重新学习Python--天勤量化

重学Python，目标：用TqSdk开发期货跟单程序
最新推荐文章于 2025-07-03 17:24:54 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-03 17:24:54 发布 · 1k 阅读 · 0 ·
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#python #天勤

之前学的，果然一不用就全都忘了，只能看看之前的笔记再学起来。

现在有了一个明确的学习目标，就是使用天勤TqSdk开发出期货的跟单程序，算法这块因为一直使用TbQuant，基本上没问题，主要是学一下python的语法问题，学习过程中也更深入地去学习python，只要经济压力不大，慢慢学，就感觉问题不大，反正也没什么事做，开发写程序还是比较快乐的事情。

加油！

python海龟交易源码_天勤量化策略库：海龟交易法则（难度：中级）
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11-25 3288
什么是海龟交易法则海龟交易法是著名的公开交易系统，其法则覆盖了交易的各个方面，并且不给交易员留下一点主观想象决策的余地。它是一套非常完整的趋势跟随型的自动化交易策略，具备一个完整的交易系统的所有成分。.这个复杂的策略在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节，都进行了详细的设计，它基本上可以作为复杂交易策略设计和开发的模板。对于币市的大涨大跌行情，海龟交易法则正是应付这种极端行情的利器。海...
python 期货现货差价监测_期货现货价差小工具——天勤量化（TqSdk）
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12-15 1408
#!usr/bin/env python3#-*- coding:utf-8 -*-"""@author: yanqiong@file: futures_spot_spreads.py@create_on: 2019/9/27@description: 演示如何使用 Tqsdk 计算期货和现货价差，并使用 GUI 界面展示除了 Tqsdk 还需要提前安装的工具包 :PySimpleGUI (htt...
Python 量化交易从入门到实战：融合 TQSdk 天勤量化的全流程解析
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07-02 2783
传统量化流程涵盖数据获取、策略开发、回测验证、实盘部署四大环节
天勤量化（TqSdk）与使用Ctp接口开发策略程序有哪些差别
qweRinGo的博客
11-21 7515
TqSdk与使用Ctp接口开发策略程序有哪些差别 如果您曾经直接使用CTP接口开发过交易策略程序, 目前刚开始接触 TqSdk, 下面的信息将帮助您尽快理解 TqSdk（天勤量化) 系统整体架构 CTP接口直接连接到期货公司交易系统, 从期货公司系统获取行情并执行交易指令. 如图所示, 整个系统结构包括这些关键组件: 行情网关 (Open Md Gateway) 负责提供实时行情和历史数据 交易...
【天勤量化】python多进程获取所有期货分钟数据和股票日线数据
无邪的博客
10-23 6522
为了获取所有期货分钟数据和股票日线数据，需要提前申请专业版账号，值得庆幸的是每个账号有15天的试用期，
python 天勤 金叉 编程代码_Python量化策略开发框架，固定的套路、突破策略的福音...
weixin_29453497的博客
02-03 1025
点及财经，股票期货专业投机者。Python量化策略开发框架，固定的套路、突破策略的福音-1.jpg (45.43 KB, 下载次数: 0)2020-12-29 20:10 上传前言策略的触发方式，可以分为两种。一种是条件满足，在下一根k线开仓，比如均线金叉死叉；另一种是即时突破，比如当前最高价突破前高后，开仓。Python量化策略开发框架，固定的套路、突破策略的福音-2.jpg (10.14 KB...
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tqsdk-python：天勤量化开发包，期货量化，实时行情历史数据实盘交易
02-05
TqSdk天勤量化交易策略程序开发包 TqSdk是一个由发起并贡献主要代码的开源python库。依托，TqSdk支持用户使用极少的代码量构建各种类型的转换交易策略程序，并提供包含期货，收益，股票的历史数据-实时数据-开发调试...
