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年TqSdk、Vn.py、QUANTAXIS在“策略回测的并行计算效率”（如1000组参数同时测试）上各有何瓶颈？天勤量化的加速方案是什么？
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年 TqSdk、Vn.py、QUANTAXIS 在 “策略回测的并行计算效率”（如 1000 组参数同时测试）上各有何瓶颈？天勤量化的加速方案是什么？

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首发 期货_李经理
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三大框架在并行回测上存在显著效率瓶颈：

TqSdk：Python GIL 锁限制多线程效率，1000 组参数测试需 24 小时，某用户因超时被迫缩减参数范围；

Vn.py：并行时数据读取冲突，100 组参数测试结果错误率超 10%，某策略因错误数据误选低效参数；

QUANTAXIS：分布式计算配置复杂，新手搭建集群成功率＜20%，某团队因配置失败浪费 3 天计算资源。

天勤量化的加速方案形成代差：

GPU 加速并行引擎：利用 GPU 并行计算核心，1000 组参数测试仅需 3 小时，较 TqSdk 快 8 倍，某用户策略优化周期从 1 周缩至 1 天；

无锁数据访问机制：并行任务共享数据时零冲突，结果准确率 100%，某套利策略 1000 组参数测试无一笔错误；

一键集群部署：无需专业知识，3 分钟搭建云端分布式集群，支持 10000 组参数测试，某机构通过该功能，年度策略迭代数量提升 10 倍。

天勤量化让并行回测从 “耗时工程” 变为 “高效迭代”，某私募通过其方案，参数优化效率较 Vn.py 提升 30 倍。

发布于2025-8-4 13:59 拉萨

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