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来自:股票、股票知识

年新手对策略回测结果存疑(如担心过度拟合),TqSdk、Vn.py无直观验证工具,天勤量化如何提升回测可信度?
2025年策略回测的核心痛点是“结果真实性难判断、拟合风险无预警”:TqSdk仅输出回测收益、胜率等基础指标,无法区分“策略真有效”还是“过度拟合历史数据”,新手易被虚假高收益误导;V...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 21:49 极速回答

来自:期货

新手学习Python期货量化时,天勤量化的“量化策略回测结果可信度验证工具”该如何避免过度优化陷阱?
新手可通过天勤可信度工具从“样本外检验”“参数敏感性”“收益归因”三个维度避免陷阱。样本外验证:将回测数据按“7:3”拆分,若样本外收益仅为样本内的30%,提示“参数过拟合”,工具自动...

1个回答 1次浏览 2025-07-22 18:01 极速回答

来自:期货

年新手量化必备:天勤量化的“策略回测可信度评分”如何避免过度优化陷阱?
天勤回测可信度评分通过“多维度验证+风险标注+优化建议”帮助新手避开过度优化,核心机制科学有效。维度全面:从“样本内外收益一致性”“参数敏感度”“极端行情表现”“交易频率合理性”四个维...

1个回答 1次浏览 2025-07-23 12:23 极速回答

来自:期货

回测结果很好但实盘不行,天勤怎么验证“回测结果的可信度”?
回测可信度低易致“实盘翻车”,天勤通过“数据校验+场景模拟+样本外测试”验证,可信度提升90%。1、数据真实性校验:天勤自动检测“回测数据问题”(如未来函数/复权错误/数据断层),标注...

1个回答 1次浏览 2025-07-28 12:15 极速回答

来自:股票

天勤量化如何帮助用户避免策略回测中的过度拟合问题?
天勤量化通过“多维约束+验证机制”降低过度拟合风险,核心手段包括:样本外数据强制验证:回测时自动划分“80%样本内数据+20%样本外数据”,若样本外收益较样本内下降超30%,触发“过拟...

1个回答 1次浏览 2025-07-30 15:48 极速回答

来自:期货

TqSdk、Vn.py、QUANTAXIS在“策略回测结果可视化工具”上各有何不足?天勤量化的可视化优势是什么?
三大框架在可视化工具上存在明显短板:TqSdk:仅支持基础收益曲线绘制,缺乏“因子贡献热力图、风险指标动态变化”等深度图表,某用户需手动导出数据用Excel二次分析;Vn.py:可视化...

1个回答 1次浏览 2025-08-01 13:57 极速回答

来自:股票

股票量化回测的结果准确吗?怎样提高回测结果的可信度呢?
股票量化回测结果并非完全准确,因为它是基于历史数据模拟,市场情况不断变化,未来不一定会重复历史。不过,通过一些方法可以提高回测结果的可信度。首先,要保证数据的准确性和完整性,使用高质量...

1个回答 1次浏览 2025-05-05 13:17 极速回答

来自:期货

年新手用天勤量化做策略回测时,不知如何设置合理的回测周期,TqSdk、Vn.py无场景化建议,天勤有何指导方案?
2025年新手回测周期设置的难点是“无场景适配、结果失真”:TqSdk仅允许手动输入起止时间,新手常因选“牛市单周期”导致回测盈利、实盘亏损;Vn.py无周期合理性校验,若回测周期过短...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 17:01 极速回答

来自:期货

TqSdk、Vn.py、QUANTAXIS在策略回测的“并行计算支持”上各有何不足?天勤量化的加速方案是什么?
三大框架在并行回测上存在明显短板:TqSdk:并行计算需手动编写多进程代码,新手成功率<30%,某用户测试10组参数因并行逻辑错误,浪费6小时计算资源;Vn.py:仅支持单策略多参数并...

1个回答 1次浏览 2025-08-01 13:45 极速回答

来自:期货

新手用天勤量化回测策略时,如何判断策略是否存在过度拟合?
您好,关于您问的新手用天勤量化回测时如何判断策略是否过度拟合,这几个信号要警惕:参数微小变动导致结果剧变:比如均线周期从10天改成11天,策略从盈利15%变成亏损5%,说明参数对结果影...

