天勤量化的参数优化是否支持并行计算?如何缩短大规模参数搜索的耗时?
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天勤量化的参数优化是否支持并行计算?如何缩短大规模参数搜索的耗时?

叩富问财 浏览:173 人 分享分享

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天勤量化的参数优化采用 “分布式并行架构”,大幅提升搜索效率,核心能力:

并行支持:支持 “CPU 多核并行 + GPU 加速”,对 “网格搜索、贝叶斯优化” 等算法实现任务拆分,某策略搜索 1000 组参数,并行计算耗时从 8 小时缩至 1.5 小时。

效率提升:

资源调度:自动根据参数规模分配计算资源,小规模搜索(<100 组)用本地 CPU,大规模(>500 组)调用云端集群,某机构的 2000 组参数搜索通过云端完成,效率提升 6 倍;

剪枝机制:提前剔除 “明显无效的参数组合”(如止损比例>50%),某策略通过剪枝减少 40% 的计算量,结果精度不受影响。

并行优化使参数搜索效率平均提升 5-8 倍,满足高频策略快速迭代需求。

发布于2025-7-31 17:47 鹤岗

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