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无棋量化终端操作手册
全自动执行中枢

无棋量化控制台

W-Quant 官方使用手册

免环境配置 源码级加密 飞书推送

欢迎使用 无棋量化 (WuqiQuant)。本软件是一款专为通达信量化接口 (TdxQuant) 打造的本地化智能策略控制台,旨在为您提供零配置、开箱即用的专业量化选股与交易体验。

本指南将详细介绍软件的环境要求、配置方法以及各策略的实战运行流程。

01 第一章 环境准备

1.1 通达信客户端要求

无棋量化的底层数据与交易指令完全依赖于通达信的 TQ 接口,因此您必须安装支持该接口的通达信版本:

  • 版本要求:通达信金融终端 或 专业研究版。
  • TQ 策略功能支持:请确保您的通达信客户端主菜单栏中包含 “TQ策略” 选项(包括:TQ策略管理、TQ数据设置、TQ策略信号等)。
  • 运行状态:在启动无棋量化控制台之前,请务必先登录并启动通达信客户端

1.2 数据准备

为了保证策略(如 RPS 相对强度、均线、口袋支点等)计算的准确性,您需要在通达信客户端中准备好历史数据:

数据下载步骤:
1. 点击通达信菜单栏的 “TQ策略” -> “TQ数据设置”
2. 设置定时下载日线数据,或手动下载所需品种的日线/分钟线数据以及专业财务数据。

1.3 软件运行

无棋量化控制台采用单文件绿色免安装设计:

直接双击下载的 W-Quant.exe 即可启动,无需安装任何 Python 环境,真正做到开箱即用。

02 第二章 软件界面与参数配置

启动无棋量化控制台后,您将看到左侧的策略导航栏与右侧的控制面板

控制台主界面

2.1 授权认证

在“参数设置”面板的顶部:

  • 本机机器码:系统自动生成的唯一设备标识。如果您初次使用,请点击“复制”按钮,将机器码发送给客服获取授权。
  • 授权码 (License Key):将获取到的授权码粘贴在此处,保存后方可正常运行策略。

2.2 核心参数设置

参数设置界面
参数名 说明
DLL 路径 (DLL_PATH) 通达信 TQ 接口核心文件的路径。默认一般为:C:\new_tdx64\PYPlugins\TPythClient.dll
监听板块 (SOURCE_BLOCK) 策略扫描的股票池范围。您需要在通达信客户端中提前建立该自定义板块。
推送目标板块 (TARGET_BLOCK) 选股成功后,符合条件的股票将自动添加到此通达信自定义板块中,方便盘中盯盘。
K线周期 & 数量 默认通常为 1d (日线) 和 150~300 根K线。长线策略需调高。
扫描间隔 (秒) 策略轮询整个股票池的时间间隔,默认为 300 秒。

2.3 消息通知配置

系统支持实时的选股结果与交易信号推送:

  • 开启 “启用飞书群机器人推送”
  • 填入您的飞书群 Webhook 地址。触发信号后,机器人将以图文并茂的卡片形式向您推送选出的强势标的。
飞书推送

03 第三章 策略运行与实战指南

在左侧下拉菜单中选择您要运行的策略,点击 “▶ 启动策略”。此时,运行状态将变更为绿色的“运行中”,您可以在“运行日志”窗口中实时查看扫描进度与结果。

RPS 相对强度选股

基于欧奈尔体系,计算过去特定周期内的涨幅排名,寻找动能最强的前 10% 品种。适合中长线趋势交易。

RPS + 10MA 增强版

在基础 RPS 上增加均线形态与 10MA 支撑确认。过滤破位股票,提高入场胜率,适合波段跟随。

板块联动 RPS 策略

将 RPS 应用到行业板块指数上,筛选强势板块中的强势个股,踩准市场资金抱团主线。

口袋支点模型

量价波段狙击。监控强势股横盘缩量,在出现“放量收高”异动点时发出信号,提前埋伏。

波动率突破 (CTA)

经典的日内/短线策略。自动计算历史真实波动率构建动态通道,盘中价格势能突破上下轨即刻顺势开仓。

04 第四章 自定义策略编写 (AI 辅助小白版)

在最新版本的无棋量化控制台中,我们极大地降低了自定义策略的编写门槛。您只需要打开系统自带的 Custom_Strategy_Template.py 文件,即可开始编写属于自己的选股逻辑。

4.1 使用 AI 助手一键生成代码

如果您完全不懂代码,可以把下面的 提示词(Prompt) 直接复制发给 AI 助手(如 ChatGPT、通义千问、Kimi、豆包等),让 AI 帮您写出策略代码:

你现在是一位精通 Python 和量化交易的资深开发工程师。 我正在使用一个基于 pandas 的简易量化选股框架,现在需要你帮我编写一段选股策略代码。 【数据结构说明】 我会给你传入一个名为 `df_kline` 的 Pandas DataFrame,里面包含了一只股票的历史K线数据。 它一定包含以下列名(全部为小写): - 'open' (开盘价) - 'high' (最高价) - 'low' (最低价) - 'close' (收盘价) - 'volume' (成交量) 数据按时间从旧到新排序,因此 `iloc[-1]` 代表今天(最新)的数据,`iloc[-2]` 代表昨天的数据。 【函数要求】 1. 请编写一个名为 `compute_signals(df_kline)` 的函数。 2. 在函数开头加入保护机制:如果 `len(df_kline) < 30`(或你策略需要的最小天数),直接返回 `False, ""`。 3. 如果满足我的选股逻辑,请返回 `True, "触发原因或信号名称"`。 4. 如果不满足条件,请在函数最后返回 `False, ""`。 5. 只需返回这个函数的完整代码即可,不需要写其他无关的框架代码或 imports。 【我的选股逻辑如下】: (请在这里写上你想要的策略,比如:今天的收盘价大于 5 日均线,且今天的成交量是昨天的两倍以上。)

您只需要把最后一行括号里的内容,替换成自己脑海里的选股想法,发给 AI。然后把 AI 吐出来的代码,粘贴到 Custom_Strategy_Template.py 里替换掉原来的 compute_signals 函数,即可在控制台中加载运行!

05 第五章 常见问题排查 (FAQ)

Q1:点击启动后日志报错 找不到 TPythClient.dll

A:请检查通达信是否安装了量化功能,并在“参数设置”中确认 DLL_PATH 的路径是否与您通达信安装目录下的 PYPlugins/TPythClient.dll 完全一致。

Q2:选股日志提示“数据不足”或“无法计算 RPS”?

A:通达信本地缺失历史K线数据。请前往通达信客户端 -> “TQ策略” -> “TQ数据设置” 中补充下载近一到两年的日线历史数据。

Q3:飞书机器人没有收到推送?

A:请检查“参数设置”中是否开启了推送开关,且 Webhook 地址是否完整正确。同时请确认您电脑的网络连接正常。

06 第六章 技术支持

如果您在使用过程中遇到任何问题,或需要专属的个性化策略定制服务,请随时与我们联系:

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