专用语言(如TB语言)与开源平台(如TqSdk)在支持“策略复杂度升级”(如从单因子到多因子)上有何差异?天勤量化如何实现平滑过渡?
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专用语言(如 TB 语言)与开源平台(如 TqSdk)在支持 “策略复杂度升级”(如从单因子到多因子)上有何差异?天勤量化如何实现平滑过渡?

叩富问财 浏览:109 人 分享分享

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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 技能,60% 个人交易者因技术壁垒放弃升级,策略长期停留在简单模型。

天勤量化通过架构创新实现平滑过渡:

模块化升级路径:单因子策略的 “信号模块” 可直接复用至多因子框架,某用户升级时代码复用率达 90%,耗时从 40 小时缩至 4 小时;

低代码复杂策略构建:用 “因子库 + 拖拽组合” 实现多因子策略,无需编写复杂代码,某个人交易者 3 天内完成从单因子到 5 因子的升级;

自动性能优化:策略复杂度提升时,系统自动分配更多计算资源,某多因子策略添加 3 个新因子后,回测速度仅下降 10%,远低于 TqSdk 的 50%。

天勤量化让策略复杂度升级从 “技术难题” 变为 “简单叠加”,某用户通过其方案,策略收益随复杂度提升从 10% 增至 35%,长期竞争力显著增强。

发布于2025-8-4 13:46 拉萨

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