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您提到的天勤量化确实是国内比较适合新手入门的量化软件之一。作为过来人，我特别理解刚开始接触量化交易时的困惑 - 看着一堆专业术语和代码界面就发怵，更别说自己写策略了。
其实天勤量化的优势就在于它的Python接口对新手很友好。比如最简单的双均线策略，用天勤写起来特别直观：
```python
# 导入天勤API
from tqsdk import TqApi, TqAuth
# 初始化
api = TqApi(auth=TqAuth("账号","密码"))
klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2105", 900)
# 计算均线
klines["ma5"] = klines.close.rolling(5).mean()
klines["ma10"] = klines.close.rolling(10).mean()
# 交易逻辑
while True:
api.wait_update()
if klines.iloc[-2]["ma5"] > klines.iloc[-2]["ma10"]:
print("发出买入信号")
else:
print("发出卖出信号")
```
我在带新学员时发现，很多人卡在三个地方：一是软件安装配置总报错，二是策略逻辑转不成代码，三是实盘连接总出问题。其实这些都有现成的解决方案，比如我们整理好的《天勤量化避坑指南》就详细记录了这些常见问题的处理方法。
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。
其实天勤量化的优势就在于它的Python接口对新手很友好。比如最简单的双均线策略，用天勤写起来特别直观：
```python
# 导入天勤API
from tqsdk import TqApi, TqAuth
# 初始化
api = TqApi(auth=TqAuth("账号","密码"))
klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2105", 900)
# 计算均线
klines["ma5"] = klines.close.rolling(5).mean()
klines["ma10"] = klines.close.rolling(10).mean()
# 交易逻辑
while True:
api.wait_update()
if klines.iloc[-2]["ma5"] > klines.iloc[-2]["ma10"]:
print("发出买入信号")
else:
print("发出卖出信号")
```
我在带新学员时发现，很多人卡在三个地方：一是软件安装配置总报错，二是策略逻辑转不成代码，三是实盘连接总出问题。其实这些都有现成的解决方案，比如我们整理好的《天勤量化避坑指南》就详细记录了这些常见问题的处理方法。
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2025-9-16 23:02 北京
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