AI 模型训练的核心是 “数据质量 + 场景覆盖”，天勤通过 “数据清洗 + 多场景切割 + 标签优化” 让模型预测准确率提升 40%。

1、高质量数据直接用：天勤提供 “预处理好的历史数据”，包含 “Tick 级行情 + 分钟线 + 基本面数据”，自动去除 “异常值”（如错误报价），数据清洗时间从 2 天缩短到 2 小时，模型输入质量提升 90%。

2、数据按 “场景分类” 训练：把历史数据按 “趋势市、震荡市、极端行情” 分类，AI 模型分别在三类场景中训练，比如在震荡市数据中优化 “高抛低吸” 逻辑，趋势市中强化 “追涨杀跌” 信号，模型适应不同行情的能力提升 60%。

3、标签标注更贴合实盘：天勤用 “实际可成交价格” 标注训练标签（如 “买入信号对应下一分钟的平均成交价”），避免用 “收盘价” 标注导致的 “未来函数” 问题，模型预测与实盘信号一致性提升 50%。

用天勤数据训练后，AI 模型的行情预测准确率从 55% 提升到 75%，策略盈利稳定性提升 30%。