国内期货量化程序常见写法是：用 Python 调用天勤 TqSdk，创建TqApi连接行情和交易服务，在while True循环里反复调用——每调用一次，程序从服务器收一批螺纹钢等合约的行情更新、委托回报、成交回报，内存里的quoteorderposition才会刷新。交易信号多在 K 线上算：例如订阅 5 分钟，均线金叉时表达「目标净多 3 手」，真正的报单发生在之后的里。有人为「等下一分钟再检

做国内期货量化，很多人用 K 线算指标：例如 5 分钟收盘价上算 60 根均线，收盘价在均线上方做多、下方做空。天勤量化里，K 线通过api.get_kline_serial(合约代码, 周期秒数, data_length=N)订阅，返回一张类似表格的数据，每一行是一根 bar，列里有openhighlowclosedatetime等。第三个参数表示「最多向服务器要多少根 K 线缓存在内存里」——

期货量化团队分工协作指南 本文探讨了期货量化团队中研究、交易和复盘侧的高效协作模式。文章比较了三种主流分工模型：一体化协同（天勤量化/掘金）、框架化分层（vn.py）和终端主导（WH8/TBQuant/金字塔），分析了各方案的适用场景与风险。重点指出团队协作的核心在于建立可追溯流程，包括统一数据口径、参数版本和复盘标准。针对不同规模团队，建议小团队优先跑通闭环再升级架构，中大型团队则需要加强工程规

一转，on_tickon_baron_order各自注册，CtaTemplate 里写逻辑，挺有「正规军」的感觉。第一次用天勤时，我下意识又建了一个，把天勤的 quote 往里面塞，结果双引擎并行——tick 进 vn、也进天勤，下单有时走 MainEngine、有时又在天勤 循环里，模拟盘一天下了双倍单，风控当场叫停。后来才明白：天勤自己已经是引擎，while True: api.wait_up