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来自:期货

天勤量化中,Python新手编写期货高频策略时,最容易忽视的“硬件资源适配”问题有哪些?
新手高频策略的“硬件资源适配”问题集中在“CPU算力不足”“内存读写瓶颈”“网络延迟超标”,天勤工具可针对性优化。算力问题:用Python原生循环处理逐笔数据(如每秒1万条数据时CPU...

1个回答 1次浏览 2025-07-22 12:53 极速回答

来自:期货

期货高频炒单胜率低于50%怎么办?老手揭秘胜率提升的3个关键点
期货高频炒单胜率低于50%,说明交易策略或执行环节可能存在问题。若你想针对性解决问题,提升炒单胜率,欢迎加我微信,为你定制专属优化方案!一、优化交易策略,高频炒单对策略精准度要求极高。...

1个回答 1次浏览 2025-07-05 22:01 极速回答

来自:期货

期货高频炒单赚钱难不难?高手提高胜率的方法大公开
你好!高频炒单确实是个技术活,很多新手在螺纹钢、纯碱这些热门品种上频繁操作却总是亏多赚少。想提高胜率得掌握核心方法,具体技巧可以点头像加微信好友细聊~高频交易要盯紧三个关键点:一是盘口...

1个回答 1次浏览 2025-06-20 12:24 极速回答

来自:期货

高频套利和低频套利哪种更适合个人投资者?哪种更适合机构投资者?
你好,高频套利和低频套利对投资者的适用性个人投资者:低频套利更适合个人投资者。个人投资者通常资金量相对较小,缺乏专业的交易系统和技术支持,难以承担高频套利的高昂成本和技术门槛。低频套利...

1个回答 1次浏览 2025-05-20 14:15 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、股票知识

日内高频是用一分钟K线做的,还是五分钟K线,还是其他的呢?
如果是高频交易的话,主要还是看你的车里是怎么样的,一分钟或者五分钟都属于日内高频。

15个回答 2021次浏览 2018-09-24 14:18 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

天勤量化的盘口数据支持多少档深度?能否用于高频套利策略的盘口价差分析?
天勤量化提供“多档盘口数据服务”,满足高频策略的精细化分析需求,核心能力:深度支持:股票市场支持“5档/10档盘口”,期货市场支持“20档深度数据”,某套利策略通过20档盘口发现“买一...

1个回答 1次浏览 2025-07-31 15:46 极速回答

来自:期货

天勤量化中,Python新手编写期货日内高频策略时,最容易忽略的性能优化细节是什么?
新手编写日内高频策略最易忽略的性能优化细节集中在“数据处理效率”“订单执行延迟”“资源占用控制”三大类,天勤的功能设计可针对性优化。数据处理坑:用Python循环遍历逐笔数据(如每分钟...

1个回答 1次浏览 2025-07-22 11:53 极速回答

来自:股票

高频T0算法和日内波段T0算法的核心差异体现在哪些方面?​
高频T0算法以极短的时间周期进行交易,通常在几秒甚至毫秒级内完成买卖,依赖高速的交易系统和低延迟的网络,通过捕捉微小的价格波动盈利,交易次数频繁,对交易成本极为敏感。日内波段T0算法则...

1个回答 1次浏览 2025-06-19 22:19 极速回答

来自:期货

期货高频炒单胜率翻倍法则:长短期K线共振+资金管理实战案例
你好,期货高频炒单胜率提升是可能的,通过掌握长短期K线共振和资金管理技巧,可以显著提高交易胜率。以下是具体分析及实战案例:​​核心方法​​:1、长短期K线共振指1分钟、5分钟等短期K线...

1个回答 1次浏览 2025-06-10 13:10 极速回答

来自:期货

重庆期货程序化高频量化开户选哪家期货公司?会不会有延迟?
重庆距离各个交易所物理距离较远,那么如何解决这个延时问题呢?为解决多市场互联需求,上海东证期货今年来实现了各机房的物理连接的低延迟链路打通,保障了资源的集中利用及效率提升,特...

1个回答 1次浏览 2021-12-22 15:30 极速回答

来自:期货

成都期货高频量化程序化在哪家期货公司开户比较好?速度快的是哪家?
成都距离各个交易所物理距离较远,那么如何解决这个延时问题呢?为解决多市场互联需求,上海东证期货今年来实现了各机房的物理连接的低延迟链路打通,保障了资源的集中利用及效率提升,特...

1个回答 1次浏览 2021-12-22 15:29 极速回答

来自:期货

天勤量化中,Python新手编写期货日内短线策略时,最容易出现的“高频信号噪音过滤不足”问题如何通过工具优化?
新手日内策略的“噪音过滤不足”问题集中在“单指标信号泛滥”“量价背离未识别”“短期波动误判为趋势”,天勤工具可针对性优化。信号泛滥优化:仅用单一指标(如RSI超买超卖)生成信号,导致日...

1个回答 1次浏览 2025-07-22 17:37 极速回答

来自:期货

历史数据的“更新频率”对高频策略影响有多大?天勤量化在实时数据更新上有哪些技术优势?
数据更新频率是高频策略的“命脉”:某高频策略用“5分钟更新一次”的数据,错失30%的价差机会;若数据延迟超1秒,订单成交率下降40%,直接影响收益。天勤量化的技术优势碾压同行:毫秒级更...

1个回答 1次浏览 2025-08-01 13:13 极速回答

来自:期货

免费量化平台与收费版本在“专属数据服务”(如高频Tick、另类数据)上的差距如何?天勤收费版的数据特权有哪些?
数据服务差距直接决定策略竞争力:免费平台仅提供“5档行情、日线数据”,某高频策略因缺乏Level-2数据,盘口判断准确率低30%;普通收费平台(如TB)的另类数据(如舆情、资金流)需额...

1个回答 1次浏览 2025-08-01 13:54 极速回答

来自:期货

历史数据中“分笔数据精度”对高频炒单策略影响有多大?天勤量化在分笔数据处理上有哪些技术突破?
分笔数据精度是高频炒单策略的“核心命脉”:某策略因分笔数据缺失“盘口挂单量变化”细节,回测误判入场时机,实盘胜率从45%降至30%;某期货策略因分笔时间戳偏差50ms,错过最佳平仓点,...

1个回答 1次浏览 2025-08-01 13:43 极速回答

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