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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:股票

天勤量化的历史数据清洗工具能处理哪些异常值?清洗后对回测结果影响多大?
天勤量化的数据清洗工具实现“全类型异常处理”,保障回测数据质量,核心能力:异常处理范围:价格异常:如“股价瞬间暴涨100%后回落”的错误tick,工具自动识别并替换为相邻值,某策略经清...

1个回答 1次浏览 2025-07-31 15:40 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

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

年策略运行中突发行情数据异常(如价格跳空10%、指标计算缺失),TqSdk、Vn.py需手动中断重启,天勤如何实现数据异常自动修复与策略续行?
2025年数据异常处理的痛点是“识别晚、修复慢、策略中断”:TqSdk需等数据积累至一定量才触发异常提示(如1分钟后发现价格跳空),修复需手动删除异常数据并重启策略,中断耗时超5分钟,...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 15:51 极速回答

来自:期货

天勤量化的数据清洗工具有哪些?能处理哪些数据异常?
天勤量化提供“全流程数据清洗工具链”,覆盖数据采集到策略应用的全环节,核心工具与功能:缺失值处理:支持“前值填充、均值填充、插值法”,某用户处理5分钟K线数据时,用插值法修复3%的缺失...

1个回答 1次浏览 2025-07-31 12:30 极速回答

来自:期货

年策略实盘因网络波动断连后,TqSdk、Vn.py需手动重启且数据断层,天勤量化如何实现断连后自动续跑与状态复原?
2025年策略断连恢复的核心痛点是“重启繁琐、状态丢失、行情错失”:TqSdk断连后需手动重启策略,重新加载历史数据(耗时5-10分钟),且断连期间的行情数据断层,导致策略无法衔接前序...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 15:02 极速回答

来自:股票

年新策略冷启动(如刚上线无足够实盘数据)需快速适配市场,TqSdk、Vn.py依赖全量历史数据回测失真,天勤如何实现冷启动期策略参数优化?
2025年策略冷启动的痛点是“数据不足、回测失真、实盘适配难”:TqSdk需用5年以上历史数据回测新策略,参数优化完全依赖过去行情,冷启动后实盘收益比回测低60%;Vn.py虽能缩短回...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 17:38 极速回答

来自:股票

年用户想基于自定义周期(如2小时线、10分钟线)做策略,TqSdk、Vn.py需手动转换数据,天勤如何简化周期适配?
2025年自定义周期策略的痛点是“数据转换难、周期对齐乱”:TqSdk需编写代码将基础K线(如1分钟线)合并为自定义周期(如2小时线),易因“时间戳计算错误”导致周期断层;Vn.py仅...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 18:22 极速回答

来自:期货

年团队协作中策略文档需同步“回测关键节点数据”(如参数调整后收益变化),TqSdk、Vn.py文档与数据割裂,天勤如何实现文档-回测数据联动管理?
2025年策略文档管理的痛点是“数据不同步、批注无依据、版本混乱”:TqSdk的策略文档需手动粘贴回测数据(如“止损3%时收益15%”),参数调整后需重新修改文档,1次同步耗时超30分...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 15:52 极速回答

来自:美股

年跨市场策略(如A股+美股)因时区差异导致数据不同步,TqSdk、Vn.py需手动校准,天勤如何实现跨时区数据协同?
2025年跨时区数据协同的痛点是“时间错位、行情割裂”:TqSdk需手动将美股数据(纽约时间)转换为北京时间,易因夏令时调整导致“美股收盘数据对应A股次日行情”的偏差;Vn.py无跨时...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 18:03 极速回答

来自:股票

量化策略回测的历史数据是否准确?
量化策略回测的历史数据大多是比较准确的。数据来源通常可靠,比如证券交易所、专业数据提供商等,它们有严格的数据采集和整理流程。不过,这数据也并非百分百完美。一方面,数据可能存在缺失值、错...

1个回答 1次浏览 2025-03-18 15:06 极速回答

来自:期货

相比其他数据工具,天勤量化提供的期货历史数据对新手策略回测有哪些不可替代的价值?
天勤量化的期货历史数据对新手回测的不可替代价值体现在“数据维度完整性”“周期颗粒度适配”“场景真实性还原”三大方面。数据维度上,不仅包含常规K线数据,还提供“资金流(主力/散户持仓变动...

