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来自:期货

年高频策略需基于“毫秒级行情切片”(如10毫秒K线)做决策,TqSdk、Vn.py数据采样频率低且延迟高,天勤如何保障高频数据支撑?
2025年高频数据支撑的痛点是“采样粗、延迟高、数据断层”:TqSdk最高仅支持1分钟线数据,需手动拼接高频数据,10毫秒切片精度的行情重构耗时超2小时,且数据延迟超50毫秒,完全无法...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 15:27 极速回答

来自:股票

年高频策略对订单执行延迟要求严苛(如毫秒级响应),TqSdk、Vn.py通道延迟高,天勤量化如何实现低延迟交易?
2025年高频交易的核心痛点是“通道延迟高、订单排队久、滑点损失大”:TqSdk采用普通公网通道,订单从提交到交易所受理平均延迟超300毫秒,高频行情下信号早已失效;Vn.py虽支持专...

1个回答 1次浏览 2025-09-22 22:01 极速回答

来自:股票

QMT策略能处理高频数据吗?​
通过历史数据回测验证策略在不同市场环境下的表现,对比基准指数(如沪深300)的收益、回撤、胜率等指标,结合压力测试评估稳定性。

1个回答 1次浏览 2025-05-27 20:20 极速回答

来自:期货

TqSdk、Vn.py、QUANTAXIS在处理高频Tick数据时的性能瓶颈各是什么?天勤量化如何突破这些限制?
三大框架在高频数据处理上存在明显瓶颈:TqSdk:Python解释器效率限制,每秒Tick处理量超10万条时卡顿,某高频策略因延迟错过30%的价差机会;Vn.py:数据缓存机制不完善,...

1个回答 1次浏览 2025-08-01 13:33 极速回答

来自:期货

年高频策略需适配“数据处理单元(DPU)”加速行情解析与订单转发,TqSdk、Vn.py无DPU驱动适配且协同低效,天勤如何实现软硬协同降延迟?
2025年DPU适配的痛点是“驱动缺失、协同割裂、延迟降不下来”:TqSdk完全不支持DPU对接,行情解析与订单转发仍依赖CPU,单条行情处理延迟超80微秒,订单转发延迟超100微秒,...

1个回答 1次浏览 2025-09-26 21:47 极速回答

来自:期货

年高频策略需适配“行情数据压缩传输协议”(如FIXSBE、ProtocolBuffers)降延迟,TqSdk、Vn.py协议支持少且解析效率低,天勤如何实现高效行情接入?
2025年高频行情接入的痛点是“协议支持不足、解析延迟高、带宽占用大”:TqSdk仅支持JSON等非压缩协议,行情数据传输体积大3倍,带宽占用超100Mbps,解析1条行情耗时超20微...

1个回答 1次浏览 2025-09-26 21:27 极速回答

来自:期货

年高频策略需适配“CXL内存扩展协议”(如提升内存带宽降低数据延迟),TqSdk、Vn.py无CXL适配且内存调度低效,天勤如何实现内存性能优化?
2025年CXL协议适配的痛点是“协议不兼容、调度无智能、延迟降不下来”:TqSdk仅支持传统DDR内存协议,无法接入CXL扩展内存,内存带宽不足20GB/s,数据读取延迟超50微秒,...

1个回答 1次浏览 2025-09-26 21:49 极速回答

来自:股票

如何基于天勤量化的分钟线高频数据,让AI策略捕捉日内波段机会?
基于天勤量化的分钟线数据,AI策略可通过三步捕捉机会,天勤系统提供全流程支持。一是波段特征提取,AI从分钟线中识别“量价齐升”“缩量回调”等波段启动特征,生成“波段强度评分”(0-10...

1个回答 1次浏览 2025-08-14 14:15 极速回答

来自:期货

年高频策略需适配“5G切片网络”降低传输延迟(如行情/订单指令低时延通道),TqSdk、Vn.py无5G协议适配且通道调度弱,天勤如何实现低时延网络协同?
2025年5G切片网络适配的痛点是“协议不兼容、调度无智能、延迟降不下来”:TqSdk仅支持传统4G网络协议,无法接入5G切片的“低时延URLLC通道”,行情传输延迟超200毫秒,完全...

1个回答 1次浏览 2025-09-26 21:38 极速回答

来自:股票

量化交易中如何进行高频数据处理?
在量化交易里,高频数据处理挺关键的。首先得采集数据,从各种渠道把数据收集过来,像交易行情系统、财经资讯平台等。接着要对数据清洗,去掉那些错误、重复或者不完整的数据,让数据干干净净的,这...

1个回答 1次浏览 2025-02-26 00:06 极速回答

来自:期货

在Java中如何处理期货市场的高频数据?
您好,在Java中处理期货市场的高频数据是一个具有挑战性的任务,因为期货市场的高频数据通常具有大量的交易信息和极速的变动。有效地处理这些数据可以帮助投资者更及时地了解市场动态、捕捉交易...

1个回答 1次浏览 2024-04-09 15:53 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: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:股票

量化交易是否支持高频订单(如毫秒级)?
量化交易在一定程度上是支持高频订单的,不过能不能达到毫秒级,得看好多因素。一些先进的量化交易系统和券商平台具备高速处理能力,理论上可以实现接近毫秒级的订单处理。这要求交易系统有超强的硬...

