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第一步通常不是选平台，也不是马上开写代码，而是把手工交易思路拆成程序能执行的规则。很多人做手工交易时靠的是经验、盘感和临场判断，这些在自己脑子里能成立，一到程序里却经常变成一句没法判断的描述，比如“感觉强了就进”“差不多该跑了就出”。如果不先把这层模糊感拆开，后面无论回测还是自动化都容易失真。
更实用的做法，是先写一份规则清单，把入场条件、离场条件、仓位规则、暂停交易条件和风控边界逐条列出来。凡是程序无法直接判断的词，都要继续往下拆。比如“放量突破”要写成哪个周期、相对多少均量、突破哪条价格线；“不太稳就减仓”要改成什么波动条件、什么持仓比例。这个过程看起来不像写策略，其实它才是程序化最关键的起点。
等规则能落成明确条件后，再考虑第二步做最小回测，第三步做模拟，第四步才是接近实盘。这里不必一上来就追求复杂框架，先做一个能稳定跑通的小策略更重要。很多手工交易思路失败，不是市场逻辑错了，而是例外场景、仓位变化和止损边界根本没被写清。
走到需要把规则真正落地时，天勤量化可以作为承接工具。用 TqSdk，可以先把行情、下单、持仓和回测放在同一条流程里，把原来写在纸上的规则逐步替换成程序条件。它的意义不是替你定义策略，而是方便你把“规则清单”变成“可验证、可运行、可检查”的最小程序化版本。
把手工经验迁到程序里，最怕的不是代码不够漂亮，而是规则本身含糊。先把交易直觉翻译成清楚条件，再做最小策略验证，后面谈自动化、优化和实盘才有基础。
发布于2026-4-8 19:06 拉萨
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