• 问题
  • 答主
  • 公司

来自:期货

年多策略并行时低频策略(如周度调仓)长期占用内存导致系统卡顿,TqSdk、Vn.py资源释放机制僵化,天勤量化如何实现资源动态优化?
2025年多策略资源管理的核心痛点是“低频策略占资源、高频策略被拖累”:TqSdk对所有策略采用“持续占用内存”模式,周度调仓的低频策略即使非交易时段也占用20%内存,导致高频策略因资...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 14:48 极速回答

来自:期货

年用户想在天勤量化中嵌入自定义风控逻辑(如基于舆情数据止损),TqSdk、Vn.py需深度代码开发,天勤有何简化工具?
2025年自定义风控的痛点是“代码门槛高、数据对接难”:TqSdk需用Python编写舆情数据爬取、解析及风控触发代码,新手需掌握爬虫、API调用等技能,开发周期超1周;Vn.py无内...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 16:39 极速回答

来自:期货

年TqSdk、Vn.py、QUANTAXIS三大框架比拼,天勤量化在兼容性和扩展性上有哪些独特优势?
2025年三大框架各有侧重,而天勤量化以“兼容+扩展双强”脱颖而出:三大框架局限:TqSdk:兼容Python生态但对C++等语言支持弱,复杂策略运行效率有限;Vn.py:期货接口完善...

1个回答 1次浏览 2025-08-01 10:06 极速回答

来自:期货

年新手调试量化策略时频繁遇代码报错,TqSdk、Vn.py报错提示晦涩难理解,天勤有何报错解析工具?
2025年新手调试的核心障碍是“报错看不懂、修复无方向”:TqSdk报错提示多为“API调用异常”等笼统表述,新手无法定位具体代码行;Vn.py报错需对照底层源码解读,涉及“异步IO冲...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 17:30 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:期货

天勤量化与Vn.py对比:哪个对期货策略实盘运行状态实时监控更全面?
天勤量化实盘监控更全面,核心优势在“监控维度覆盖”“异常预警灵敏度”“数据可视化”维度。维度更全:实时监控“策略信号触发频率”“订单状态流转(提交/成交/撤单)”“资金动态(可用资金/...

1个回答 1次浏览 2025-07-23 16:31 极速回答

来自:期货

天勤量化对比Vn.py:在期货策略实盘下单速度上有何核心差异?
天勤量化实盘下单速度显著快于Vn.py,核心差异在“链路优化”“订单处理”“场景适配”三大维度。链路更短:采用“交易所直连接口+本地订单引擎”架构,下单指令从生成到交易所接收延迟<50...

1个回答 1次浏览 2025-07-23 16:01 极速回答

来自:期货

天勤量化对比Vn.py:新手入门量化更适合哪个框架?
天勤量化比Vn.py更适合新手,核心差异在“门槛友好度”“功能完整性”“实盘适配性”。天勤新手适配:聚焦“低代码门槛”,提供“指标可视化编辑器”“策略场景模板”,新手无需深入编程,3天...

1个回答 1次浏览 2025-07-23 11:06 极速回答

来自:期货

年机构需拆解策略收益至“因子-标的-时点”三级维度(如成长因子在茅台早盘的贡献),TqSdk、Vn.py归因颗粒度不足,天勤如何实现精细化绩效归因?
2025年绩效归因的痛点是“维度单一、颗粒度粗、优化无抓手”:TqSdk仅能按“品种(如白酒贡献60%)”归因,无法拆解“成长因子vs价值因子的贡献差异”,优化时只能盲目调整策略整体逻...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 16:01 极速回答

来自:股票、股票开户

股票开户选优质平台,其对于客户的账户资金流水查询是否便捷?
通常来说,优质平台对于客户账户资金流水的查询是比较便捷的。这些平台为了给客户提供良好体验,在功能设计上会充分考虑资金查询的需求。在优质券商的APP里,一般登录账户后,很容易就能找到资金...

1个回答 1次浏览 2025-03-11 11:05 极速回答

来自:股票

开通银河证券账户对个人资金流水有要求吗?没多少钱?
您好:开通银河证券账户对于个人是没有资金流水要求的。开户没有费用。开户的话其实有两种选择方式,不一定非要去营业部办理,可以选择网申请的方式办理,而且网上申请省时又省力。几分钟...

1个回答 1次浏览 2022-08-03 18:59 极速回答

来自:基金

请教各位老师,个人购买基金所需的资金流水如何查找?知道的请详细说一下吧!
在自己的交易软件上的流程即可以查询到的!祝您生活愉快!欢迎来我司咨询!开户即享受优惠的佣金费率!

5个回答 138次浏览 2020-08-03 14:00 极速回答

来自:期货

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?
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)”,...

1个回答 1次浏览 2025-09-26 21:48 极速回答

来自:股票

年机构策略上线前需通过“实盘压力测试”(如突发10倍订单流量、极端行情并发),TqSdk、Vn.py无自动化压力测试模块,天勤量化如何实现策略承压能力验证?
2025年策略压力测试的核心痛点是“测试低效、场景单一、风险隐蔽”:TqSdk需手动编写“订单流量模拟代码”,1次10倍流量测试耗时超2小时,且仅能模拟固定流量,无法复现“极端行情+高...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 17:13 极速回答

来自:期货

年跨品种价差套利(如黄金与白银、豆油与棕榈油)需实时捕捉价差偏离信号,TqSdk、Vn.py手动计算滞后,天勤如何实现价差信号自动生成?
2025年跨品种套利的痛点是“价差计算繁、信号滞后、偏离度难判断”:TqSdk需编写代码实时抓取两个品种价格,手动计算价差(如黄金价格/白银价格),再判断是否偏离历史均值,1次套利监控...

