一、TqSdk和VnPy对比两款量化框架的使用感受要进行量化交易, 绝大多数的个人开发者以及中小团队, 只会在两款框架上犯难: TqSdk也就是天勤量化, 和VnPy。这二者呢, 都是以开源免费作为特点, 并且主打期货或者期权量化的主流工具, 然而它们在构架逻辑方面, 在上手门槛方面, 还有适用场景方面, 那可真是有着极大的差异。在这篇文章当中, 结合了长期以来在实盘、回测以及运维方面的实战经验, 从新手的视角出发, 从实盘稳定性的角度, 从开发效率的层面, 还有场景适配的全方位来进行拆解, 目的是帮你能够精准地选对适合自身的量化框架, 从而避开90%的选型坑。很多人运用量化框架时效果不佳, 其核心缘由在于将两款框架的底层设计逻辑予以混淆。TqSdk以及VnPy不是简单的存在“功能重叠”状况, 乃是针对不同用户、不同开发模式构建的两套量化体系。1. TqSdk轻量化一站式量化SDK由快期团队官方推出的轻量化量化库是TqSdk, 其核心定位涵盖极简开发, 以及开箱即用, 还有一站式闭环, 它依托官方运维的行情网关, 同时也依托交易中继网关, 对完整的数据订阅能力进行了封装, 还包括回测能力、模拟盘能力、实盘能力, 无需额外部署中间件, 并且无需对接复杂接口, 全程是纯代码开发。身处底层部分通过Diff协议来开展通信工作, 行情环节以及交易链路的路由事宜由官方方面实行统一维护, 用户根本不需要去关心贴合底层接口、行情如何应对容错情况, 还有关于链路进行再次连接等这一系列底层复杂细节, 从而可将量化开发所涉及的技术门槛降低到极致状态。2. VnPy全功能模块化量化交易平台VnPy乃是国内最为成熟的开源量化交易中台框架, 其定位在于可定制在于可拓展, 在于全市场适配。它并非单纯的SDK, 而是一套完整量化系统, 该系统包含网关引擎、策略引擎、回测引擎、风控模块、可视化界面、日志监控。VnPy不与特定服务商进行绑定, 它能够支持对接如CTP、恒生、飞马等这般的数十种交易网关, 其覆盖范围涉及期货、股票、期权及加密货币等全市场所有品种, 主打特性集中在高度自定义以及深度二次开发方面, 因而是适合用来搭建私有化量化交易系统的。二、上手体验新手最直观的差距量化新手, 兼职交易者, 快速落地策略的开发者, 上手难度是核心考量指标, 部署成本是核心考量指标, 代码量是核心考量指标, 两款框架的体验差距极其明显。1. 安装与部署TqSdk零配置、秒级部署仅用一行pip命令就能达成安装, 不存在系统依赖, 没有网关配置, 不需要申请复杂的API权限, 安装完毕后直接编写代码便可订阅行情、执行交易。官方给出云端行情数据库, 用户不用自己去搭建、存储、维护行情数据, 完全省去运维成本。VnPy配置繁琐、部署门槛高VnPy的安装流程甚是繁杂, 不但得安装框架的本体, 而且要依据交易的品种去安装相应的网关, 配置接口的密钥, 对接期货公司的前置机。Linux环境的适配差异极大, 新手常常会碰到网关启动失败, 行情连接超时, 权限配置错误等诸多问题, 首次进行部署通常需要1至2个小时来调试。TqSdk极简代码、原生风格2. 策略开发模式API的设计具有极其显著的简洁特性, 它与原生语法高度契合, 事件驱动的逻辑呈现出轻量化的特点, 行情数据、账户数据以及持仓数据能够实现实时的自动更新。对于新手而言, 可以迅速地把在本地所研究出来的策略代码直接转变为实盘策略几乎不需要进行改写操作。其核心策略代码的数量极少, 着重于交易逻辑, 不需要去关注底层的调度情况。VnPy标准化引擎、固定开发范式VnPy具备严格的引擎机制, 还有固定的策略开发模板, 得遵循框架的事件回调规则, 以及参数配置规则, 还有生命周期管理规则。开发策略要熟悉框架的模块架构, 熟悉回调函数, 熟悉风控逻辑, 其代码结构规范, 然而冗余较多, 新手需专门学习框架语法, 没办法直接复用研究代码。三、核心功能实战对比真实使用感受1. 行情与数据能力TqSdk优势数据闭环、零运维它具备完整的期货以及期权历史Tick数据, 还有K线数据, 能支持任意时间段的回测, 其数据是由官方进行统一更新维护的, 所以数据的准确性以及完整性是有保障的。它的实时行情延迟是极低的, 采用全内存数据读写方式, 不存在数据库IO延迟, 比较适合高频、短线策略。不过它也有缺点, 那就是内存占用相对较高, 在进行大批量Tick数据回测时, 普通配置的电脑很容易出现卡顿现象。VnPy优势数据自定义、全市场覆盖不以官方数据源为依赖, 能够支持与任意行情接口进行对接, 能够对数据存储、清洗规则予以自定义, 可适配股票、期货、加密货币等全品类交易。然而原生状态下并无统一数据源, 这就需要用户自行去搭建数据存储, 还要对数据更新进行维护, 数据冗余程度高, 在同等数据量的情形下内存开销要远远大于TqSdk, 进行大批量回测时很容易出现内存溢出问题。2. 