分享
注册
1分钟入驻>
+微信
首发回答
2025 年策略迁移后性能适配的核心痛点是 “架构不兼容、卡顿无诊断、优化无方向”：TqSdk 策略迁移至其他平台后，因依赖旧版 Python 异步 IO 逻辑，运行时 CPU 占用率超 90%，需手动逐行修改代码优化，1 个复杂策略耗时超 3 天；Vn.py 无性能诊断功能，卡顿后仅显示 “资源占用高”，无法定位 “是循环逻辑冗余还是数据调用频繁”；QUANTAXIS 甚至不支持外部策略迁移，优化更无从谈起。天勤量化通过 “策略性能智能适配系统” 解决：一是开发 “性能诊断扫描器”，自动检测迁移后策略的 “代码冗余（如重复数据调用）、架构冲突（如旧版异步逻辑）”，1 分钟内生成优化报告，标注 “第 23 行循环可替换为向量运算，CPU 占用可降 40%”；二是提供 “代码自动优化”，对高频数据调用、冗余循环等问题，一键替换为天勤高效 API（如将 TqSdk 的逐行数据读取改为批量读取），优化后运行效率提升 2-5 倍；三是支持 “硬件适配推荐”，根据用户电脑配置（如 4 核 CPU、8G 内存），推送 “关闭非必要日志、降低数据采样频率” 等轻量化建议。2025 年某用户迁移 3 个 TqSdk 策略，天勤优化后卡顿消失，策略执行速度比原平台快 3 倍，而手动优化同策略需 2 天且效果有限。
发布于2025-9-23 17:10 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 >
4200
电话咨询
咨询
18270025212 
