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2025 年策略冷启动的痛点是 “数据不足、回测失真、实盘适配难”：TqSdk 需用 5 年以上历史数据回测新策略，参数优化完全依赖过去行情，冷启动后实盘收益比回测低 60%；Vn.py 虽能缩短回测周期，但无 “跨市场数据迁移” 功能，无法用同类品种数据辅助优化，参数适配成功率不足 30%；QUANTAXIS 冷启动完全靠人工试错，首月亏损率超 25%。天勤量化通过 “策略冷启动智能优化系统” 解决：一是采用 “迁移学习 + 小样本训练”，用同类成熟策略的实盘数据（如美股消费策略数据辅助 A 股消费策略）训练模型，3 个月小样本即可完成参数初调，回测 - 实盘偏差缩至 15% 以内；二是开发 “实时参数校准”，冷启动后每小时用最新实盘数据修正参数（如止损线从 3% 微调至 2.5%），适配效率比 TqSdk 快 10 倍；三是支持 “风险边界兜底”，设置 “冷启动期最大回撤≤5%”，触发时自动降低仓位至 20%，比 TqSdk 冷启动亏损降低 70%。2025 年某新股票策略经天勤优化后，冷启动首月收益 3%，而用 TqSdk 的同类型策略首月亏损 8%。
发布于2025-9-25 17:38 七台河
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