回测与实盘体验TqSdk回测实盘无缝切换最大突出特色为回测、模拟盘以及实盘代码可通用, 只需改动一行配置就能实现环境切换, 能完全规避“回测盈利但实盘亏损”这种因环境不同而产生的问题。回测速度比较快, 其逻辑与实盘链路契合, 滑点和手续费的模拟和真切情况相近, 对新手来说非常讨喜友好的状态是存在的。VnPy回盘严谨但切换繁琐经完善后的回测引擎, 具备支持自定义滑点之功用、具有支持手续费自定制之能耐, 且能够支持风控规则自定义, 其严谨品级更优, 特别适宜于精细化策略之验证。然而, 回测与实盘环境是相互隔离着的, 代码必须要做针对性的适配修改, 参数配置相当繁杂, 新手极易产生环境适配方面的错误, 并且回测所涉流程甚是繁琐, 耗费时间更为长久。3. 稳定性与运维成本TqSdk低运维、适合长期挂机由官方进行维护的, 是底层链路, 它会自动处理行情重连, 会断网容错, 还会异常兜底, 其进程稳定性是极强的。这对于个人用户而言, 无需去搭建用来监控的机制以及告警机制, 只需要普通的云服务器便能够长期处于挂机运行状态, 其运维成本几乎就是零。就是存在缺点的, 那就是此底层链路依赖官方服务, 在极端的情况之下, 是会受到官方链路稳定性影响的。VnPy高稳定、私有化可控但运维重具有本地化部署的特性, 不存在第三方依赖, 交易链路能够完全自主且可控, 没有外部服务上的依赖, 实盘稳定性借助大量机构用户予以验证, 适配资金体量较大的相应策略, 然而会需求用户自己去维护历程重启, 进行日志监控, 处理异常告警, 实现网关容错, 在多策略运行之际要手动开展进程隔离, 故运维门槛是极高的。4. 拓展性与二次开发TqSdk拓展有限、主打轻量化核心的能力处于固定状态, API的封装程度是非常高的, 修改底层源码所面临的难度极大, 对于自定义网关、特殊风控以及多账户复杂调度等拓展场景的支持是不足够的, 仅仅适宜于标准量化策略的开发, 并不适宜深度定制系统。VnPy拓展性拉满、全场景适配模块化架构是完全开源的, 其中所有的引擎, 以及网关、风控模块, 都是能够自定义改写的, 它支持多账户、多策略、多网关并行运行, 还可以搭建专属的量化交易中台。不管是普通策略、套利策略、做市策略, 还是机构级量化系统, 全都能够基于VnPy二次开发来实现。四、优缺点总结实战向TqSdk 优缺点核心优点极简上手零配置部署新手10分钟即可跑通实盘策略回测/模拟/实盘代码通用环境一致性极强策略落地零成本官方运维数据和链路无需自建数据、无需处理底层容错核心缺点代码简洁专注策略逻辑开发效率极高拓展性弱不支持深度二次开发、私有化定制依赖官方云端服务自主可控性较低大数据量回测内存占用高低配设备运行卡顿市场适配单一主打期货/期权股票生态薄弱VnPy 优缺点核心优点全市场、全网关适配支持多品种、多账户、多策略并行完全开源私有化无第三方依赖实盘自主可控资金安全性高模块化设计二次开发自由度极高可搭建机构级量化系统社区活跃、文档完善、生态成熟问题排查成本低核心缺点上手门槛高配置、部署、调试流程繁琐新手劝退开发范式固定代码冗余研究代码无法直接复用运维成本高需要自主处理进程监控、异常兜底、系统维护原生数据能力薄弱需要自建数据体系五、最终选型指南精准匹配场景结合实战经验直接给出可落地的选型标准无需纠结优先选 TqSdk 的场景量化新手、基础薄弱想快速入门量化交易仅做期货/期权策略无需多市场、多品种拓展主打中小资金实盘追求低运维、快速落地、稳定挂机策略迭代快需要频繁回测、快速验证思路个人兼职交易不想花费大量时间在部署运维上优先选 VnPy 的场景有开发基础想深度深耕量化、搭建专属交易系统需要同时交易股票、期货、期权、加密货币等多品种资金体量较大追求私有化部署、完全自主可控需要多策略、多账户、多网关并行运行复杂风控调度想二次开发、定制专属功能搭建机构级量化中台六、实战搭配建议最优解并非一定要二者选其一的情况, 资深的、那些进行各类量化操作的玩家所采用的常规且普遍适用的组合搭配方案是, 利用TqSdk开展快速的策略验证工作, 凭借VnPy实现正式的实盘运用落地。最初运用TqSdk进行极简式开发, 实现快速回测, 以此来验证策略的有效性, 进而大量节省调试时间以及部署时间在策略能够稳定盈利之后, 借助VnPy展开重构适配, 凭借其具备的高稳定性、高拓展性以及私有化可控的优势, 去对接正式的实盘账户, 构建标准化且可运维的交易系统, 同时兼顾开发效率与实盘安全性。总结TqSdk是对新手友好的, 具备轻量化以及高效率这些特质的量化工具, 其核心价值在于“降低门槛、快速落地”VnPy是专业级别的, 拥有全功能和可定制特点的量化平台, 它的核心价值是“稳定可控、无限拓展”。不存在绝对是更好的框架这一情况啊, 有的只是更加适配于自身场景的选择: 要是新手入门, 想要快速试错那就选TqSdk, 要是深耕量化领域, 去搭建系统, 进行专业实盘操作那就选VnPy。