天勤量化开发包,期货量化,实时行情-历史数据-实盘交易.zip
09-05
此外，天勤量化开发包还提供了丰富的接口和文档，方便开发者快速学习和上手。通过大量的示例代码和策略模板，开发者可以更加便捷地掌握量化交易的开发流程，并在此基础上创新和发展出自己独特的交易策略。对于有志于...
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天勤量化开发包, 期货量化, 实时行情/历史数据/实盘交易
05-26
《天勤量化开发包：期货量化交易的全链条解决方案》 在金融商贸领域，量化交易已经成为许多投资者和机构的重要工具，它借助计算机编程实现策略自动化，以提高交易效率和风险管理能力。天勤量化开发包（TqSdk）是...
天勤python_天勤量化
weixin_39718083的博客
12-21 2613
获取实时行情from tqsdk import TqApi, TqAuth# 创建API实例api = TqApi(auth=TqAuth("信易账户","信易账户密码"))# 获得上期所 cu2001 的行情引用，当行情有变化时 quote 中的字段会对应更新quote = api.get_quote("SHFE.cu2001")while True:# 调用 wait_update 等待业务信...
期货量化之天勤异步多品种操作
03-08
天勤异步多品种操作，内含2个短线策略，根据自己的需求修改策略函数内算法即可，品种可以自行添加，合约到期自动更新。
可以用pandas.DataFrame方法获取K线的数据 天勤量化
强化学习曾小健
06-20 1397
kline.datetime = kline.datetime.map(tafunc.time_to_datetime)转换成标准时间
天勤量化常用知识点（附示例，不定期更新中......）
随风的博客
06-05 4356
天勤量化交易常知识。
国内期货量化之天勤量化tqsdk-Doublema 双均线策略
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12-01 2293
Doublema 双均线策略 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'limin' vx=1985159637 ''' 双均线策略 注: 该示例策略仅用于功能示范, 实盘时请根据自己的策略/经验进行修改 ''' from tqsdk import TqApi, TqAuth, TargetPosTask from tqsdk.tafunc import ma SHORT = 30 # 短周期 LONG = 60 # 长
python 网格交易源码_网格交易策略（难度：中级）
weixin_40000301的博客
11-29 2640
什么是网格交易策略网格交易又名渔网交易，就是跌买涨卖。它适合震荡市，震荡市就是行情价围着一个数字上下浮动的，这个数字就是设置的价格中轴线。设定中枢价格后，对投资标的进行机械式操作，下跌时，进行分档买入，上涨时，进行分档卖出。网格法不依赖人为的思考,完全是一种程序行为,像渔网一样,利用行情的波动在网格区间内低买高卖。通过反复循环差价赚取利润。策略优缺点优点: 网格交易策略适合价格在一个范围内波动的投...
【大麦小米学量化】使用天勤TqSdk实现期货量化交易（入门）
IT里的交易员-博客
09-07 8074
天勤的tqSDK确实很不错，业内也多有赞誉。万事开头难，这里抛砖引玉，其实官方的在线说明简直太贴心了，你想到的他们都做好了文档！另外，目前主要是做期货，其它等官方更新后再看吧。另：tqsdk.ta 模块中包含了大量技术指标. 每个技术指标是一个函数, 函数名为全大写, 第一参数总是K线序列, 以pandas.DataFrame格式返回计算结果。这个简直太方便了，大家尽可直接参考官方文档调用即可。更多精彩，欢迎大家发掘分享。
国内期货量化交易天勤量化tqsdk-之网格交易
weixin_1985159637的博客
12-01 1800
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = 'limin' """ 网格交易策略 (难度：中级) 参考: https://www.shinnytech.com/blog/grid-trading/ 注: 该示例策略仅用于功能示范, 实盘时请根据自己的策略/经验进行修改 """ from functools import reduce from tqsdk import TqApi, TqAuth, TargetPosTask
