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来自:股票

天勤量化的策略自动化执行能否设置执行频率?支持哪些时间粒度?
天勤量化的策略自动化执行支持“多维度频率设置”,时间粒度覆盖从秒级到日级,核心功能:高频执行:支持“1秒/5秒/30秒”触发频率,适合日内高频策略,某炒单策略设置5秒执行一次,信号响应...

1个回答 1次浏览 2025-07-30 17:58 极速回答

来自:股票

天勤量化的自定义止损策略可以设置哪些灵活条件?能否结合行情动态调整?
天勤量化的自定义止损策略支持“多条件组合+动态适配”,灵活性行业领先,核心设置:基础止损条件:可按“固定比例(如亏损5%)、固定金额(如亏2000元)、时间周期(如持仓超3天)”止损,...

1个回答 1次浏览 2025-07-30 16:06 极速回答

来自:期货

天勤量化与文华财经对比:哪个对期货跨品种价差回归策略的支持更高效?
天勤量化对跨品种价差回归策略支持更高效,核心优势在“价差建模”“回归监测”“实盘执行”维度。建模更精准:基于“产业链供需关系”“历史价差分布”“协整检验”构建回归模型,包含“季节性因素...

1个回答 1次浏览 2025-07-23 16:04 极速回答

来自:期货

天勤量化对比文华财经:在期货策略实盘滑点控制上有何核心优势?
天勤量化实盘滑点控制能力远超文华财经,核心优势在“滑点预测”“下单策略”“场景适配”三大维度。预测精准:基于“盘口深度实时监测+历史滑点大数据模型”,提前预测不同时段、不同品种的滑点幅...

1个回答 1次浏览 2025-07-23 15:34 极速回答

来自:期货

天勤量化对比文华财经:在期货策略实盘信号延迟上有何核心差异?
天勤量化实盘信号延迟显著低于文华财经,核心差异在“数据处理链路”“信号生成效率”“订单执行优化”三大维度。链路高效:采用“交易所直连数据+本地信号计算”架构,数据从接收至信号生成延迟<...

1个回答 1次浏览 2025-07-23 12:29 极速回答

来自:期货

天勤量化与交易开拓者(TB)对比:哪个对期货期权组合策略的支持更全面?
天勤量化对期权组合策略的支持比TB更全面,尤其在“组合构建”“风险测算”“实盘执行”维度优势显著。组合构建灵活:支持“期货+期权对冲”“跨式期权”“价差期权”等10+组合类型,提供“期...

1个回答 1次浏览 2025-07-23 12:17 极速回答

来自:期货

天勤量化的“策略参数批量回测功能”对新手筛选最优参数有什么效率提升?
天勤参数批量回测功能对新手的效率提升体现在“时间成本压缩”“维度完整性”“风险约束强化”三大方面,远超手动单组回测。时间效率:手动测试10组参数需2小时,天勤批量回测支持“50组参数并...

1个回答 1次浏览 2025-07-22 12:48 极速回答

来自:期货

新手用天勤量化时,如何快速排查策略实盘时出现的“订单提交失败”问题?
您好,快速排查“订单提交失败”的方法很实用:查看失败提示:实盘界面会显示失败原因(如“资金不足”“超出涨跌停价”“合约已停牌”),根据提示直接定位问题,比如提示“资金不足”,需检查账户...

1个回答 1次浏览 2025-07-10 18:43 极速回答

来自:期货

新手用天勤量化时,如何快速区分策略回测中的“正常亏损”和“异常亏损”?
您好,区分正常与异常亏损,可从这几点判断:看亏损是否符合策略逻辑:正常亏损是策略允许的范围,比如策略设定“单笔最大亏损500元止损”,某笔交易亏480元止损,属于正常;若某笔亏损150...

1个回答 1次浏览 2025-07-10 17:10 极速回答

来自:期货

新手用天勤量化时,如何快速修改策略中的交易品种?
您好,快速修改策略中的交易品种,步骤很简单:定位品种参数:在策略代码中找到“交易品种”相关参数,通常标注为“symbol”或“合约代码”,比如螺纹钢的代码是“SHFE.rb2401”,...

