您想用Python做期货多品种量化策略，这确实是提升交易效率的好方法。很多朋友刚开始都会遇到几个典型问题：不知道如何获取多品种数据、策略逻辑怎么写、不同品种的参数怎么统一管理。下面我结合实战经验给您具体解决方案：

1. 数据获取方面
推荐使用天勤量化或VN.PY的接口，它们能稳定获取国内期货行情。比如用天勤获取螺纹钢和沪铜1分钟数据：
```python
from tqsdk import TqApi
api = TqApi(auth="您的账号")
klines_rb = api.get_kline_serial("SHFE.rb2205", 60)
klines_cu = api.get_kline_serial("SHFE.cu2205", 60)
```

2. 策略框架搭建
建议采用面向对象方式，这是我常用的多品种策略模板：
```python
class MultiStrategy:
def __init__(self, symbols):
self.symbols = symbols # 品种列表
self.positions = {s:0 for s in symbols} # 持仓记录

def on_bar(self, symbol, bar):
# 在这里编写核心交易逻辑
ma5 = bar.close.rolling(5).mean()
ma20 = bar.close.rolling(20).mean()

if ma5[-1] > ma20[-1] and self.positions[symbol] <=0:
self.send_order(symbol, "buy")
elif ma5[-1] < ma20[-1] and self.positions[symbol] >=0:
self.send_order(symbol, "sell")
```

3. 参数统一管理
用配置文件管理不同品种参数更规范：
```python
{
"rb2205": {"ma_fast":5, "ma_slow":20},
"cu2205": {"ma_fast":10, "ma_slow":30}
}
```

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发布于2025-10-10 09:24 北京