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天勤量化（TqSdk）作为基于Python的开源平台，在期货量化领域主要支持以下三类交易模型开发：
1. 中低频趋势策略
适合均线交叉、动量突破等经典模型，通过{IF(CROSS(EMA(C,20),EMA(C,50)),1,0)}这类基础逻辑即可实现。有个做螺纹钢的学员用双均线+ATR止损组合，3个月跑出15%收益。
2. 订单流（OrderFlow）模型
支持Tick级数据处理，可开发盘口分析、成交量分布等高频策略。但要注意免费版有每秒200次的查询限制，专业版才能满足深度订单簿需求。
3. 多因子复合策略
能整合技术指标、基本面数据甚至另类数据源，适合开发评分系统。比如有位客户用RSI+持仓量变化因子开发了橡胶套利模型，夏普比率做到1.8。
不过得提醒两点：
- 所有策略都需要Python基础，新手建议先用无限易这类零代码工具练手
- 回测时要注意滑点设置，实盘前务必用模拟账户验证
我这有整理好的《天勤量化开发指南》，包含5套实盘策略源码和参数优化技巧。需要的话点赞加微信，前20名咨询的还能免费领日内模型模板。量化这事选对工具只是开始，关键得有人带你避开那些隐藏的坑。
1. 中低频趋势策略
适合均线交叉、动量突破等经典模型，通过{IF(CROSS(EMA(C,20),EMA(C,50)),1,0)}这类基础逻辑即可实现。有个做螺纹钢的学员用双均线+ATR止损组合，3个月跑出15%收益。
2. 订单流（OrderFlow）模型
支持Tick级数据处理，可开发盘口分析、成交量分布等高频策略。但要注意免费版有每秒200次的查询限制，专业版才能满足深度订单簿需求。
3. 多因子复合策略
能整合技术指标、基本面数据甚至另类数据源，适合开发评分系统。比如有位客户用RSI+持仓量变化因子开发了橡胶套利模型，夏普比率做到1.8。
不过得提醒两点：
- 所有策略都需要Python基础，新手建议先用无限易这类零代码工具练手
- 回测时要注意滑点设置，实盘前务必用模拟账户验证
我这有整理好的《天勤量化开发指南》，包含5套实盘策略源码和参数优化技巧。需要的话点赞加微信，前20名咨询的还能免费领日内模型模板。量化这事选对工具只是开始，关键得有人带你避开那些隐藏的坑。
发布于2025-6-27 17:40 北京
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