期货 K 线算信号 tick 级止损：天勤双序列 wait_update 触发规则

前言

国内期货趋势量化里，开仓信号多在 K 线上算：天勤程序 get_kline_serial("DCE.m2509", 300) 订豆粕 5 分钟线，均线金叉时 TargetPosTask.set_target_volume(5) 开多。止损若也等下一根 K 线收盘才检查，夜盘一波急杀时，可能要等 5 分钟才发现亏损扩大，比 tick 级止损多滑很多个最小变动价位。去年改一条豆粕策略：开仓逻辑在 K 线，止损改到 tick（或 quote.last_price）触发，回撤明显收敛，代价是主循环要分清「谁有权改 target」。

天勤允许同一 TqApi 里同时订 get_kline_serial 和 get_tick_serial，共用 api.wait_update() 收包。下面说明 K 线管开仓、tick 管止损的触发分工，避免两者同帧打架。

一、两个序列各自负责什么

序列	API	触发粒度	适合逻辑
K 线	`get_kline_serial(symbol, duration_seconds, data_length)`	新 bar	开仓、加减仓信号
Tick	`get_tick_serial(symbol, data_length)`	每笔成交聚合	止损、移动止盈

get_tick_serial 返回 tick 表，含 datetime、last_price、volume 等（以 objs.py 为准）。tick 表也会随 wait_update 更新，用 is_changing(ticks.iloc[-1], "datetime") 判断新 tick。

二、主循环结构示意

原则：开仓权在 K 线，平仓权可拆给 tick；同一帧只应有一个模块写 target。

python 复制代码

klines = api.get_kline_serial(SYMBOL, 300, data_length=500)
ticks = api.get_tick_serial(SYMBOL, data_length=2000)
task = TargetPosTask(api, SYMBOL, price="ACTIVE")

target = 0
entry_price = None
stop_price = None

while True:
    api.wait_update()

    # K 线：新 bar 算信号（用已收盘 bar）
    if api.is_changing(klines.iloc[-1], "datetime"):
        bar = klines.iloc[-2]
        signal = calc_signal(klines)  # 你的均线/突破逻辑
        if signal == 1 and target <= 0:
            target = 3
            entry_price = bar["close"]
            stop_price = entry_price - 2 * quote.price_tick * 10
            task.set_target_volume(target)

    # Tick：仅在有仓时检查止损
    if target != 0 and api.is_changing(ticks.iloc[-1], "datetime"):
        last = ticks.iloc[-1]["last_price"]
        if target > 0 and last <= stop_price:
            target = 0
            task.set_target_volume(0)
        elif target < 0 and last >= stop_price:
            target = 0
            task.set_target_volume(0)

quote 需 api.get_quote(SYMBOL) 提前取得，用于 price_tick。

三、常见坑

tick 止损与 K 线反向信号同帧触发：应定优先级，通常止损优先于开新仓。
未用 is_changing 过滤，每个包都扫 tick，CPU 升高。
data_length 太小，tick 表被截断，极端行情下指标辅助字段丢失。
停盘期间 tick 不更新，止损应暂停或改用 last_price 快照规则。
同一合约混用 insert_order 与 TargetPosTask，tick 层改 target 后 task 状态错乱。

四、止损价维护

移动止损可在 tick 分支更新 stop_price，但不要每 tick 调 set_target_volume；只有触发击穿时才调仓。若用 ATR 止损，ATR 仍建议用 K 线算，tick 只比较价格与阈值。

五、回测与实盘差异

TqBacktest 对 tick 精度取决于订阅与回测设置；K+tick 双序列在回测里能跑通，但 tick 级止损的成交假设仍比实盘理想。应用 TqSim 对价模式试一轮，记录止损滑点。

六、用 quote.last_price 的轻量替代

若觉得 get_tick_serial 订阅太重，可以只对交易品种 get_quote，在止损分支判断 api.is_changing(quote, "last_price")。这在不少商品上足够驱动止损，但要注意：行情推送频率低于真实 tick 时，止损会有延迟。股指等高频品种仍建议 tick 表。

python 复制代码

quote = api.get_quote(SYMBOL)
while True:
    api.wait_update()
    if target > 0 and api.is_changing(quote, "last_price"):
        if quote.last_price <= stop_price:
            target = 0
            task.set_target_volume(0)

七、状态机：避免双写 target

维护显式状态 FLAT / LONG / STOPPING 比仅用 target 整数更安全。进入 STOPPING 后忽略 K 线开仓信号，直到 pos 确认为 0 再回 FLAT。这能避免 tick 止损与 K 线反向信号同帧打架。

状态	允许 K 线开仓	允许 tick 止损
FLAT	是	否
LONG/SHORT	否（除非加仓规则）	是
STOPPING	否	否

总结

K 线算信号、tick 管止损，是国内期货程序化里很常见的分工。天勤允许在同一 TqApi 里并行 get_kline_serial 与 get_tick_serial，靠 wait_update 统一收包，用 is_changing 把两种触发拆开；开仓逻辑放在新 K 线，止损逻辑放在新 tick，且避免双写 target。把优先级和停盘过滤写清楚，比单纯把止损周期改成 1 分钟 K 线更接近真实风控意图。

FAQ

1）tick 数据量很大怎么办？

缩小 data_length，止损只关心最新价；或用 is_changing(quote, "last_price") 替代全表扫描。

2）能否只用 quote 不用 tick_serial？

可以，get_quote 的 last_price 更新也能驱动止损，粒度取决于行情推送频率。

3）多品种怎么订？

每个交易品种各一对 serial；watch 列表外的品种不要订 tick。

4）反手算开仓还是止损？

建议拆成先平后开两帧，由 task 自动处理开平顺序。

本文基于天勤 TqSdk 公开 API 整理，不构成投资建议。