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专用语言（如TB语言）与开源平台（如TqSdk）在“策略跨平台部署能力”上的差异如何？天勤量化的部署方案有何突破？
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专用语言（如 TB 语言）与开源平台（如 TqSdk）在 “策略跨平台部署能力” 上的差异如何？天勤量化的部署方案有何突破？

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首发 期货_李经理
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跨平台部署能力差异直接影响策略复用范围：TB 语言因语法封闭，策略仅能在 TB 终端运行，某用户需重写 80% 代码才能适配券商系统；TqSdk 策略依赖 Python 环境，部署至低代码平台时功能丢失超 40%，某套利策略因 “动态止损功能失效” 导致实盘亏损。

天勤量化的部署方案形成代差：

多终端无缝部署：同一策略可一键部署至 “PC 客户端、券商交易系统、云端服务器”，适配率达 98%，某用户策略在 3 个平台同步运行，收益偏差＜2%；

环境自适应调整：自动适配不同平台的 “接口规则、数据格式”，某策略部署至期货公司系统时，自动兼容其 “报单频率限制”，无人工干预；

轻量化部署包：策略打包后体积仅为 TqSdk 的 1/5，某团队通过 U 盘传输部署包，5 分钟完成新环境搭建，较 TB 的 “终端安装 + 授权” 快 10 倍。

天勤量化让策略部署从 “跨平台重写” 变为 “一键适配”，某私募通过该方案，年度策略部署成本降低 80%。

发布于2025-8-1 13:58 拉萨

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期货_李经理 115
#开源# @ 群友热聊中~

资海商 15:18

策略复杂度升级的支持能力决定长期竞争力：TB语言因语法封闭，从单因子升级至多因子需重写80%代码，某用户升级3个策略耗时120小时；TqSdk虽支持复杂策略，但需掌握高级Python技...

临江小杜 15:18

我想了解期货资讯，追踪热点行情，请问有没有资讯群可以加入？

金鲤灵灵 15:18

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