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您想了解天勤量化的具体操作方法，这确实是个很实用的需求。作为用过多个量化平台的老手，我来分享下天勤量化的核心操作要点。
天勤量化最大的优势在于它的Python接口非常友好，特别适合有一定编程基础的朋友。操作主要分三步走：首先是数据获取，通过天勤的API可以实时获取tick级行情数据，比传统软件更精细；其次是策略编写，用Python就能实现复杂的交易逻辑；最后是自动交易，支持实盘和模拟盘的无缝切换。
我常用的几个关键操作技巧：1）用get_kline_data函数获取K线数据时，记得设置好时间周期参数；2）下单函数使用insert_order时，要注意保证金计算方式；3）回测时要特别注意滑点设置，实盘和回测的差距往往就在这里。
比如一个简单的双均线策略代码框架：
```
from tqsdk import TqApi
api = TqApi()
klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2101", 60)
ma5 = sum(klines.close[-5:])/5
ma10 = sum(klines.close[-10:])/10
if ma5 > ma10:
api.insert_order("SHFE.rb2101", direction="BUY", offset="OPEN", volume=1)
```
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。
天勤量化最大的优势在于它的Python接口非常友好，特别适合有一定编程基础的朋友。操作主要分三步走：首先是数据获取，通过天勤的API可以实时获取tick级行情数据，比传统软件更精细；其次是策略编写，用Python就能实现复杂的交易逻辑；最后是自动交易，支持实盘和模拟盘的无缝切换。
我常用的几个关键操作技巧：1）用get_kline_data函数获取K线数据时，记得设置好时间周期参数；2）下单函数使用insert_order时，要注意保证金计算方式；3）回测时要特别注意滑点设置，实盘和回测的差距往往就在这里。
比如一个简单的双均线策略代码框架：
```
from tqsdk import TqApi
api = TqApi()
klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2101", 60)
ma5 = sum(klines.close[-5:])/5
ma10 = sum(klines.close[-10:])/10
if ma5 > ma10:
api.insert_order("SHFE.rb2101", direction="BUY", offset="OPEN", volume=1)
```
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发布于2025-9-12 13:43 北京
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