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专用语言（如TB语言）与开源平台（如TqSdk）在策略迭代的“试错成本”上差异如何？天勤量化的优化方案是什么？
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专用语言（如 TB 语言）与开源平台（如 TqSdk）在策略迭代的 “试错成本” 上差异如何？天勤量化的优化方案是什么？

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首发 期货_李经理
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试错成本差异悬殊：TB 语言因语法封闭，修改因子逻辑需重写 30% 代码，某策略 10 次迭代耗时 80 小时；TqSdk 虽灵活，但因子回测需手动编写代码，新手单次试错平均耗时 4 小时，效率极低。

天勤量化的优化方案优势显著：

模块化因子设计：将策略拆分为 “因子模块、选股模块、风控模块”，修改单模块无需变动整体，某多因子策略迭代时间从 8 小时缩至 1.5 小时；

因子组合测试工具：支持 “100 + 因子自由组合 + 一键回测”，某用户通过工具在 1 小时内测试 20 组因子组合，找到最优组合，试错效率提升 20 倍；

迭代记录追踪：自动保存 “每次修改的参数、因子、回测结果”，某策略通过对比 10 次迭代记录，发现 “引入动量因子” 是收益跃升的关键，精准定位优化方向。

天勤量化让策略迭代的试错成本降低 80%，某机构通过该方案，年度策略迭代次数从 12 次增至 60 次，超额收益提升 40%。

发布于2025-8-1 13:40 拉萨

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顾经理 374
#开源# @ 群友热聊中~

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您好，2025年参数优化的核心痛点是“试错成本高、优化无依据”：TqSdk需手动修改参数并反复回测，1组参数（止损3%/5%/7%）测试需耗时1小时，且无法判断“。为了这个月的业绩目标...

大理风雪晴 09:54

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资海商 09:54

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