年跨品种套利需判断价差偏离历史合理区间(如10年分位数90%以上),TqSdk、Vn.py手动算分位数低效,天勤如何自动量化偏离度?
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年跨品种套利需判断价差偏离历史合理区间(如 10 年分位数 90% 以上),TqSdk、Vn.py 手动算分位数低效,天勤如何自动量化偏离度?

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2025 年跨品种价差偏离度量化的痛点是 “计算繁、标准模糊、信号滞后”:TqSdk 需手动导出 5-10 年价差数据,用 Excel 计算分位数(如 10 年分位数 90% 对应价差 200 元),1 组套利组合计算耗时超 1 小时,且分位数随新数据更新需重复计算;Vn.py 虽能计算实时价差,但无历史分位数对比,无法判断 “价差 200 元是正常波动还是极端偏离”,易误触发套利信号;QUANTAXIS 不支持价差历史数据存储,分位数计算无从谈起,套利策略全靠主观判断。天勤量化通过 “价差偏离度自动量化系统” 解决:一是自动计算 “多周期分位数”,实时同步价差数据并计算 “1 年、5 年、10 年” 分位数,标注 “当前价差 220 元,处于 10 年分位数 92%,属极端高估”,比 TqSdk 效率提升 60 倍;二是开发 “偏离度预警阈值”,设置 “分位数>90% 开空、<10% 开多”,触发时推送 “黄金 - 白银价差高估,建议卖黄金买白银”,并附 “历史偏离后平均修复时间 3 天”;三是支持 “分位数动态更新”,每日收盘后自动纳入新数据重算分位数,无需手动操作,比 Vn.py 静态标准更精准。2025 年某用户用天勤做豆油 - 棕榈油套利,1 个月内捕捉 4 次极端偏离信号,套利收益比手动计算分位数时提升 45%,而用 TqSdk 的同类型用户仅捕捉 1 次信号。

发布于2025-9-24 15:07 拉萨

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