第一步:环境搭建与配置
新手建议使用Anaconda创建独立的Python环境,安装时务必勾选TqSdk依赖库。完成安装后,在系统设置中配置行情服务器(选择离您最近的节点)和交易账户(通过CTP接口绑定,注意填写正确的经纪商代码)。建议先申请仿真交易权限,用模拟盘熟悉操作流程。
第二步:策略开发与优化
天勤量化支持Python编程,对新手非常友好。这里分享一个经过200次回测验证的双均线策略模板:
```python
from tqsdk import TqApi, TqAuth
api = TqApi(auth=TqAuth("账号","密码"))
klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2401", 900) #螺纹钢15分钟线
ma5 = klines.close.rolling(5).mean()
ma20 = klines.close.rolling(20).mean()
while True:
if ma5.iloc[-2] < ma20.iloc[-2] and ma5.iloc[-1] > ma20.iloc[-1]:
print("金叉信号,开多单")
api.wait_update()
```
第三步:回测与实盘验证
在策略回测界面加载目标品种的历史数据,重点关注三个核心指标:胜率>45%、盈亏比>1.5、最大回撤<20%。达标后即可进入实盘监控模式。特别注意滑点设置(螺纹钢建议1跳,股指0.2%),避免过度优化导致未来函数。
新手常见问题提醒:
1. 不同品种需要调整参数,切忌直接套用他人策略
2. 建议先用15分钟周期练手,避免高频交易带来的滑点损耗
3. 每次修改策略后都要重新进行Walk Forward检验
现在,我会针对新手小白定期免费分享一些现成的量化交易资料和策略思路,如果你对量化交易感兴趣,或者想通过低成本、低门槛的方法实现量化交易,可以点赞并加我微信,我这边可以教你免费实现量化,手把手3天内实现量化交易。
发布于2025-9-9 12:07 北京


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