摘要

2026 年通达信金融终端迎来重大更新，正式推出TQ 策略 Python 量化交易系统，打破了传统通达信仅支持公式编写的限制，为广大通达信用户打开了 Python 量化的大门。本文将手把手教你从官方下载、环境搭建到第一个量化策略的编写与运行，详细讲解 TQ 策略的核心数据接口，并对比通达信量化与迅投 QMT 的核心差异，帮助量化投资者快速上手这一全新工具。

一、前言：通达信迈入 Python 量化时代

作为国内用户基数最大的行情交易软件，通达信凭借其简洁的界面、快速的行情和丰富的公式系统，深受广大散户和交易者的喜爱。但长期以来，通达信仅支持自定义公式编写，无法满足复杂量化策略的开发需求，成为其最大的短板。

2026 年，通达信终于推出了原生 Python 量化交易功能 ——TQ 策略，支持全品种行情数据获取、策略回测与实盘交易。这一更新意味着，数千万通达信用户无需切换平台，即可直接在熟悉的软件中进行 Python 量化开发，真正实现了 "行情 - 策略 - 交易" 的一体化。

二、官方下载渠道（2026 年 3 月最新）

目前通达信 Python 量化功能仅在最新测试版和量化模拟版中开放，建议从官方渠道下载，避免第三方版本携带病毒。

平台	版本	下载方式	更新时间	大小	备注
Windows	金融终端 (量化模拟) V7.72	官方网站下载	2026-03-28	160.32MB	免费使用，注册用户即可体验 TQ 策略，Level2 用户支持实盘交易
Windows	期货通 V1.72	官方网站下载	2026-03-20	107.16MB	免费使用，支持所有 CTP 期货交易，即将开放 Python 量化功能
Mac	iMac 版 V3.59	官方网站下载	2026-01-09	26.64MB	支持 OSX 10.15~26.1，M 系列芯片，即将开放 Python 量化
统信 UOS / 银河麒麟	ARM 版 V7.64	应用商店搜索 "通达信金融终端"	2024-07-05	135.87MB	支持鲲鹏、飞腾、海思麒麟芯片
鸿蒙 PC	鸿蒙版	鸿蒙应用市场搜索 "通达信"	2024-07-05	135.87MB	原生鸿蒙 PC 客户端

官方下载地址：https://www.tdx.com.cn/soft.html

三、安装与环境搭建

3.1 软件安装

• 建议将通达信安装在非系统盘（D 盘 / E 盘），避免因系统权限限制导致数据写入失败、策略无法运行等问题
• 安装完成后，打开软件并注册登录，即可在顶部菜单栏看到 **"TQ 策略"** 选项

3.2 Python 环境配置

通达信 TQ 策略目前仅支持 Python 3.13 版本，这是目前要求最高的量化平台之一，建议使用 Anaconda 创建虚拟环境进行管理：

# 创建Python 3.13虚拟环境
conda create -n tdx_quant python=3.13 -y

# 激活虚拟环境
conda activate tdx_quant

# 安装量化常用库
pip install pandas numpy matplotlib tqdm

配置完成后，打开通达信【TQ 策略】→【TQ 数据设置】，将 Python 解释器路径设置为刚才创建的虚拟环境路径即可。

四、第一个 TQ 策略：数据获取实战

4.1 策略文件目录

通达信的所有 Python 策略文件都存放在安装目录下的PYPlugins/user文件夹中。我们可以使用 VSCode 或 PyCharm 打开该文件夹，直接在外部编辑器中编写代码，通达信会自动同步更新。

4.2 核心数据获取接口

通达信 TQ 策略提供了tdxdata模块用于获取行情数据，以下是最常用的 K 线数据获取示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from tqcenter import tdxdata

# 初始化数据接口
tdxdata.initialize(__file__)

# 获取多只股票的日线数据
df = tdxdata.get_market_data(
    field_list=["open", "high", "low", "close", "volume"],
    stock_list=["600107.SH", "600519.SH"],
    start_time="20250101",
    end_time="20251204",
    count=-1,  # -1表示获取指定时间段内的所有数据
    dividend_type="none",  # 不复权，可选front/back
    period="1d",  # 周期，支持1m/5m/15m/30m/60m/1d/1w/1mon
    fill_data=True  # 是否填充缺失数据
)

# 打印结果
print(df)

# 关闭数据接口
tdxdata.close()

4.3 运行策略

1. 将上述代码保存为tdx_data_test.py，放在PYPlugins/user文件夹中
2. 打开通达信【TQ 策略】→【TQ 策略管理器】
3. 点击 "刷新"，即可看到刚才创建的策略
4. 选中策略，点击 "运行"，即可在下方 "输出信息" 面板看到运行结果

五、通达信宽客论坛：交流与问题反馈

为了配合 Python 量化功能的推出，通达信专门上线了 **"宽客论坛"**，为用户提供交流学习和问题反馈的平台。

论坛入口：通达信顶部菜单栏【TQ 策略】→【官方论坛】

论坛主要板块：

• 策略分享：用户分享自己编写的 Python 量化策略
• 问题反馈：提交 TQ 策略的 bug 和使用问题，官方技术人员会及时回复
• 教程文档：官方发布的 TQ 策略使用教程和接口文档
• 数据接口：讨论数据获取相关的问题

目前论坛已经积累了大量的用户反馈和示例代码，是学习通达信量化的最佳场所。

六、通达信量化 vs 迅投 QMT：核心差异对比

虽然通达信已经推出了 Python 量化功能，但和已经打磨多年、生态完善的迅投 QMT 相比，还有不小的差距，具体对比如下：

对比维度	通达信 TQ 策略	迅投 QMT
Python 版本要求	仅支持 Python 3.13	支持 Python 3.6-3.8，兼容性更好
数据接口	基础 K 线数据，接口较少	全品种全周期数据，支持 Tick 数据、逐笔成交、财务数据等
回测功能	基础回测，功能简单	专业回测引擎，支持多因子回测、绩效分析、风险指标计算
交易接口	支持实盘交易，功能有限	支持普通交易、算法交易、篮子交易、高频交易
生态成熟度	测试阶段，生态不完善	成熟生态，大量第三方策略和教程
开通门槛	免费使用，Level2 用户支持实盘	券商开户即可免费开通，门槛低
适用人群	通达信老用户、入门级量化投资者	专业量化投资者、高频交易者

七、总结与展望

通达信支持 Python 量化是国内量化行业的一个重要里程碑，它让数千万普通交易者有机会接触到 Python 量化，极大地降低了量化交易的门槛。

目前通达信 TQ 策略还处于测试阶段，框架已经搭建完成，但功能上还有很多不完善的地方，数据接口和回测功能都比较基础。但相信随着后续的不断更新，通达信量化会逐渐完善，成为继 QMT、PTrade 之后又一个主流的个人量化交易平台。

对于通达信老用户来说，现在可以先下载量化模拟版体验一下，熟悉 TQ 策略的基本使用方法，等待后续功能完善后再进行实盘交易。

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风险提示：本文仅为量化技术学习交流，不构成任何投资建议。量化交易存在技术风险、市场风险、系统风险等多种风险，过往业绩不预示未来表现，投资者应根据自身风险承受能力谨慎决策。