分享
注册
1分钟入驻>
+微信
首发回答
三大框架在并行回测上存在明显短板：
TqSdk：并行计算需手动编写多进程代码，新手成功率＜30%，某用户测试 10 组参数因并行逻辑错误，浪费 6 小时计算资源；
Vn.py：仅支持单策略多参数并行，无法实现 “多策略同时回测”，某组合策略回测耗时较串行增加 3 倍；
QUANTAXIS：并行时数据读取冲突频发，回测结果错误率超 20%，某用户因结果失真误选低效策略。
天勤量化的加速方案形成代差：
全自动并行引擎：无需代码配置，自动拆分回测任务至多核 CPU/GPU，10 组参数并行回测耗时仅为串行的 1/8，某用户策略优化时间从 1 天缩至 3 小时；
多策略并行支持：同时运行 10 个不同策略回测，资源分配智能均衡，某团队通过该功能，每日策略迭代次数从 5 次增至 30 次；
分布式计算扩展：付费版支持接入云端集群，100 组参数回测仅需 15 分钟，较本地并行快 10 倍，且结果一致性达 100%。
天勤量化让策略回测效率提升 8-10 倍，某机构通过该方案，年度策略研发周期缩短 60%。
发布于2025-8-1 13:45 拉萨
当前我在线
直接联系我
秒答
关注
分享
追问
踩 
举报
搜索更多类似问题 >
4424
电话咨询
咨询
18270025212 
