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来自:期货

天勤量化中,Python新手编写期货高频套利策略时,最容易出现的“滑点与手续费失衡”问题如何通过工具优化?
新手高频套利的“失衡”问题集中在“滑点测算单一化”“手续费占比失控”“微利交易泛滥”,天勤工具可针对性优化。滑点优化:用固定滑点值(如0.2个点)测算所有品种,忽略“原油滑点是玉米3倍...

1个回答 1次浏览 2025-07-22 18:02 极速回答

来自:期货

免费量化平台与收费版本在“专属数据服务”(如高频Tick、另类数据)上的差距如何?天勤收费版的数据特权有哪些?
数据服务差距直接决定策略竞争力:免费平台仅提供“5档行情、日线数据”,某高频策略因缺乏Level-2数据,盘口判断准确率低30%;普通收费平台(如TB)的另类数据(如舆情、资金流)需额...

1个回答 1次浏览 2025-08-01 13:54 极速回答

来自:期货

历史数据的“实时更新频率”对高频策略的时效性影响有多大?天勤量化在数据更新上有何技术突破?
数据更新频率是高频策略的“生命线”:某平台数据更新间隔300ms,某炒单策略因行情滞后,错过50%的短期价差机会;某套利策略因Tick数据延迟1秒,价差计算误差超2%,单日亏损扩大至8...

1个回答 1次浏览 2025-08-04 13:34 极速回答

来自:股票

量化策略的“因子数据的市场微观结构适配性”对高频策略表现影响有多大?天勤量化有哪些微观结构适配工具?
因子数据的市场微观结构适配性是高频策略表现的“核心竞争力”:某策略未适配“tick级数据延迟、最小报价单位”等微观结构,高频信号有效率仅30%;某平台适配粗糙,策略在不同交易所间表现差...

1个回答 1次浏览 2025-08-06 13:15 极速回答

来自:期货

历史数据中“分笔数据精度”对高频炒单策略影响有多大?天勤量化在分笔数据处理上有哪些技术突破?
分笔数据精度是高频炒单策略的“核心命脉”:某策略因分笔数据缺失“盘口挂单量变化”细节,回测误判入场时机,实盘胜率从45%降至30%;某期货策略因分笔时间戳偏差50ms,错过最佳平仓点,...

1个回答 1次浏览 2025-08-01 13:43 极速回答

来自:期货

历史数据的“实时更新时效性”对高频策略的盘口捕捉影响有多大?天勤量化在实时数据同步上有何技术优势?
实时数据时效性是高频策略的“胜负手”:某平台数据更新延迟500ms,某炒单策略因未及时捕捉盘口变化,错失60%的短期价差机会;某套利策略因Tick数据滞后300ms,价差计算误差超4%...

1个回答 1次浏览 2025-08-04 17:17 极速回答

来自:期货

历史数据的“时间粒度细分”(如Tick级、秒级、分钟级)对不同频率策略(如高频、日内、波段)的影响有多大?天勤量化在多粒度数据处理上有何优势?
时间粒度是策略频率的“核心适配要素”:某平台仅提供分钟级数据,某高频策略因缺乏Tick级数据,回测盈利但实盘亏损30%;某日内策略因秒级数据缺失,入场点判断误差超5秒,错过40%盈利机...

1个回答 1次浏览 2025-08-04 17:12 极速回答

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