天勤量化TQSDK构建期货可视化手自一体自动交易平台

如果想要自己构建一个手自一体，并且高度可扩展、灵活性的期货自动化平台，目前好像最优解就是天勤量化。

自由度：

基于python，只需要安装tqsdk，高度可扩展性，非常灵活。

安全性：

本地编写python策略，云端发布应用服务，完全自主可控。

便捷性：

天勤sdk集成了行情数据订阅（任意分钟）、交易接口、账号体系（本地模拟、快期云端、券商实盘）、WebGui回测、丰富的接口、完善清晰的API文档。

量化实盘：

好像支持上百家期货券商实盘的CTP账户接入，免费账户能够直接使用一个实盘账户直接交易。

由于天勤量化基于python的后台运行特性（虽然也提供了回测的web gui页面，奈何不好支持扩展），本着工欲善其事必先利其器，无奈走上了造轮子的不归路。

基于Python的客户端GUI可视化面板：

参数配置
手自一体交易面板

技术选型：经过两个版本的升级，从最初的 Tkinter，到最终的 PySimpleGUI，基本上稳定下来了。

奈何运行起来后，尤其是即时行情k线展示不太稳定，有时候就会卡住不更新画面，cpu占用也维持在300M左右，加上k线图没有使用三方库，都是plot原生画出来的，更细化的辅助组件，处理太费劲。

最终萌生了切换到web gui版本，之前有股票量化系统平台，web图表方面封装的很完善，扩展性高度灵活。无奈二次升级，继续造轮子，有时候自己都烦自己。

基于Python的Web端GUI手自一体平台：

登录鉴权

手自一体交易面板

统计分析

图表分析

技术选型：Flask页面服务 + AntV F2图表，一步到位。

整体来看，升级到web gui以后，还是达到了预期，最起码图表和页面内容组件高度灵活扩展，想要的想法都可以方便的实现。而且，稳定性也很好，实时行情数据运行流程，系统cpu占用很低。访问使用也很方便。