年监管要求AI量化模型需通过“监管沙盒测试”(如模拟实盘环境验证风险、输出合规测试报告),TqSdk、Vn.py无沙盒对接与测试工具,天勤量化如何实现沙盒准入与合规输出?
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年监管要求 AI 量化模型需通过 “监管沙盒测试”(如模拟实盘环境验证风险、输出合规测试报告),TqSdk、Vn.py 无沙盒对接与测试工具,天勤量化如何实现沙盒准入与合规输出?

叩富问财 浏览:55 人 分享分享

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2025 年 AI 模型沙盒测试的核心痛点是 “对接难、测试手动、报告无标准”:TqSdk 需手动编写 “沙盒数据接口适配代码”,1 次对接耗时超 5 天,且测试时需人工记录 “风险指标(如最大回撤)”,生成报告需拼接 10 + 份表格,被监管退回率超 60%;Vn.py 虽能接入部分沙盒环境,但无 “模拟实盘压力测试” 模块,仅能跑静态数据,测试结果与真实风险偏差超 40%;QUANTAXIS 无沙盒适配能力,完全无法参与测试,模型上线审批直接受阻。天勤量化通过 “监管沙盒全流程适配系统” 解决:一是内置 “10 + 主流监管沙盒对接接口”,一键完成 “策略代码→沙盒环境” 部署,适配耗时≤1 小时;二是开发 “沙盒智能测试引擎”,自动模拟 “实盘行情波动、订单流压力”,实时输出 “风险容忍度、合规达标率” 等 20 类指标;三是支持 “合规报告一键生成”,按沙盒测试模板填充 “测试场景、风险结论、整改建议”,比 TqSdk 测试效率提升 120 倍。2025 年某机构用天勤完成 8 个模型沙盒测试,平均耗时从 40 天缩至 2 天,一次通过率 100%,而用 TqSdk 的同类机构被退回 4 次。

发布于2025-9-26 21:48 拉萨

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