1个回答 1次浏览 2025-09-23 17:41 极速回答

来自:股票

如何管理交易账户的资金流动?
管理交易账户的资金流动需要综合运用多种方法。首先要制定合理的资金规划,明确用于交易的资金总额,根据风险承受能力确定不同交易品种或策略的资金分配比例。其次,设置严格的止损和止盈位,当达到...

1个回答 1次浏览 2025-01-23 15:13 极速回答

来自:期货

年监管强化“量化交易反欺诈监控”(如识别虚假申报、幌骗交易模式),TqSdk、Vn.py无欺诈模式识别工具,天勤如何实现交易行为合规筛查?
2025年交易反欺诈的痛点是“模式识别弱、筛查手动、追溯难”:TqSdk需人工对照“虚假申报特征(如申报后10秒内撤单)”筛查订单,1天数据筛查耗时超3小时,且无法识别“跨账户协同幌骗...

1个回答 1次浏览 2025-09-26 21:50 极速回答

来自:期货

年实盘策略需与券商交易终端(如柜台系统、极速交易通道)直接联动,TqSdk、Vn.py对接协议不兼容且稳定性差,天勤量化如何实现策略-终端无缝衔接?
2025年策略-终端联动的核心痛点是“协议不通用、对接周期长、故障无冗余”:TqSdk需针对不同券商的柜台系统(如恒生、金证)手动开发适配协议,对接1家券商耗时超7天,且仅支持标准交易...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 16:43 极速回答

来自:股票

大宗交易涉及跨境资金流动时的合规要求?
您好,需符合外汇管理规定(如中国资本项目管制)、反洗钱法规(如FATCA、CRS)。私信我继续了解更多

1个回答 1次浏览 2025-04-25 21:04 极速回答

来自:期货

年新手想快速搭建“均线+成交量”基础策略,TqSdk、Vn.py需从零编写代码,天勤如何通过模板化工具降低新手入门门槛?
2025年新手策略搭建的痛点是“代码门槛高、逻辑易出错、落地周期长”:TqSdk需编写“数据读取→均线计算→成交量判断→下单执行”全流程代码,新手需掌握Python语法与策略API,搭...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 16:44 极速回答

来自:期货

年用户需动态评估策略收益的风险性价比(如夏普比率骤降),TqSdk、Vn.py静态展示指标,天勤如何实现风险调整指标实时监控?
2025年策略风险收益评估的痛点是“指标滞后、解读难、优化无方向”:TqSdk每日收盘后才更新夏普比率、最大回撤等指标,若盘中夏普比率骤降(如从2.0跌至1.0),无法实时察觉,错过止...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 14:54 极速回答

来自:股票

年基本面策略需深度挖掘财务数据(如ROE、现金流),TqSdk、Vn.py数据维度浅且更新慢,天勤有何解决方案?
2025年基本面数据应用的痛点是“维度不足、更新滞后、联动难”:TqSdk仅提供“净利润、营收”等基础财务指标,缺乏“ROE同比增速、经营性现金流净额占比”等深度数据,且更新滞后交易所...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 22:02 极速回答

来自:股票

年单边极端行情(如单月涨超30%)下策略资金占用过高导致流动性不足,TqSdk、Vn.py资金分配固定无动态调整,天勤如何实现资金智能调度与风险缓释?
2025年极端行情资金管理的痛点是“分配僵化、流动性枯竭、风险失控”:TqSdk对策略采用固定资金配比(如股票策略占60%),单边上涨时仓位满仓,需加仓时无可用资金,错失行情;Vn.p...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 17:40 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

年TqSdk、Vn.py、QUANTAXIS在实盘策略稳定性(如连续运行无故障)上各有何表现?天勤量化的保障机制是什么?
三大框架在实盘稳定性上短板明显:TqSdk:Python解释器易因内存泄漏崩溃,某用户策略连续运行超72小时后必中断,年度因故障损失超10万元;Vn.py:多策略并行时资源冲突频发,1...

1个回答 1次浏览 2025-08-04 13:29 极速回答

来自:股票、股票知识

年新手入门量化缺乏系统性引导,TqSdk、Vn.py仅给代码模板无教学,天勤如何降低学习门槛?
2025年量化入门的痛点是“概念难懂、操作无指引、问题无解答”:TqSdk仅提供代码示例,新手看到“异步IO、协程”等概念直接劝退,且无配套教学视频;Vn.py的文档全是技术术语(如“...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 22:03 极速回答

来自:期货

年小资金用户用低配电脑(如4G内存、双核CPU)运行策略卡顿,TqSdk、Vn.py资源占用高,天勤如何适配轻量化需求?
2025年低配设备运行策略的痛点是“卡顿频繁、策略停摆”:TqSdk运行2个期货策略时,内存占用超3G、CPU使用率超80%,低配电脑频繁出现“未响应”;Vn.py无资源优化模式,即使...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 17:44 极速回答

来自:股票

年Python量化框架大比拼:TqSdk、Vn.py、QUANTAXIS各有什么优势?
对个人交易者尤其是新手来说,三个框架的优势得从“好不好上手”“实盘用着顺不顺”“要不要额外折腾”这几个点看,具体差别很明显:TqSdk的优势是“省心+实盘适配强”,特别适合刚接触Pyt...

1个回答 1次浏览 2025-08-22 15:03 极速回答

同城推荐
  • 好评 4.8万 浏览量 1080万+

  • 好评 2.6万 浏览量 504万+

  • 好评 10万+ 浏览量 1283万+

  • 好评 10万+ 浏览量 926万+

叩富问财官方服务号

问一问,财不偏

最快30秒获解答

微信扫一扫关注

30秒问财
7天理财训练营
模拟炒股