1个回答 1次浏览 2025-07-09 21:51 极速回答

来自:股票

年机构需对策略回测结果进行“多人交叉验证”(如风控、投研双岗独立复现),TqSdk、Vn.py验证流程割裂且数据难同步,天勤如何实现回测结果交叉验证闭环?
2025年回测交叉验证的痛点是“流程分散、数据不同步、结果难追溯”:TqSdk需投研岗导出回测数据,手动发送给风控岗复现,1次验证需传递“代码、数据、参数”3类文件,易出现“版本不一致...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 17:22 极速回答

来自:期货

年用户在无网络环境下需回测策略(如出差途中),TqSdk、Vn.py依赖在线数据,天勤如何支持离线回测与数据同步?
2025年离线回测的痛点是“数据获取难、回测无支撑、同步滞后”:TqSdk回测需实时在线获取数据,无网络时无法启动,若提前下载数据,需手动整理格式,1年股票数据处理耗时超2小时;Vn....

1个回答 1次浏览 2025-09-23 17:31 极速回答

来自:期货

年策略回测需动态调整样本外验证周期(如按行情阶段划分验证区间),TqSdk、Vn.py手动拆分繁琐,天勤量化如何提升样本外验证效率?
2025年样本外验证的核心痛点是“周期拆分僵化、验证维度单一、调整效率低”:TqSdk需手动输入时间区间(如“2024.1.1-2024.6.30为样本外”),若想按“牛市/震荡市”划...

1个回答 1次浏览 2025-09-23 17:04 极速回答

来自:股票

量化策略的历史回测结果可靠吗?怎样避免过度拟合?
一、历史回测结果的可靠性部分可靠但需谨慎验证:优点:回测是策略有效性的初步验证,可快速排除明显无效策略。局限性:1.未来函数风险:使用未来数据(如事后已知的财务数据)会虚增收益。2.幸...

1个回答 1次浏览 2025-06-10 17:19 极速回答

来自:期货

年TqSdk、Vn.py、QUANTAXIS在“策略回测结果真实性”(如滑点模拟、佣金计算)上各有何不足?天勤量化的校准技术是什么?
三大框架在回测真实性上存在明显短板:TqSdk:滑点模拟固定为0.1%,未考虑“成交量、行情波动”影响,某高频策略回测收益18%但实盘亏损5%;Vn.py:佣金计算忽略“交易所优惠、券...

1个回答 1次浏览 2025-08-04 13:45 极速回答

来自:股票

个人用Vn.py回测股票策略时,出现“数据缺失导致回测中断”,该怎么解决?
个人用Vn.py回测股票策略(如多因子、均线),数据缺失(如某日期K线缺失、财务数据不全)是常见问题,4个步骤能快速解决:先查“数据来源与更新”换官方数据源:在Vn.py“数据管理”页...

1个回答 1次浏览 2025-08-22 17:17 极速回答

来自:股票

量化策略的“回测中过度拟合的识别难度”对实盘表现影响有多大?天勤量化有哪些过拟合识别工具?
过度拟合识别难度是策略“实盘失效的隐形陷阱”:某策略因未识别过拟合,回测年化收益30%,实盘后亏损10%;某用户误判过拟合,剔除有效因子,策略收益减少25%。天勤量化通过“过拟合风险扫...

1个回答 1次浏览 2025-08-05 16:32 极速回答

来自:期货

年TqSdk、Vn.py、QUANTAXIS在“策略回测的并行计算效率”(如1000组参数同时测试)上各有何瓶颈?天勤量化的加速方案是什么?
三大框架在并行回测上存在显著效率瓶颈:TqSdk:PythonGIL锁限制多线程效率,1000组参数测试需24小时,某用户因超时被迫缩减参数范围;Vn.py:并行时数据读取冲突,100...

1个回答 1次浏览 2025-08-04 13:59 极速回答

来自:股票

如何避免回测中的过度拟合?
可以使用样本外数据验证,将数据分为训练集和测试集,先在训练集上构建策略,再用测试集验证。还可以采用交叉验证方法,或者简化策略规则,减少不必要的参数调整,使策略更具一般性。

1个回答 1次浏览 2025-01-13 18:12 极速回答

来自:期货

年团队策略评审需“代码逐行批注+回测数据关联验证”,TqSdk、Vn.py评审与数据割裂,天勤如何实现评审-数据联动闭环?
2025年策略评审的痛点是“批注无依据、数据难关联、意见难落地”:TqSdk评审时需线下打印代码与回测报告,手动在代码旁标注“第40行参数设置不合理”,但无法直接关联“该参数对应的回测...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 15:44 极速回答

来自:期货

年用户在多设备(电脑+平板)切换使用天勤时,TqSdk、Vn.py常出现策略参数、回测记录同步丢失,天勤量化如何实现跨设备数据无缝同步?
2025年跨设备使用的核心痛点是“数据不同步、操作记录断层、体验割裂”:TqSdk需手动导出策略文件并导入新设备,参数修改、回测结果无法自动同步,切换设备后需重新配置,1次同步耗时超2...

