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高频策略编写确实是个技术活，很多新手容易在数据延迟、滑点控制这些细节上栽跟头。我自己当年做螺纹钢高频时，光是优化订单撮合逻辑就折腾了半个月。
高频策略的核心在于三点：
1. 行情获取速度（建议用tick级数据，天勤的get_ticks()函数）
2. 信号计算效率（避免使用复杂指标，推荐用{CLOSE-REF(CLOSE,1)}这类简单差值）
3. 订单管理模块（重点处理部分成交和撤单逻辑）
举个实盘中的坑：有位学员用5档盘口做反转策略，结果没考虑大单冲击成本，实盘时滑点吃掉所有利润。后来我们给他加了{IF(ASK_VOLUME1>100,0,1)}这样的过滤条件才解决。
高频策略源码不便完整公开，但可以分享关键框架：
```python
def on_tick(tick):
# 计算瞬时波动率
volatility = tick.last_price / tick.upper_limit - 1
# 触发条件示例
if volatility > 0.002 and tick.ask_price1 < tick.ma5:
self.sell(tick.ask_price1, volume=1)
```
对了，高频交易对硬件要求较高，建议先用模拟账户测试。我整理了《期货高频交易避坑指南》，包含：
- 天勤tick数据优化配置
- 3种常见高频策略逻辑图
- 滑点控制参数对照表
点赞加微信即可领取，前20名咨询的还能获得策略诊断服务。
高频策略的核心在于三点：
1. 行情获取速度（建议用tick级数据，天勤的get_ticks()函数）
2. 信号计算效率（避免使用复杂指标，推荐用{CLOSE-REF(CLOSE,1)}这类简单差值）
3. 订单管理模块（重点处理部分成交和撤单逻辑）
举个实盘中的坑：有位学员用5档盘口做反转策略，结果没考虑大单冲击成本，实盘时滑点吃掉所有利润。后来我们给他加了{IF(ASK_VOLUME1>100,0,1)}这样的过滤条件才解决。
高频策略源码不便完整公开，但可以分享关键框架：
```python
def on_tick(tick):
# 计算瞬时波动率
volatility = tick.last_price / tick.upper_limit - 1
# 触发条件示例
if volatility > 0.002 and tick.ask_price1 < tick.ma5:
self.sell(tick.ask_price1, volume=1)
```
对了，高频交易对硬件要求较高，建议先用模拟账户测试。我整理了《期货高频交易避坑指南》，包含：
- 天勤tick数据优化配置
- 3种常见高频策略逻辑图
- 滑点控制参数对照表
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发布于2025-6-28 14:18 北京
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