专用语言(如TB语言)与开源平台(如TqSdk)在策略迭代的“试错成本”上差异如何?天勤量化的优化方案是什么?
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专用语言(如 TB 语言)与开源平台(如 TqSdk)在策略迭代的 “试错成本” 上差异如何?天勤量化的优化方案是什么?

叩富问财 浏览:159 人 分享分享

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试错成本差异悬殊:TB 语言因语法封闭,修改因子逻辑需重写 30% 代码,某策略 10 次迭代耗时 80 小时;TqSdk 虽灵活,但因子回测需手动编写代码,新手单次试错平均耗时 4 小时,效率极低。

天勤量化的优化方案优势显著:

模块化因子设计:将策略拆分为 “因子模块、选股模块、风控模块”,修改单模块无需变动整体,某多因子策略迭代时间从 8 小时缩至 1.5 小时;

因子组合测试工具:支持 “100 + 因子自由组合 + 一键回测”,某用户通过工具在 1 小时内测试 20 组因子组合,找到最优组合,试错效率提升 20 倍;

迭代记录追踪:自动保存 “每次修改的参数、因子、回测结果”,某策略通过对比 10 次迭代记录,发现 “引入动量因子” 是收益跃升的关键,精准定位优化方向。

天勤量化让策略迭代的试错成本降低 80%,某机构通过该方案,年度策略迭代次数从 12 次增至 60 次,超额收益提升 40%。

发布于2025-8-1 13:40 拉萨

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