天勤量化本地开源功能：赋能量化交易新体验
2503_92221112的博客
07-03 650
天勤量化SDK以轻量安装、低环境依赖为特点，显著降低用户使用门槛。其深度融合Python语言，利用丰富的生态库支持灵活策略开发，开源特性允许用户自由修改源码实现定制化需求。代码完全透明化确保安全性，本地部署保障策略私密性，特别适合专业客户的服务器适配需求。开源架构赋予用户自主修改权限，支持根据市场变化持续优化交易策略，为量化交易提供高效、安全、可控的技术解决方案。
python 天勤 金叉 编程代码_Python量化交易工具之'自适应'跟踪止盈算法，进阶必看！...
weixin_39876856的博客
11-28 966
点及财经，股票期货专业投机者。这期文章，作者主要给大家分享，如何用Python 代码编写双均线策略，然后在策略中采用加速算法跟踪止盈作为出场方式，并回测。前言俗话说，会买的是徒弟，会卖的是师父，会空仓的是祖师爷。策略的平仓同开仓一样重要。开仓点位的好坏，直接决定你进场后策略浮盈的大小。但是，最终能够抓住多少浮盈完全得看策略的止盈(平仓)。策略开仓后有大幅浮盈，但平仓时反而亏损，这就说明策略在平仓模...
天勤量化
最新发布
09-08
天勤量化是专为量化交易领域打造的平台，具备丰富的功能和特性。 ### 介绍 天勤量化是一套完整的量化交易解决方案，它涵盖了数据获取、策略编写、回测、实盘交易等量化交易的全流程。为开发者和投资者提供了便捷、高效、稳定的量化交易环境。平台支持国内主要期货市场的数据接入，拥有简洁易用的 API 接口，方便用户快速开发量化交易策略。 ### 使用方法 1. **环境搭建**：首先需要在官方网站下载天勤量化的开发包，根据不同的操作系统和开发环境进行安装和配置。 ```python # 以 Python 环境为例，使用 pip 安装天勤量化 pip install tqsdk ``` 2. **数据获取**：利用天勤量化提供的 API 接口获取期货市场的行情数据，包括 K 线数据、tick 数据等。 ```python from tqsdk import TqApi, TqAuth # 创建 API 实例 api = TqApi(auth=TqAuth("天勤账号", "天勤密码")) # 获取某个合约的 K 线数据 klines = api.get_kline_serial("SHFE.cu2312", 60) ``` 3. **策略编写**：根据自己的交易思路和策略逻辑，使用 Python 语言结合天勤量化的 API 编写交易策略。 ```python while True: api.wait_update() # 在这里编写策略逻辑，例如判断开仓、平仓条件等 if klines.iloc[-1].close > klines.iloc[-2].close: print("满足开仓条件") ``` 4. **策略回测**：使用历史数据对编写好的策略进行回测，评估策略的性能和效果。 ```python from tqsdk import BacktestFinished try: # 开启回测模式 api = TqApi(backtest=TqBacktest(start_dt=datetime(2023, 1, 1), end_dt=datetime(2023, 12, 1)), auth=TqAuth("天勤账号", "天勤密码")) # 执行策略 while True: api.wait_update() # 策略逻辑代码 except BacktestFinished: # 回测结束，输出回测结果 print(api.get_backtest_result()) ``` 5. **实盘交易**：在策略经过回测验证后，可以将策略部署到实盘环境进行交易。 ### 优势 1. **简单易用**：天勤量化提供了简洁明了的 API 接口和丰富的示例代码，即使是没有深厚编程基础的用户也能快速上手，降低了量化交易的门槛。 2. **数据丰富**：平台支持国内主要期货市场的行情数据，数据实时性高、准确性强，为策略开发和交易决策提供了有力的支持。 3. **高效稳定**：经过优化的底层架构和算法，保证了策略的高效运行和系统的稳定性，能够在复杂的市场环境下快速响应和执行交易指令。 4. **免费使用**：天勤量化的基础功能对用户免费开放，用户可以免费进行策略开发、回测等操作，降低了量化交易的成本。
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