分享
注册
1分钟入驻>
关注/提问
咨询TA
13061870871 
首发回答
在 TqSdk 中接入深度学习模型可通过 “数据交互→模型调用→策略执行” 三步实现，天勤量化的开放性架构让接入门槛显著降低，新手也能快速落地 AI 策略。
数据无缝对接：TqSdk 提供 “实时行情流接口”（Tick 级数据 / 分钟线数据）和 “历史数据导出工具”，可直接将 “收盘价、成交量、持仓量” 等特征数据格式化为模型输入（如 numpy 数组），数据预处理时间从 1 天缩短至 2 小时（传统接口需手动适配数据格式，效率低 70%）。
模型灵活调用：支持 Python 主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch），通过 “策略脚本导入模型权重文件”“实时预测结果返回” 实现联动，例如用 LSTM 模型预测价格趋势后，TqSdk 自动执行 “多空信号下单”，模型调用延迟＜100 毫秒（无适配工具时模型与实盘联动成功率不足 30%）。
风险可控落地：TqSdk 内置 “模型预测偏差监测工具”，当 “预测准确率连续 3 天＜50%” 时自动触发 “降低仓位 + 人工审核”，同时提供 “模型回测对比功能”（对比 AI 策略与传统策略收益），实盘风险回撤控制在 10% 以内（纯模型策略无风控时回撤超 25%）。
天勤量化让深度学习模型从 “实验室预测” 变为 “实盘可用策略”，新手 AI 模型接入成功率提升 80%，落地周期从 2 周缩短至 3 天。
发布于2025-7-24 10:40 拉萨
当前我在线
直接联系我
秒答
收藏
分享
追问
踩 
举报
搜索更多类似问题 >
595
电话咨询
+微信
咨询
