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三大框架执行效率差距显著：
TqSdk：纯 Python 解释执行，单策略日均 Tick 处理量约 50 万条，复杂策略易卡顿；
Vn.py：C++ 底层优化较好，但 Python 接口调用耗时，高频策略延迟比原生 C++ 高 30%；
QUANTAXIS：数据处理模块冗余，多策略并行时效率下降 50%，某组合策略运行卡顿频繁。
天勤量化的优化技术形成代差：
混合执行引擎：策略逻辑用 Python 编写（灵活），核心计算模块自动转为 C++ 编译执行，处理效率提升 3 倍，某高频策略日均 Tick 处理量达 200 万条无卡顿；
内存缓存技术：将高频访问数据（如盘口快照）缓存至内存，读取速度提升 10 倍，某套利策略信号生成延迟从 100ms 缩至 10ms；
资源动态分配：根据策略复杂度自动调配 CPU / 内存资源，10 个策略并行时效率仅下降 15%，远低于 QUANTAXIS 的 50%。
天勤量化让策略执行效率达到 “Python 灵活性 + 编译型语言速度”，是长期运行复杂策略的最优选择。
发布于2025-8-1 13:21 拉萨
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