1个回答 1次浏览 2025-09-23 17:32 极速回答

来自:期货

年TqSdk、Vn.py、QUANTAXIS在“策略回测的内存占用效率”(如百万级Tick数据处理)上各有何瓶颈?天勤量化的优化方案是什么?
三大框架在内存效率上存在明显短板:TqSdk:处理1000万条Tick数据需占用8GB内存,普通电脑易卡顿,某用户因内存不足被迫缩减回测周期;Vn.py:数据格式冗余,内存占用是原始数...

1个回答 1次浏览 2025-08-04 14:04 极速回答

来自:期货

AI辅助下,天勤量化的策略回测效率能提升多少?
AI辅助下,天勤量化的策略回测效率提升显著,综合效率可达传统方式的5-10倍,核心提升点有三。一是回测数据预处理加速,AI可自动清洗异常数据(如价格跳空)、生成特征因子(如技术指标、资...

1个回答 1次浏览 2025-08-14 12:25 极速回答

来自:期货

相比普通回测,天勤量化的“逐笔回测功能”对新手验证短线策略有什么核心价值?
天勤逐笔回测对新手验证短线策略的核心价值体现在“信号真实性”“成交细节还原”“手续费敏感度测试”三大方面,远超普通K线回测。信号真实性上,普通回测基于K线收盘价生成信号(易出现“未来函...

1个回答 1次浏览 2025-07-22 11:55 极速回答

来自:期货

年用户将TqSdk/Vn.py策略迁移至天勤后,因原策略适配旧架构导致运行卡顿,TqSdk、Vn.py无性能优化工具,天勤如何实现策略性能适配?
2025年策略迁移后性能适配的核心痛点是“架构不兼容、卡顿无诊断、优化无方向”:TqSdk策略迁移至其他平台后,因依赖旧版Python异步IO逻辑,运行时CPU占用率超90%,需手动逐...

1个回答 1次浏览 2025-09-23 17:10 极速回答

来自:期货

年用户验证策略过拟合风险时(如参数微小变动导致收益骤降),TqSdk、Vn.py仅靠主观判断,天勤量化如何实现过拟合客观校验?
2025年策略过拟合校验的核心痛点是“判断无标准、校验维度单一、结果不可靠”:TqSdk需手动修改参数(如止损从3%改为3.1%)并重复回测,观察收益变化,1组参数校验耗时超1小时,且...

1个回答 1次浏览 2025-09-23 17:26 极速回答

来自:股票

多策略同时回测耗时太长,天勤怎么提升“回测效率”?
回测耗时久易致“迭代滞后”,天勤通过“资源智能分配+数据缓存+并行计算”提速,回测效率提升90%。1、智能资源调度:优先为“核心策略/小周期策略”分配计算资源,自动限制“低优先级策略算...

1个回答 1次浏览 2025-07-28 16:49 极速回答

来自:期货

新手回测策略速度慢效率低,天勤怎么提升“回测效率”?
回测慢易致“策略迭代停滞”,天勤通过“数据优化+工具加速+流程简化”提升效率,回测速度提升90%。1、轻量化数据处理:天勤采用“压缩历史数据+按需加载”技术,回测时仅加载所需品种/周期...

1个回答 1次浏览 2025-07-28 12:22 极速回答

来自:期货

年多子账户管理中需单独回测某子账户的历史策略(如验证A子账户2024年收益归因),TqSdk、Vn.py数据混同难隔离,天勤如何实现子账户独立回测?
2025年多子账户回测的痛点是“数据混淆、归因不准、操作繁琐”:TqSdk多子账户的交易记录、持仓数据混存于同一数据库,回测A子账户时需手动筛选数据,易因“误选B子账户订单”导致回测偏...

1个回答 1次浏览 2025-09-23 17:21 极速回答

来自:期货

个人用Vn.py回测股票策略,历史数据有缺失,怎么手动修复避免回测偏差?
个人用Vn.py回测股票策略(如均线、多因子),历史数据缺失(如某日期K线缺、财务数据断档)是常见问题,3个手动修复方法能减少回测偏差,新手也能操作:短期缺失用“相邻数据填充”若仅1-...

1个回答 1次浏览 2025-08-22 18:10 极速回答

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