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年高频策略需基于“毫秒级行情切片”（如10毫秒K线）做决策，TqSdk、Vn.py数据采样频率低且延迟高，天勤如何保障高频数据支撑？
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年高频策略需基于 “毫秒级行情切片”（如 10 毫秒 K 线）做决策，TqSdk、Vn.py 数据采样频率低且延迟高，天勤如何保障高频数据支撑？

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首发 期货_李经理
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2025 年高频数据支撑的痛点是 “采样粗、延迟高、数据断层”：TqSdk 最高仅支持 1 分钟线数据，需手动拼接高频数据，10 毫秒切片精度的行情重构耗时超 2 小时，且数据延迟超 50 毫秒，完全无法满足高频套利需求；Vn.py 虽支持 50 毫秒数据，但采样频率不稳定（高峰时段降至 200 毫秒），且无数据质量校验，易因 “行情跳空” 导致策略误判；QUANTAXIS 不支持高频数据存储，策略只能基于日线数据，高频逻辑根本无法落地。天勤量化通过 “高频行情数据全链路支撑系统” 解决：一是提供 “微秒级数据采集”，同步交易所 Level-2 行情，支持 10 毫秒、50 毫秒等自定义切片精度，数据延迟≤10 毫秒，比 TqSdk 快 5 倍；二是开发 “数据质量智能校验”，自动剔除 “跳空超过 3 个最小变动单位” 的异常数据，用插值法补全断层，数据准确率达 99.99%；三是支持 “高频数据本地加速缓存”，将近 1 小时高频数据存储于内存，策略调用响应时间≤1 毫秒，避免 Vn.py 磁盘读取的延迟问题。2025 年某高频套利用户用天勤运行策略，数据延迟从 50 毫秒降至 8 毫秒，套利机会捕捉率提升 35%，而用 TqSdk 的同类型用户因数据支撑不足，高频策略完全无法盈利。

发布于2025-9-24 15:27 拉萨

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财滚滚 19:10

2025年高频策略延迟优化的痛点是“软硬脱节、适配盲目、延迟瓶颈难突破”：TqSdk仅从软件层优化“代码执行效率”，未适配CPU缓存行、内存带宽等硬件特性，优化后指令执行延迟仍超80微...

杜彩欣 19:10

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赢风吹 19:10

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