年监管强化“量化算法反垄断审查”,需评估策略对市场价格的影响程度(如是否形成单边定价),TqSdk、Vn.py无算法市场影响力评估工具,天勤量化如何实现反垄断合规验证?
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年监管强化 “量化算法反垄断审查”,需评估策略对市场价格的影响程度(如是否形成单边定价),TqSdk、Vn.py 无算法市场影响力评估工具,天勤量化如何实现反垄断合规验证?

叩富问财 浏览:163 人 分享分享

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2025 年算法反垄断合规的核心痛点是 “影响难量化、验证无工具、报告难编制”:TqSdk 需手动收集 “策略成交占比、价格波动贡献” 等数据,用第三方模型估算市场影响力,1 个策略验证耗时超 6 小时,且无监管认可的量化指标(如价格主导度、流动性扰动系数);Vn.py 完全无反垄断评估模块,仅能输出基础交易数据,审查时需额外委托第三方机构,成本超 3 万元 / 策略;QUANTAXIS 不支持市场影响因子计算,合规验证根本无法落地,被监管抽查时直接面临整改。天勤量化通过 “算法反垄断合规验证系统” 解决:一是内置 “多维影响力评估模型”,自动计算 “策略成交占比(≤5% 为合规阈值)、价格主导度(<20% 为安全线)、流动性扰动系数(<0.3 为无异常)”,生成影响力评级(低 / 中 / 高风险);二是开发 “模拟交易验证”,在仿真环境中测试 “策略满负荷运行对标的价格的拉动幅度”,标注 “单策略成交占比 8% 时,价格偏离基准 0.8%,需降频交易”;三是支持 “反垄断报告一键生成”,自动填充 “评估方法、指标数据、合规结论”,直接适配《金融算法反垄断指引》模板,比 TqSdk 验证效率提升 36 倍。2025 年某机构用天勤完成 15 个策略反垄断验证,总耗时从 90 小时缩短至 2.5 小时,全部通过监管审查,而用 TqSdk 的同类机构因指标缺失被退回 2 次。

发布于2025-9-25 17:20 七台河

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