一是Python生态支持完善,策略开发自由度大,比如用get_realtime_data()获取实时行情非常便捷;
二是数据直连交易所,行情准确性有保障;
三是本地化运行能有效保护策略隐私,这对注重策略安全的用户很关键。
不过,天勤量化也存在明显短板。首先是环境配置门槛较高,安装依赖库时容易报错,新手可能卡在基础配置环节。其次是费用问题,专业版年费接近万元,而免费版每天仅支持3次回测,对需要频繁优化策略的用户不够友好。此外,像手续费参数设置等细节需要手动调整,新手容易忽略这些关键参数导致实盘与回测结果偏差。相比TB开拓者等专业平台,天勤在高频交易和机构级风控方面稍显不足。
天勤量化适合有一定Python基础的用户进行策略研究和中小资金实盘,它的社区活跃、教程丰富。如果你想使用天勤量化平台,以下是基本的入门步骤:
1. 软件安装与注册:访问天勤量化的官方网站,确保下载的是最新版本的安装包;选择适合自己操作系统的安装包,如Windows、macOS或Linux系统;双击安装包,按照提示完成安装过程,安装过程中需确保计算机已连接互联网,以便软件能够自动下载和安装必要的依赖库;安装完成后,打开天勤量化软件,根据提示进行账号注册,注册时需要填写相关信息,并设置登录密码。
2. 熟悉界面与功能:使用注册好的账号和密码登录软件;登录后,界面包括菜单栏、工具栏、工作区和状态栏等部分;其主要功能包括数据获取、策略回测和实盘交易。
3. 策略编写与测试:在策略编辑器中,利用天勤量化提供的API接口来获取实时行情数据、历史数据等;根据交易逻辑和目标编写策略代码,定义交易信号、入场条件、出场条件等,还可以设置资金管理、风险控制等策略细节;天勤量化提供了丰富的量化策略模板,用户可以根据自己的投资目标和风险偏好选择合适的策略模板进行修改。
4. 高级功能运用:在确认策略有效性后,可以将策略部署到实盘交易中,天勤量化支持与多家期货经纪商的API对接,用户可以直接发送交易指令,同时实时监控交易情况,包括持仓情况、盈亏情况等;根据市场变化和个人需求,对策略进行优化和调整,利用天勤量化的高级功能,如机器学习、深度学习等,进一步提升策略的性能。
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发布于2025-12-11 20:57 上海



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