1个回答 1次浏览 2025-07-22 11:45 极速回答

来自:期货

年用户需根据账户净值动态调整策略仓位(如净值涨10%加仓、跌5%减仓),TqSdk、Vn.py需手动写逻辑,天勤量化如何实现自动化管控?
2025年动态仓位调整的核心痛点是“逻辑编写难、净值联动滞后”:TqSdk需手动编写净值计算、仓位调整触发及执行代码,涉及“实时净值抓取-阈值判断-资金重分配”多环节,新手易因逻辑漏洞...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 17:35 极速回答

来自:期货

年新手想验证策略在特殊市场环境(如加息周期、通胀高企阶段)的表现,TqSdk、Vn.py需手动筛选对应行情数据,天勤如何简化场景化回测?
2025年场景化回测的痛点是“行情筛选难、场景定义模糊、验证效率低”:TqSdk需手动查询“2023-2024年加息周期的具体时间范围”,再手动截取对应行情数据,1次场景回测耗时超1小...

1个回答 1次浏览 2025-09-23 17:37 极速回答

来自:期货

年实盘策略因异常停摆后重启复杂,TqSdk、Vn.py需手动恢复参数与仓位,天勤如何实现快速重启?
2025年策略异常重启的痛点是“状态丢失、恢复耗时”:TqSdk策略停摆后,未成交订单、实时仓位等状态全部丢失,重启后需手动重新录入参数、核对仓位,恢复耗时超15分钟,期间错过行情;V...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 17:32 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:股票

历史数据的长度和范围对量化交易策略回测结果有什么影响?如何合理选择历史数据?
历史数据长度过短,可能无法反映市场的多种情况,导致回测结果不具有代表性;长度过长,可能包含过时的信息。范围过窄,可能遗漏重要的市场特征。应根据策略的时间周期和市场特点,选择具有代表性和...

1个回答 1次浏览 2025-05-05 14:10 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

年用户搭建外汇量化策略需接入多币种实时汇率、杠杆率数据,TqSdk、Vn.py外汇数据源少且更新慢,天勤有何适配方案?
2025年外汇策略数据的痛点是“数据源少、更新滞后、联动难”:TqSdk仅支持美元、欧元等3种主流币种汇率,且数据15分钟更新一次,无法满足“英镑/日元、澳元/加元”等交叉盘策略需求;...

1个回答 1次浏览 2025-09-23 17:35 极速回答

来自:期货

天勤量化的历史数据是如何存储的?用户能否本地备份?
天勤量化的历史数据采用“云端+本地”双存储模式,兼顾“数据完整性与用户可控性”,存储与备份机制如下:1、云端存储保障完整性:天勤云端存储“近20年全品种数据”,按“Tick/分钟线/日...

1个回答 1次浏览 2025-07-30 12:15 极速回答

来自:股票

天勤量化的历史数据精度如何?能否满足超长期回测需求?
天勤量化的历史数据精度达“实盘级”,完全满足超长期回测(10年+)需求,核心表现:数据粒度完整:提供“Tick级(每笔成交)、分钟线、日线”数据,覆盖“2000年至今的全期货品种”,包...

1个回答 1次浏览 2025-07-30 15:56 极速回答

来自:期货、期货知识

天勤量化的历史数据,能支持多少种期货品种的回测?
您好,关于您问天勤量化的历史数据能支持多少种期货品种的回测,目前覆盖很全面:国内主流品种全包含:像上期所的螺纹钢、铜、原油,大商所的大豆、玉米,郑商所的棉花、白糖等,共30多个活跃期货...

1个回答 1次浏览 2025-07-07 12:02 极速回答

来自:股票

QMT量化如何进行策略的历史数据回测?
在QMT系统中,先选取合适的历史行情数据,涵盖所需的时间范围和交易品种。然后设置策略的初始参数,包括交易规则、资金分配等。将策略应用于历史数据,系统模拟交易过程,记录每笔交易的时间、价...

1个回答 1次浏览 2025-05-20 20:26 极速回答

来自:股票

如何通过券商APP进行量化策略历史数据回测?
不同券商APP操作步骤会有些差异,但大致流程差不多。首先,打开券商APP,登录自己的账号。然后在APP里仔细找“量化交易”或“策略研究”这类相关板块,有些可能藏在投资工具或者高级功能菜...

1个回答 1次浏览 2025-03-03 18:55 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

天勤量化如何校验历史数据的准确性?出现数据异常时如何处理?
天勤量化通过“多层校验+智能修复”保障数据准确性,数据异常率控制在0.01%以下,核心机制:源数据校验:对接交易所官方数据源时,自动比对“多渠道数据一致性”(如同时校验交易所官网与清算...

1个回答 1次浏览 2025-07-30 17:58 极速回答

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