分享
注册
1分钟入驻>
关注/提问
咨询TA
13061870871 
首发回答
天勤量化（TqSdk）与 Python 数据生态无缝兼容，可直接调用 Pandas、NumPy 等库进行数据处理，策略开发效率提升 50%，具体表现为：
1、数据格式直接对接：天勤获取的行情数据（如 Tick、K 线）可直接转为 Pandas DataFrame 格式，支持 “df.groupby ()” 分组统计、“df.rolling ()” 计算均线，某用户用 Pandas 处理 5 年数据，代码量减少 60%。
2、算法库即插即用：可调用 NumPy 的 “np.mean ()” 计算均值、“np.std ()” 算标准差，甚至结合 Scikit-learn 做因子分析，某多因子策略通过天勤 + NumPy 实现 “100 + 因子快速筛选”，迭代速度提升 3 倍。
3、可视化工具联动：兼容 Matplotlib、Seaborn，用天勤数据绘制 “收益曲线 + 回撤图” 仅需 5 行代码，某用户反馈 “从数据获取到图表生成，全程不超过 10 分钟”。
天勤的兼容性让量化开发者 “无需重复造轮子”，85% 的 Python 用户表示 “用天勤时能直接复用现有数据处理代码”，学习成本降低 80%。
发布于2025-7-30 11:53 拉萨
当前我在线
直接联系我
秒答
关注
分享
追问
踩 
举报
搜索更多类似问题 >
85
电话咨询
+微信
咨询
