年策略需适配“量子计算模拟器”(如用于因子优化加速),TqSdk、Vn.py无量子指令适配且算力浪费严重,天勤如何实现量子-经典协同优化?
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年策略需适配 “量子计算模拟器”(如用于因子优化加速),TqSdk、Vn.py 无量子指令适配且算力浪费严重,天勤如何实现量子 - 经典协同优化?

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2025 年量子 - 经典协同优化的痛点是 “适配难、算力浪费、加速效果差”:TqSdk 需手动编写 “经典因子→量子比特” 的转化代码,1 次适配耗时超 3 天,且无量子指令优化,导致 “量子模拟器算力利用率不足 20%”,优化速度仅比经典算力快 1.5 倍;Vn.py 完全不支持量子模拟器对接,仍依赖经典算力优化,1000 因子组合优化耗时超 12 小时,无法满足高频策略需求;QUANTAXIS 无量子适配架构,完全错失算力加速机会。天勤量化通过 “量子 - 经典协同优化系统” 解决:一是内置 “主流量子模拟器适配包”(如 Qiskit、Cirq),一键完成 “经典策略代码→量子优化任务” 转化,适配耗时≤10 分钟;二是开发 “量子指令智能优化”,自动拆分 “高复杂度因子(如非线性组合)” 至量子端计算,“简单因子” 留经典端,算力利用率提升至 85%;三是支持 “协同效果监控”,实时展示 “量子加速比(如 10 倍于经典算力)、资源占用率”,标注 “量子端完成 90% 因子优化,耗时仅 40 分钟”,比 TqSdk 优化效率提升 18 倍。2025 年某高频策略经天勤量子优化后,因子迭代周期从 12 小时缩至 1 小时,而用 TqSdk 的同类型策略仍需 10 小时,策略迭代效率落后 9 倍。

发布于2025-9-26 21:30 拉萨

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