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您问天勤量化软件的操作问题，这确实是很多新手量化交易者都会遇到的困惑。作为用过20多套量化系统的老手，我来给您拆解下核心要点。
天勤量化是基于Python的开源框架，操作上主要分三步走：首先是数据对接，通过它的API能获取实时行情数据；其次是策略编写，支持Python灵活开发；最后是交易执行，能直连期货公司柜台。我常用的是它的回测引擎，比如这个简单的双均线策略代码示例：
```python
from tqsdk import TqApi, TqAuth
api = TqApi(auth=TqAuth("账号","密码"))
klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2201", 86400)
klines['ma5'] = klines.close.rolling(5).mean()
klines['ma10'] = klines.close.rolling(10).mean()
```
实际使用中要注意几个关键点：一是要熟悉它的TqSim模拟交易功能，新手建议先用模拟盘测试；二是掌握定时任务设置，比如用schedule模块实现策略自动运行；三是学会用TqBacktest做历史回测，这是验证策略的关键步骤。
说到量化软件的选择，除了天勤，TB开拓者和MultiCharts也是不错的选择。TB开拓者更适合国内期货市场，MultiCharts在图表分析上更强大。建议新手从天勤开始，毕竟Python生态丰富，学习成本相对较低。
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。也可以微信搜索"量化刘百万"公众号，里面有专业量化入门资料和优质策略分享，免费好用。
天勤量化是基于Python的开源框架，操作上主要分三步走：首先是数据对接，通过它的API能获取实时行情数据；其次是策略编写，支持Python灵活开发；最后是交易执行，能直连期货公司柜台。我常用的是它的回测引擎，比如这个简单的双均线策略代码示例：
```python
from tqsdk import TqApi, TqAuth
api = TqApi(auth=TqAuth("账号","密码"))
klines = api.get_kline_serial("SHFE.rb2201", 86400)
klines['ma5'] = klines.close.rolling(5).mean()
klines['ma10'] = klines.close.rolling(10).mean()
```
实际使用中要注意几个关键点：一是要熟悉它的TqSim模拟交易功能，新手建议先用模拟盘测试；二是掌握定时任务设置，比如用schedule模块实现策略自动运行；三是学会用TqBacktest做历史回测，这是验证策略的关键步骤。
说到量化软件的选择，除了天勤，TB开拓者和MultiCharts也是不错的选择。TB开拓者更适合国内期货市场，MultiCharts在图表分析上更强大。建议新手从天勤开始，毕竟Python生态丰富，学习成本相对较低。
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。也可以微信搜索"量化刘百万"公众号，里面有专业量化入门资料和优质策略分享，免费好用。
发布于2025-10-1 20:27 北京
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