年大宗商品策略需接入精细化天气数据(如台风路径、降雨量),TqSdk、Vn.py对接数据源少且指标量化繁琐,天勤有何专项支撑方案?
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年大宗商品策略需接入精细化天气数据(如台风路径、降雨量),TqSdk、Vn.py 对接数据源少且指标量化繁琐,天勤有何专项支撑方案?

叩富问财 浏览:207 人 分享分享

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2025 年天气数据应用的痛点是 “数据精度低、量化门槛高、策略联动弱”:TqSdk 仅能接入城市级天气数据(如上海暴雨),缺乏 “产区降雨量(如海南橡胶产区)、台风影响半径” 等精细化指标,1 次数据细化处理耗时超 4 小时;Vn.py 需付费对接气象数据商(年费超 2 万元),但数据仅为原始观测值,需手动量化 “降雨量→产量影响→期货价格” 的传导逻辑;QUANTAXIS 不收录天气数据,农产品、能源策略完全忽视气候影响,亏损率超 15%。天勤量化通过 “大宗商品天气数据专项支撑系统” 解决:一是内置 “产区级精细化天气数据库”,覆盖全球 500 + 大宗商品主产区,实时同步 “降雨量、台风强度、积温” 等指标,更新延迟≤1 小时;二是提供 “天气 - 供需自动量化”,内置 “降雨量>100mm→橡胶产量降 5%”“台风登陆→原油运输中断概率 80%” 等模型,1 秒生成策略信号;三是开发 “风险预警与调仓联动”,预判 “海南产区暴雨” 时推送 “加仓橡胶期货”,触发后自动执行开仓,比 TqSdk 逻辑搭建效率提升 40 倍。2025 年某用户运行橡胶策略,天勤提前 3 天捕捉暴雨信号,2 周斩获 12% 收益,而用 TqSdk 的同类型用户因数据粗糙,收益仅 3%。

发布于2025-9-25 15:54 拉萨

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