD%90
方便在ptrade里面调用。
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对于强赎的可转债而言，期权价值归0，叠加一个转股压力。类似于股票解禁的效果，导致转债和正股一起下跌。
所以在可转债的策略里面，把强赎的转债排除掉，是一个不错的因子。
但内置的ptrade接口数据并无提供任何转债相关的数据。
不过笔者这里提供了一个自研的数据接口。
http://ptradeapi.com/#%E5%8F%AF%E8%BD%AC%E5%80%BA%E5%BC%BA%E8%B5%8E%E4%B8%8E%E6%95%B0%E6%97%A5%E5%AD%90
方便在ptrade里面调用。
所以在可转债的策略里面，把强赎的转债排除掉，是一个不错的因子。
但内置的ptrade接口数据并无提供任何转债相关的数据。
不过笔者这里提供了一个自研的数据接口。
http://ptradeapi.com/#%E5%8F%AF%E8%BD%AC%E5%80%BA%E5%BC%BA%E8%B5%8E%E4%B8%8E%E6%95%B0%E6%97%A5%E5%AD%90
方便在ptrade里面调用。
