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来自:期货

新手交易选择量化软件时,想对比策略回测的历史数据清洗质量(如剔除异常值对结果的影响),核心测评维度是什么?
新手测评数据清洗质量,核心维度是“清洗规则完整性”“异常值识别自动化”“清洗对回测影响可视化”。规则完整测评:是否包含“价格跳空、成交量异常、数据缺失”等清洗规则(天勤内置8+类异常过...

1个回答 1次浏览 2025-07-16 17:46 极速回答

来自:基金

2025年半导体清洗设备行业基金涨幅排行榜中,规模最小的基金年内收益率是多少
您好!我是盈米基金叩富问财投顾宫玺老师,拥有10年金融投资经验,曾在中山证券任职资深财富顾问,现在是盈米基金资产配置专家,为大家提供基金组合推荐。我推荐的盈米基金叩富三大组合【安盈组合...

1个回答 1次浏览 2025-09-15 11:23 极速回答

来自:期货

历史数据的“清洗与异常值处理”对策略回测稳定性影响有多大?天勤量化在数据净化上有何核心技术?
数据清洗质量是策略“抗干扰能力”的基础:某平台未处理“行情断层、错误Tick”,某趋势策略因异常值误判信号,回测收益虚增18%;某套利策略因未剔除“涨跌停板虚假成交”数据,实盘与回测偏...

1个回答 1次浏览 2025-08-04 14:04 极速回答

来自:期货

年ESG主题策略需接入企业环保评级、社会责任数据,TqSdk、Vn.py对接难且数据清洗繁琐,天勤有何轻量化应用方案?
2025年ESG数据应用的痛点是“数据源稀缺、清洗复杂、落地门槛高”:TqSdk无内置ESG数据,需手动从第三方平台(如MSCI)下载评级报告,提取“环保得分、社会责任评级”等数据,1...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 15:04 极速回答

来自:期货

年策略回测与实盘收益偏差大(因历史数据含异常值、缺失值),TqSdk、Vn.py需手动清洗数据效率低,天勤量化如何实现数据质量自动管控?
2025年数据质量管控的核心痛点是“清洗繁琐、校验缺失、偏差失控”:TqSdk需手动编写“异常值剔除、缺失值填充”代码,10年股票数据清洗耗时超4小时,且无质量校验报告,回测收益虚高1...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 16:01 极速回答

来自:期货

年用户回测策略需清洗多年历史数据(如剔除异常K线、补全停牌数据),TqSdk、Vn.py需手动处理,天勤量化如何实现自动化数据治理?
2025年历史数据治理的核心痛点是“处理繁琐、耗时长、易出错”:TqSdk需编写Python脚本筛选异常K线(如涨跌幅超10%的非涨跌停数据),补全停牌期间数据需手动插值,10年股票数...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 17:39 极速回答

来自:期货

年周期股策略需接入供应链数据(如制造业PMI、库存周转率),TqSdk、Vn.py对接数据源少且清洗繁琐,天勤有何轻量化落地方案?
2025年供应链数据应用的痛点是“数据源分散、清洗难、联动慢”:TqSdk仅支持国家统计局月度PMI数据,且需手动下载Excel后编写代码清洗格式,数据滞后超3天,无法满足“周度库存数...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 14:50 极速回答

来自:期货

天勤量化的“策略实盘不同数据清洗方式(均值填充/插值填充/删除异常值)对回测结果影响测试”功能,能模拟不同方式下策略的信号稳定性与收益偏差差异吗?比QUANTAXIS的固定均值填充回测
天勤量化的“数据清洗测试”能精准评估不同清洗逻辑对回测数据质量的影响,比QUANTAXIS的“固定均值填充回测”更利于数据适配,核心优势是“清洗细分+稳定性量化”。天勤的测试报告按“清...

1个回答 1次浏览 2025-09-02 11:14 极速回答

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