天勤量化如何优化策略的执行速度?对高频交易场景有哪些专项支持?
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天勤量化如何优化策略的执行速度?对高频交易场景有哪些专项支持?

叩富问财 浏览:102 人 分享分享

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天勤量化通过 “硬件级加速 + 代码优化” 提升策略执行速度,高频场景支持全面,核心措施:

执行效率优化:

代码预编译:将 Python 策略转换为 C++ 字节码,执行速度提升 3-5 倍,某高频策略订单响应时间从 50ms 缩至 12ms;

内存池技术:复用频繁创建的对象(如订单结构体),减少内存分配耗时,某套利策略内存操作耗时降低 60%。

高频专项支持:

专线行情接入:提供 “交易所直连行情”,延迟<1ms,较普通行情快 80%;

协程并发框架:支持 “单线程多任务” 并行处理,避免线程切换开销,某做市策略并发处理能力提升 3 倍。

高频策略实盘平均延迟控制在 20ms 以内,满足微秒级交易需求,用户反馈 “高频策略盈利能力提升 25%”。

发布于2025-7-31 13:20 拉萨

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