回测曲线美如画，实盘落地全靠手。策略信号和真实交易之间那条鸿沟，市面教程几乎从不提及。直到去年，github上不停搜索、clone、测试，才真正把策略-行情-交易这条链路跑通。今天不讲复杂策略，就演示下 如何用30行代码让策略自动跑起来。
一般用户入门的三大问题
- 实时行情怎么接？
Tushare的15分钟延迟能跑策略？Wind买不起怎么办？Level2数据是不是机构专属？ - 怎么自动执行交易报单？
“涨停板追击”策略总不能让我连续6小时盯盘吧？集合竞价的交易信号如何触发？ - 复杂条件如何快速筛选？
想找“30日均线抬头+量比大于3+北向资金连续增持”的标的，难道要自己写爬虫？
大道至简：其实只用一个Python包就可以
github上有很多僵尸包，不再维护，东平西凑很是头疼。其实只要一个pip工具包，就可以完美地解决所有基础设施问题。核心就三个模块：
▶ 实时行情订阅（关键代码骨架）
# 沪深Level2逐笔行情实时推送示例
from jvquant import websocket_clientdef handle_level2(data):# 这里接入你的策略逻辑if data['price'] > your_strategy_threshold:trade_client.buy(data['code']) # 直接联动交易模块# 启动沪港美三地行情监听
ws = websocket_client.Construct(market="ab", token="你的账户",ab_lv2_handle=handle_level2 # 绑定Level2回调函数
)
ws.add_lv2(["600519","i000001","123034"]) # 可订阅股票/指数/可转债- 港美A实时行情都有
- Websocket实时推送的，比http轮询更合适
▶ 交易指令报单
# 自动交易示例（支持国内主流券商CTP）
from jvquant import ctp_clienttrade_client = ctp_client.Construct(token="令牌", ctp_acc="账户", ctp_pwd="密码")# 策略触发买入（示例）
trade_client.buy("600519", "贵州茅台", 1750.0, 100) # 盘后自动清仓逻辑
if signal == "clear_position":for stock in holdings:trade_client.sale(stock["code"], stock["name"], stock["price"], stock["qty"])- 调用接口就可以实现券商的所有功能，ETF、可转债也可以交易，用程序控制T+0交易更合适
▶ 智能数据库救活选股策略
传统方法爬财务数据太痛苦，他们提供的语义查询堪比直接可用的策略：
# 智能选股示例：找"科创板+近3日涨幅>15%+MACD金叉"
result = sql_client.query("科创板, 3日涨幅大于15%, MACD金叉", page=1, sort_type="涨幅降序"
)# 输出结果：[{'code':'688111','name':'金山办公','涨幅':17.2%...}]- 还有很多其他数据库功能，参考链接: 语义分析智能数据库 · 开发文档
这才是散户刚需
- 成本革命
对比动辄数十万的Wind/Polygon，WebSocket行情+Level2年费不到专业方案的零头 - 避免碎片化
不用再拼凑Tushare（数据）+ 掘金（交易）+ 自建数据库（分析），一个pip包全搞定 - 真实场景闭环
从行情解析→策略计算→自动下单→持仓管理完整链路跑通，这才是量化实操的本质
分三步
- 安装核心工具包
bash pip install jvquant # 人生苦短用Python ,pip包的文档示例：https://pypi.org/project/jvQuant/- 获取通信令牌
注册后领取免费试用Token（可以无限注册） - 跑通示例代码
重点调试三个模块：websocket_client.py监听实时行情
ctp_client.py 模拟交易下单
sql_client.py 验证智能选股
用这套框架跑了可转债套利策略，核心代码不到200行（包含异常处理）。当看到程序自动抢到涨停板时，突然理解为什么说 “量化本质是手和眼的时间解放”。
阻碍散户的从来不是策略逻辑，而是把想法变成现实的那最后一公里。当你看到策略自动交易成功时，可重复验证的策略也就落地成功了。原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/1938642792936116616