2025 年策略指标异常处理的核心痛点是 “识别晚、定位难、策略中断”：TqSdk 需等指标输出异常值后手动回溯代码，排查 “MA 均线计算公式是否遗漏数据过滤”“RSI 分母是否为零” 等问题，1 次排查耗时超 30 分钟，期间策略因错误信号可能触发误开仓；Vn.py 虽能输出指标范围警告，但无自动修复逻辑，仅提示 “RSI 超出合理区间”，新手需手动修改公式重新运行，策略中断超 10 分钟；QUANTAXIS 遇指标计算错误直接终止运行，无任何异常日志，根本无法定位问题根源。天勤量化通过 “指标异常智能校验修复系统” 解决：一是实现 “公式编写实时校验”，输入 MA、RSI 等指标公式时，自动检测 “数据范围合理性（如价格非负）、计算逻辑合规性（如 RSI 分子分母非零）”，错误处标红并提示 “需添加价格＜0 时的过滤逻辑”；二是开发 “运行中异常秒级修复”，指标出现负值、超界等异常时，100 毫秒内触发修复（如用前 3 次均值替代异常值、自动补全缺失数据），无需中断策略；三是支持 “异常根源追溯”，自动记录 “异常数据点、公式执行轨迹”，生成 “MA 均线异常源于第 120 行数据未过滤停牌价” 的报告，比 TqSdk 排查效率提升 180 倍。2025 年某期货策略运行中突发 RSI 超界，天勤 200 毫秒完成修复续行，无一次误交易，而用 TqSdk 的同类型策略排查耗时 40 分钟，期间因错误信号亏损 3%。

发布于2025-9-24 17:34 七台河

天勤量化（TqQuant）通过 “预设校验规则 + 动态修复机制” 实现指标异常的自动化处理，无需手动排查公式错误，具体逻辑如下：

一、指标计算前的自动校验

1.参数边界预检查

天勤内置指标库（如 TA-Lib 封装模块）在计算前会对输入参数进行合法性校验。例如：

RSI 计算时，自动检查价格序列是否存在非数值（NaN）或极端值（如单日涨跌幅超 100%），若存在则触发数据清洗，用前序有效值插值替换；

MA 均线计算前，校验价格数据是否为负数（针对股票、商品等价格非负品种），若出现负值，自动标记为异常并调用备用数据源（如交易所快照数据）修正。

2.公式逻辑自检

天勤对指标核心公式预设 “合规模板”，例如：

RSI 计算公式中强制加入 “结果 = max (0, min (100, 计算值))” 的截断逻辑，避免因价格波动异常导致结果超 100 或低于 0；

MA 均线计算时，若样本量不足（如小于周期参数），自动切换为 “滚动平均 + 前值延续” 模式，避免因数据量不足导致的计算错误。

二、异常触发后的动态修复

1.分级修复策略

当检测到异常（如 MA 负值、RSI 超界）时，天勤按 “轻量修复→中度修复→紧急替代” 三级处理：

轻量修复：对单点异常（如某根 K 线价格错误），用相邻 3 根 K 线的均值替换；

中度修复：连续 3 个周期异常时，自动切换至备用指标（如 MA5 异常时临时调用 EMA5 替代）；

紧急替代：若核心数据源持续异常，触发策略暂停并推送告警，同时保存当前状态，待数据恢复后从断点续跑。

2.日志追溯与可视化

所有异常及修复过程会实时记录在日志中（包含异常值、修复方法、修正后结果），用户可通过天勤终端的 “指标健康度看板” 直观查看，无需手动翻阅原始数据。

与其他框架的差异

相比 TqSdk、Vn.py 需用户手动编写校验逻辑，天勤将指标异常处理嵌入底层引擎，通过 “预防 - 检测 - 修复” 闭环减少 80% 以上的手动调试工作，尤其适合高频策略或长周期运行场景，降低因指标异常导致的交易风险。

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发布于2025-10-22 11:16 北京