年供应链金融主题策略需接入“应收账款周转率、核心企业信用评级”等数据,TqSdk、Vn.py对接数据源少且量化难,天勤有何轻量化落地方案?
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年供应链金融主题策略需接入 “应收账款周转率、核心企业信用评级” 等数据,TqSdk、Vn.py 对接数据源少且量化难,天勤有何轻量化落地方案?

叩富问财 浏览:91 人 分享分享

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2025 年供应链金融数据应用的痛点是 “数据源封闭、量化门槛高、策略联动弱”:TqSdk 需通过银行接口手动抓取 “应收账款数据”,申请权限耗时超 1 个月,且需编写 “周转率→企业流动性→股价弹性” 的量化逻辑,1 次因子开发耗时超 6 小时;Vn.py 仅支持少数核心企业信用数据接入,中小供应商数据覆盖率不足 30%,且数据更新周期为季度,无法捕捉 “周转率月度骤升 20%” 的短期信号;QUANTAXIS 不收录此类数据,策略完全依赖财务报表,错失供应链改善驱动的行情。天勤量化通过 “供应链金融数据一体化应用系统” 解决:一是内置 “全链条供应链金融数据库”,已合规对接核心企业与金融机构,实时同步 “应收账款周转率、信用评级、保理融资规模” 等 8 类指标,更新延迟≤12 小时;二是提供 “数据 - 因子自动转化”,内置 “周转率因子(>10 次为优质)、信用安全因子(评级 AA + 以上)”,1 秒生成策略可用因子;三是开发 “信号 - 标的智能绑定”,自动关联 “高周转率供应商→上游核心企业股票”,设置 “周转率升 30%→加仓对应标的”,比 TqSdk 数据应用效率提升 36 倍。2025 年某用户捕捉某家电核心企业供应链改善信号,天勤 2 小时内触发调仓,4 天斩获 8% 收益,而用 TqSdk 的同类型用户因数据滞后,收益仅 2%。

发布于2025-9-25 17:09 七台河

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