1个回答 1次浏览 2025-03-30 15:02 极速回答

来自:期货

哪些期货预测模型在利用大数据和高频数据方面具有优势?
您好,机器学习、时间序列模型和深度学习模型在利用大数据和高频数据方面具有优势,可以用于预测期货市场的走势和相关指标。在实际应用中,可以根据具体的数据特征和预测目标选择合适的模型和方法,...

1个回答 1次浏览 2024-01-11 11:37 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

年外出时需临时启停策略(如突发行情需暂停高频策略),TqSdk、Vn.py移动端无启停权限,天勤如何实现移动端安全操控?
2025年移动端策略操控的痛点是“权限受限、操作风险高、响应滞后”:TqSdk移动端仅能查看策略状态,若需暂停策略,需远程控制电脑,网络不稳定时操作中断,平均响应耗时超5分钟;Vn.p...

1个回答 1次浏览 2025-09-23 17:25 极速回答

来自:股票

年高频策略需优化“硬件-软件协同延迟”(如CPU缓存未适配导致指令执行滞后),TqSdk、Vn.py仅优化软件层忽视硬件适配,天勤如何实现软硬协同低延迟运行?
2025年高频策略延迟优化的痛点是“软硬脱节、适配盲目、延迟瓶颈难突破”:TqSdk仅从软件层优化“代码执行效率”,未适配CPU缓存行、内存带宽等硬件特性,优化后指令执行延迟仍超80微...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 17:43 极速回答

来自:股票

量化交易系统是否支持高频数据并行处理?
很多量化交易系统是支持高频数据并行处理的。如今量化交易发展迅速,高频交易对数据处理速度要求极高,并行处理能同时处理多个数据任务,大大提高效率。不少先进的量化交易系统配备强大的硬件和优化...

1个回答 1次浏览 2025-03-09 16:21 极速回答

来自:股票

量化交易系统是否支持高频数据清洗?
很多量化交易系统是支持高频数据清洗的。在量化交易里,高频数据往往包含各种噪音和错误信息,数据清洗就变得特别重要。不少专业的量化交易系统都配备了强大的数据清洗功能模块。通过这些功能,可以...

1个回答 1次浏览 2025-03-04 10:57 极速回答

来自:股票

量化交易平台是否支持高频数据并行处理?
很多量化交易平台是支持高频数据并行处理的。高频数据并行处理能大大提升交易效率,在瞬息万变的市场中快速做出决策。如今不少专业量化交易平台具备强大的计算能力和优化的算法架构,能够同时处理大...

1个回答 1次浏览 2025-03-04 09:22 极速回答

来自:股票

量化交易系统是否支持高频数据缓存?
很多量化交易系统是支持高频数据缓存的。高频数据缓存很有用,能把常用的高频交易数据先存起来,这样在交易时系统取用数据更快速,能大大提升交易响应速度,对高频交易这种分秒必争的交易模式帮助很...

1个回答 1次浏览 2025-03-03 14:06 极速回答

来自:期货

高频数据对期货预测模型排名的影响如何评估?
您好,高频数据对期货预测模型排名的影响可以通过以下几个方面进行评估:数据的准确性和可靠性:高频数据通常能够更及时地反映市场动态和价格波动,因此可以提高预测模型的准确性和可靠性。如果高频...

1个回答 1次浏览 2023-12-07 09:17 极速回答

来自:期货

年商品期货库存周期策略需跟踪“上游产能、中游库存、下游需求”数据,TqSdk、Vn.py数据分散且联动弱,天勤如何实现全链条数据支撑?
2025年库存周期数据应用的痛点是“数据碎片化、链条联动难、信号滞后”:TqSdk仅支持期货交易所的库存数据,上游产能(如钢铁产量)、下游需求(如房地产开工面积)需手动从统计局下载,1...

1个回答 1次浏览 2025-09-24 16:42 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

极速通道延迟能达到毫秒级吗?
技术先进、网络优质的极速通道,延迟可达到毫秒级,用于追求低延迟交易场景,但实际受软硬件、网络环境等影响我们公司实力在整个券商市场排名前列。我们公司佣金要便宜很多的,值得开户

1个回答 1次浏览 2025-08-21 12:22 极速回答

来自:港股

求历史港股高频数据,港股分笔数据,港股分钟数据?
您好,港股很多数据可以用同花顺看,也支持交易。

2个回答 20次浏览 2021-08-17 11:06 极速回答

来自:股票

量化交易中,如何利用高频数据提升交易策略效果?
在量化交易里,利用高频数据提升交易策略效果是个不错的办法。高频数据能提供更及时、细致的市场信息。一方面,可以借助高频数据进行更精准的市场趋势分析,把握价格的微小波动,及时调整交易策略。...

1个回答 1次浏览 2025-11-21 09:49 极速回答

来自:股票

沈阳的量化交易市场中,如何处理高频数据以优化策略?
在沈阳的量化交易市场,处理高频数据优化策略可按以下方法。数据清洗去除错误、重复、缺失的数据,保证数据质量,避免干扰策略判断。特征提取从高频数据中提取有价值的特征,如价格波动、成交量变化...

1个回答 1次浏览 2025-02-05 16:11 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

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