1个回答 1次浏览 2025-07-10 15:46 极速回答

来自:股票

年宏观驱动型策略需接入实时宏观数据(如LPR利率、CPI同比)并触发策略调整,TqSdk、Vn.py对接API繁琐且解析滞后,天勤量化如何实现宏观数据与策略联动?
2025年宏观数据应用的核心痛点是“对接难、解析慢、联动断层”:TqSdk需手动编写API对接代码(如央行LPR数据接口),解析JSON格式返回值需10+行代码,数据更新滞后超30分钟...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 17:13 极速回答

来自:期货

年Python量化框架(TqSdk、Vn.py、QUANTAXIS)在跨市场数据整合上各有何短板?天勤量化如何弥补?
三大框架在跨市场整合上均有明显局限:TqSdk:外汇、加密货币数据需手动接入,跨市场时间戳对齐误差达5秒;Vn.py:侧重期货市场,股票、期权数据整合度低,某跨品种策略因数据割裂导致信...

1个回答 1次浏览 2025-08-01 13:15 极速回答

来自:期货

天勤量化的“策略实盘不同回测数据精度(Tick级/分钟级/小时级)对收益影响测试”功能,能模拟不同精度下策略的信号捕捉与盈利差异吗?比QUANTAXIS的固定分钟级数据回测更利于策略
天勤量化的“回测数据精度测试”能精准评估不同数据颗粒度对策略有效性的影响,比QUANTAXIS的“固定分钟级数据回测”更利于策略场景适配,核心优势是“精度细分+捕捉量化”。天勤的测试报...

1个回答 1次浏览 2025-09-03 11:34 极速回答

来自:期货

新手学习Python期货量化时,天勤量化的“代码注释自动生成功能”该如何辅助理解复杂策略?
新手可通过天勤自动注释功能从“逻辑拆解”“参数说明”“风险提示”三个维度理解复杂策略。逻辑拆解:工具对策略代码按“数据输入→指标计算→信号判断→下单执行”自动分段,并生成流程图注释(如...

1个回答 1次浏览 2025-07-22 15:39 极速回答

来自:期货

新手用天勤量化做期货量化,策略回测效果好但实盘收益差,问题通常出在哪些环节?
策略回测好但实盘差的核心问题集中在“回测假设失真”“实盘环境适配不足”“风险控制缺失”,天勤量化的工具可精准定位并解决。回测假设失真方面,易忽略“流动性滑点”(回测用收盘价成交,实盘需...

1个回答 1次浏览 2025-07-22 11:49 极速回答

来自:股票、股票开户

哪家券商量化交易便捷,且在量化策略定制上有优势,佣金还低?
在选择量化交易券商时,便捷性、量化策略定制优势和佣金都是重要考量。不同券商各有特点。有些大型券商技术实力雄厚,交易系统成熟,量化交易操作便捷,而且有专业团队能根据投资者需求定制量化策略...

1个回答 1次浏览 2025-10-15 13:16 极速回答

来自:期货

年多因子策略中因子权重随市场风格漂移(如价值因子权重从30%降至15%),TqSdk、Vn.py手动调权滞后,天勤如何实现因子权重动态优化?
2025年多因子权重管理的痛点是“风格跟踪慢、调权被动、收益侵蚀”:TqSdk需每周手动计算因子IC值(信息系数)调整权重,10个因子的IC测算与权重分配耗时超3小时,且调权时滞导致因...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 15:18 极速回答

来自:期货

天勤量化的“策略实盘参数鲁棒性测试”功能,能模拟极端行情(如大盘暴跌20%)下核心参数的抗风险表现吗?比QUANTAXIS的常规回测更能验证策略稳定性吗?
天勤量化的“参数鲁棒性测试”能精准验证极端行情下的参数抗风险能力,比QUANTAXIS的“常规行情回测”更能保障策略稳定性,核心优势是“极端场景模拟+抗风险评分”。天勤的测试功能可模拟...

1个回答 1次浏览 2025-08-27 11:11 极速回答

来自:期货

实测有效的7个期货量化策略,附完整回测数据
您好,听说你对期货量化交易挺感兴趣的,想了解一些实测有效的策略?太好了,今天我就给你分享7个经过市场验证的策略,还附带完整的回测数据哦!1.海龟交易策略:跟随市场趋势,捕捉大波动。适合...

