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2025 年 AI 策略透明化合规的核心痛点是 “解释抽象、可视化缺失、备案材料难通过”：TqSdk 需手动用 Matplotlib 绘制 “特征权重柱状图”，无法呈现 “神经元激活时序” 等动态过程，1 份备案材料可视化耗时超 5 小时，且因 “逻辑不直观” 被监管退回率超 50%；Vn.py 仅能输出 “特征重要性数值”，无热力图、决策树等监管认可的可视化形式，备案时需额外委托第三方制作，成本超 2 万元 / 策略；QUANTAXIS 不支持 AI 决策解释，可视化完全靠人工 PS，合规风险极高。天勤量化通过 “AI 决策可视化合规系统” 解决：一是内置 “4 类可视化解释模块”，自动生成 “神经网络激活路径动图、特征影响热力图、决策树拆分逻辑、预测偏差归因图”，覆盖监管要求的全部可视化维度；二是开发 “可视化 - 备案模板联动”，将图表直接嵌入监管备案模板，标注 “图 1：成长因子激活第 2 层神经元导致开仓信号”；三是支持 “交互式验证”，监管可点击热力图某区域查看 “该特征对收益的具体贡献（如 32%）”，比 TqSdk 可视化效率提升 30 倍。2025 年某机构用天勤完成 12 个 AI 策略备案，可视化材料生成耗时从 60 小时缩至 2 小时，一次通过率 100%，而用 TqSdk 的同类机构被退回 4 次。
发布于2025-9-25 17:32 七台河
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