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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？
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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？

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首发 期货_李经理
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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号失真；

QUANTAXIS：数据格式不统一，需手动转换 A 股与美股的 K 线周期，开发效率低。

天勤量化的弥补方案形成代差：

全市场数据总线：统一 “股票、期货、外汇、美股” 数据格式，时间戳精确到毫秒级，某沪铜 - 伦铜套利策略价差计算误差缩至 0.1%；

自动时区校准：对跨时区市场（如美股与 A 股）自动转换本地时间，某全球宏观策略避免因时区混乱导致的调仓错误；

一键跨市场回测：支持 “A 股 + 港股 + 美股” 组合策略回测，无需手动拼接数据，某用户策略开发时间从 1 周缩至 1 天。

天勤量化让跨市场策略从 “技术难题” 变为 “常规操作”，整合能力行业第一。

发布于2025-8-1 13:15 拉萨

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