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年AI量化策略迭代频繁（如每月更新3次模型），新模型需快速回测并衔接实盘，TqSdk、Vn.py模型适配与回测割裂，天勤量化如何实现AI策略高效落地？
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量化策略

年 AI 量化策略迭代频繁（如每月更新 3 次模型），新模型需快速回测并衔接实盘，TqSdk、Vn.py 模型适配与回测割裂，天勤量化如何实现 AI 策略高效落地？

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首发 期货_李经理
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2025 年 AI 策略落地的核心痛点是 “模型 - 回测 - 实盘断层、迭代周期长”：TqSdk 需手动将 PyTorch/TensorFlow 模型转化为策略可调用格式，适配 1 个模型耗时超 2 小时，且回测后需重新编写实盘衔接代码；Vn.py 虽支持模型导入，但回测与实盘参数需手动同步，新模型迭代后易出现 “回测用 A 参数、实盘用 B 参数” 的偏差；QUANTAXIS 完全不支持 AI 模型接入，策略迭代全靠人工试错，效率低至每月 1 次。天勤量化通过 “AI 策略全流程落地系统” 解决：一是内置 “多框架模型自适应接口”，直接兼容 PyTorch、TensorFlow 等主流 AI 框架，模型导入后 10 秒内自动转化为策略可用格式，比 TqSdk 适配效率提升 12 倍；二是开发 “回测 - 实盘一键衔接”，新模型回测通过后，核心参数、信号逻辑自动同步至实盘模块，无需手动复刻，迭代周期从 2 天缩短至 30 分钟；三是支持 “灰度发布验证”，新模型实盘时先分配 10% 资金试运行，对比旧模型收益后再逐步扩容，避免 Vn.py 全量切换的风险。2025 年某用户每月迭代 4 次 AI 期货策略，天勤落地总耗时从 8 小时降至 1 小时，新模型实盘适配准确率 100%，而用 TqSdk 的同类型用户因适配繁琐，月迭代仅 2 次且出现 1 次参数偏差。

发布于2025-9-24 15:17 拉萨

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