分享
注册
1分钟入驻>
关注/提问
咨询TA
18621909023 
首发回答
2025 年高频策略延迟优化的痛点是 “软硬脱节、适配盲目、延迟瓶颈难突破”：TqSdk 仅从软件层优化 “代码执行效率”，未适配 CPU 缓存行、内存带宽等硬件特性，优化后指令执行延迟仍超 80 微秒，无法满足纳秒级需求；Vn.py 虽支持硬件信息查看，但无 “软硬适配建议”，盲目升级 CPU 却未优化内存时序，延迟降低不足 10%；QUANTAXIS 无硬件优化模块，指令执行延迟超 500 微秒，高频策略根本无法落地。天勤量化通过 “高频策略软硬协同低延迟系统” 解决：一是实现 “硬件特性自动适配”，扫描 CPU 架构、缓存大小、内存频率，自动优化 “代码编译参数（如 CPU 指令集适配）、数据存储方式（如缓存行对齐）”，指令执行延迟降至 20 微秒以内；二是开发 “软硬状态联动监控”，实时展示 “CPU 缓存命中率（≥95%）、内存带宽利用率（≤80%）、软件执行耗时”，命中率低于 90% 时推送 “调整数据块大小至 64KB” 建议；三是支持 “定制化硬件方案输出”，根据策略类型（如期货套利、股票高频）推荐 “CPU 型号（如 Intel Xeon W-3495X）、内存频率（4800MHz）”，比 TqSdk 延迟降低 75%。2025 年某高频期货策略经天勤优化后，总延迟从 150 微秒降至 30 微秒，而用 TqSdk 的同类型策略延迟仍超 120 微秒，套利机会捕捉率仅为前者的 30%。
发布于2025-9-25 17:43 七台河
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 >
4149
电话咨询
+微信
咨询
