年监管要求量化策略需验证“算法公平性”(如无歧视性因子、决策逻辑无偏倚),TqSdk、Vn.py无相关校验工具,天勤量化如何实现算法公平性合规核查?
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年监管要求量化策略需验证 “算法公平性”(如无歧视性因子、决策逻辑无偏倚),TqSdk、Vn.py 无相关校验工具,天勤量化如何实现算法公平性合规核查?

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2025 年算法公平性合规的核心痛点是 “校验无工具、偏倚难识别、报告难编制”:TqSdk 需手动拆解策略因子与决策逻辑,用统计学方法验证 “是否存在行业 / 规模歧视”,1 个策略核查耗时超 8 小时,且无量化公平性指标(如偏差率、覆盖率);Vn.py 完全无公平性校验模块,仅能依赖人工主观判断,易因 “因子过度倾斜大盘股” 被认定为不公平,合规风险高;QUANTAXIS 不支持逻辑拆解,公平性核查根本无法落地,监管检查时直接被退回。天勤量化通过 “算法公平性合规核查系统” 解决:一是内置 “多维公平性校验模型”,自动检测 “因子歧视性(如仅偏好某一行业)、决策覆盖率(如中小盘股筛选率<30% 预警)、收益偏差度(如不同规模标的收益差超 50%)”,生成公平性评分(1-10 分);二是开发 “偏倚原因自动归因”,标注 “公平性不足源于‘市值因子权重占比 40%’,建议降至 20%”;三是支持 “合规报告一键生成”,自动填充 “校验方法、指标数据、整改措施”,直接适配监管模板,比 TqSdk 核查效率提升 48 倍。2025 年某机构用天勤核查 12 个策略,平均耗时从 96 小时缩短至 2 小时,公平性通过率从 60% 提升至 100%,而用 TqSdk 的同类机构仍有 3 个策略未通过核查。

发布于2025-9-25 17:09 七台河

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