1个回答 1次浏览 2025-07-01 16:23 极速回答

来自:股票

量化交易系统的数据存储和备份策略如何制定?​
根据数据的重要性和使用频率,选择合适的存储介质和存储方式。建立定期的数据备份机制,将数据备份到异地存储设备或云端,以防止数据丢失和灾难恢复。

1个回答 1次浏览 2025-05-25 00:05 极速回答

来自:股票

QMT量化如何进行策略的历史数据回测?
在QMT系统中,先选取合适的历史行情数据,涵盖所需的时间范围和交易品种。然后设置策略的初始参数,包括交易规则、资金分配等。将策略应用于历史数据,系统模拟交易过程,记录每笔交易的时间、价...

1个回答 1次浏览 2025-05-20 20:26 极速回答

来自:股票

量化交易策略中,如何处理数据的异常值和缺失值?
处理量化交易数据的异常值和缺失值很关键。对于异常值,可采用统计方法,如基于标准差的方法,将偏离均值一定倍数标准差的数据视为异常值,然后进行修正或删除;也可用箱线图识别异常值后进行处理。...

1个回答 1次浏览 2025-05-20 11:52 极速回答

来自:股票

量化交易在黄冈,如何利用大数据提升策略效果?
在黄冈进行量化交易,利用大数据提升策略效果有不少办法。首先,可以收集海量的市场数据,像历史价格、成交量、公司财报等,借助数据分析工具挖掘其中的规律和趋势,找出可能影响股价的因素。再者,...

1个回答 1次浏览 2025-05-15 17:49 极速回答

来自:基金

量化交易策略的回测数据能完全代表实际交易效果吗?
量化交易策略的回测数据不能完全代表实际交易效果。回测是基于历史数据对策略进行模拟测试,能让我们初步了解策略在过去的表现,像潜在收益、风险等。但实际交易中,市场是动态变化的,存在很多不确...

1个回答 1次浏览 2025-05-06 11:56 极速回答

来自:股票

时间序列数据在量化策略中的应用有哪些常见方法?
常见方法:趋势分析:通过移动平均线等方法分析时间序列的趋势,判断价格是处于上升、下降还是横盘趋势,从而确定投资策略,如在上升趋势中采用买入并持有策略,下降趋势中考虑卖出或做空。季节性分...

1个回答 1次浏览 2025-05-04 16:16 极速回答

来自:股票

QMT量化开通后如何进行策略数据管理?
在QMT系统中,定期备份策略相关数据,包括历史行情数据、策略回测结果数据等,可保存到本地存储设备或云端。对数据进行分类整理,如按时间、标的资产、策略类型等分类。利用系统自带数据分析工具...

1个回答 1次浏览 2025-04-25 14:28 极速回答

来自:股票

股票量化投资策略中,如何处理数据缺失的情况呢?
您好!在股票量化投资策略中处理数据缺失,就像拼图时发现少了几块,需要巧妙地填补。常见方法有三种:一是删除缺失值,但这可能导致样本量减少;二是均值插补,用该变量的均值来填充缺失值,但可能...

1个回答 1次浏览 2025-04-24 22:15 极速回答

来自:基金

股票量化交易策略的回测数据怎么看才更准确呢?
看股票量化交易策略回测数据的准确性,可从以下几个方面入手:首先,关注回测的时间跨度,应涵盖不同的市场行情阶段,如牛市、熊市和震荡市,这样能更全面地评估策略的适应性。其次,分析策略的收益...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 10:59 极速回答

来自:股票

股票量化投资策略的回测数据该如何分析呢?
您好!股票量化投资策略的回测数据就像汽车的试驾报告——能让您提前知道这辆“投资战车”的性能如何。分析回测数据,首先要看年化收益率,这是衡量策略盈利能力的核心指标,比如年化收益率达到15...

1个回答 1次浏览 2025-04-23 09:19 极速回答

来自:股票

股票量化怎么利用大数据分析来优化策略呀?
利用大数据分析优化股票量化策略,可从多方面着手。其一,收集海量数据,涵盖基本面数据如财务报表、宏观经济指标,还有技术面数据如成交量、价格波动等。其二,对数据进行清洗和预处理,确保数据质...

1个回答 1次浏览 2025-04-22 10:05 极速回答

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