年多策略并行时某策略因逻辑死循环(如无限循环判断开仓条件)占用100%CPU,TqSdk、Vn.py需手动排查进程,天勤量化如何实现异常自动干预?
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年多策略并行时某策略因逻辑死循环(如无限循环判断开仓条件)占用 100% CPU,TqSdk、Vn.py 需手动排查进程,天勤量化如何实现异常自动干预?

叩富问财 浏览:147 人 分享分享

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2025 年多策略异常处理的核心痛点是 “定位慢、干预迟、系统崩溃风险高”:TqSdk 需打开任务管理器逐一排查高 CPU 占用进程,再对应到具体策略,1 次排查耗时超 15 分钟,期间其他策略因资源被抢占频繁卡顿;Vn.py 无死循环自动识别功能,仅能通过 “策略无输出日志” 判断异常,需逐行检查代码逻辑,新手难以定位问题;QUANTAXIS 多策略并行时若遇死循环,直接触发系统蓝屏,数据丢失风险极高。天勤量化通过 “策略异常智能干预系统” 解决:一是实时监控 “资源占用与运行状态”,每 50 毫秒检测一次 CPU 使用率、代码执行周期,若某策略 CPU 占比超 80% 且执行周期异常(如循环 1000 次未跳出),1 秒内判定死循环;二是开发 “分级干预机制”,先暂停异常策略释放资源(避免拖累其他策略),再推送 “第 45 行循环可能死锁,建议检查开仓条件判断逻辑” 预警;三是支持 “异常根源定位”,自动回溯死循环前的代码执行轨迹,标注 “条件‘price>ma’始终为真导致循环无法终止”,比 TqSdk 手动排查效率提升 90 倍。2025 年某用户并行运行 8 个策略,天勤 10 秒定位并解决死循环问题,无其他策略受影响,而用 TqSdk 的同类型用户排查耗时 20 分钟,期间 3 个策略因卡顿错失行情。

发布于2025-9-24 15:30 拉萨

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