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前言

国内期货实盘里，同一时刻你想买螺纹钢，可以挂限价在买一排队（排队价），也可以直接吃卖一（对价），或挂得更低等待成交。程序化里若价格选错，典型结果是：回测里假设都能成交，实盘却整天挂单不动，或对价吃单滑点过大侵蚀 edge。

天勤 TqSdk 的TargetPosTask用参数price控制调仓时的报价风格：文档写明"ACTIVE"为对价（买用卖一、卖用买一），"PASSIVE"为排队（买用买一、卖用卖一，可能造成较多撤单）。手写insert_order时则自己填limit_price。下面按国内期货实盘常见成交问题，说明三种报价方式各自适合什么场景，以及和回测假设对齐时要注意什么。

一、三种说法与 ACTIVE/PASSIVE 对应

文档还允许price为 Callable：传入方向返回价格，返回 nan 会抛错——适合严格限价或结合quote加减 tick。

二、ACTIVE 适用场景

• 趋势跟进，希望尽快达到目标净仓；
• 流动性正常、点差小于策略容忍；
• 回测与模拟用 ACTIVE，实盘行为较接近“能成交”假设。

注意：ACTIVE 在波动大时成交价会跳，滑点需回测敏感性或模拟统计。

三、PASSIVE 适用场景

• 更在意价格，愿意等；
• 流动性好、队列不太长；
• 文档提示 PASSIVE 可能造成较多撤单，在行情剧烈时 task 会随价格变化撤单重挂，CPU 与报单频率上升。

不适合临近涨跌停、盘口一侧缺失时硬排队——可能长期不成交。

四、构造示例与注释

fromtqsdk.libimportTargetPosTask# 对价调仓（默认）task_active=TargetPosTask(api,"SHFE.rb2510",price="ACTIVE")# 排队调仓task_passive=TargetPosTask(api,"SHFE.rb2510",price="PASSIVE")# 自定义：买入不超过 last_price + 1 tickdefmy_price(direction):tick=quote.price_tickifdirection=="BUY":returnmin(quote.ask_price1,quote.last_price+tick)returnmax(quote.bid_price1,quote.last_price-tick)task_custom=TargetPosTask(api,"SHFE.rb2510",price=my_price)

quote需在wait_update后有有效买卖盘；刚开盘或指数类合约可能缺档，要判断 nan。

五、与 insert_order、限价单关系

学习阶段可用insert_order(symbol, "BUY", "OPEN", 1, limit_price=...)理解拒单。生产环境趋势策略常用 task 统一调仓；同一合约勿 task 与 insert_order 混用（官方明确）。

FAK/FOK 等高级参数见 insert_order 专题，与 task 是不同路径。

六、怎么选：决策表

总结

限价、对价、排队价看似只是下单细节，实则决定了策略在真实盘口里是“尽快成交”还是“以等待换确定性”。当你把 ACTIVE/PASSIVE 的选择与策略目标、流动性场景、以及回测/模拟的成交假设统一起来，执行层就不会成为收益曲线的黑箱：回测里你以为会发生的交易，在实盘里更可能以相近的路径发生。另一方面，夜盘或盘口变薄时，排队可能长期不成交；这时需要用规则明确什么时候禁开新仓、什么时候允许用更合适的 price 模式调整执行。让这些边界写进配置并在日志里留痕，回测与实盘就能形成更稳定的衔接。

FAQ

1）默认是哪个？

ACTIVE。

2）PASSIVE 撤单多？

文档已提示，夜盘活跃品种要监控报单频率。

3）股指平今贵？

配合 offset_priority，见开平专题。

4）回测区分 ACTIVE/PASSIVE？

模拟成交模型不同，应用同一 price 做样本外。

风险提示

本文讨论执行方式，不构成投资建议。