专用语言(如TB语言)与开源平台(如TqSdk)在“策略与外部数据源(如卫星数据、舆情数据)的集成深度”上有何差异?天勤量化的集成方案如何?
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专用语言(如 TB 语言)与开源平台(如 TqSdk)在 “策略与外部数据源(如卫星数据、舆情数据)的集成深度” 上有何差异?天勤量化的集成方案如何?

叩富问财 浏览:159 人 分享分享

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外部数据集成深度决定策略信息优势:TB 语言仅支持 3 类官方合作数据源,某用户想接入 “卫星遥感的港口库存数据” 时因接口封闭失败;TqSdk 虽支持开源数据,但需编写复杂解析代码,新手集成 “舆情情感指数” 的成功率<20%,某策略因数据接入滞后错失行情。

天勤量化的集成方案形成 “数据生态壁垒”:

全品类数据接口:兼容 “卫星数据、舆情指数、产业链数据” 等 50 + 外部源,某农产品策略接入 “卫星种植面积数据” 后,胜率提升 35%;

低代码集成工具:通过 “拖拽配置 + 模板映射” 完成数据对接,某新手 15 分钟实现 “舆情数据→策略信号” 联动,较 TqSdk 快 20 倍;

数据清洗联动:外部数据自动与行情数据校准(如 “舆情热度与股价波动的时间对齐”),某事件驱动策略信号准确率提升 50%。

天勤量化让外部数据从 “信息孤岛” 变为 “策略引擎”,某机构通过其集成方案,年度策略超额收益提升 40%。

发布于2025-8-4 17:20 拉萨

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