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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

历史数据的“时间粒度细分”(如Tick级、秒级、分钟级)对不同频率策略(如高频、日内、波段)的影响有多大?天勤量化在多粒度数据处理上有何优势?
时间粒度是策略频率的“核心适配要素”:某平台仅提供分钟级数据,某高频策略因缺乏Tick级数据,回测盈利但实盘亏损30%;某日内策略因秒级数据缺失,入场点判断误差超5秒,错过40%盈利机...

1个回答 1次浏览 2025-08-04 17:12 极速回答

来自:股票

年需将Python策略迁移至C++提升执行速度(如高频策略),TqSdk、Vn.py跨语言适配繁琐且兼容性差,天勤有何轻量化迁移方案?
2025年策略跨语言迁移的痛点是“适配难、周期长、性能不达标”:TqSdk的Python策略迁移至C++需重写90%代码,尤其“指标计算、订单处理”模块适配耗时超1周,且迁移后执行速度...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 17:17 极速回答

来自:期货

年高频策略需适配“FPGA硬件加速卡”(如因子计算并行加速),TqSdk、Vn.py无FPGA指令适配且算力浪费,天勤如何实现硬件级算力优化?
2025年FPGA硬件加速的痛点是“适配难、算力利用率低、加速效果差”:TqSdk完全不支持FPGA对接,仍依赖CPU计算,1000个高频因子迭代耗时超500毫秒,无法满足微秒级需求;...

1个回答 1次浏览 2025-09-26 21:44 极速回答

来自:股票

年宏观驱动型策略需接入高频宏观数据(如日度PMI、小时级发电量),TqSdk、Vn.py对接滞后且联动弱,天勤有何轻量化落地方案?
2025年宏观数据应用的痛点是“数据频率低、对接难、策略联动滞后”:TqSdk仅能接入月度宏观数据(如官方PMI),无法捕捉“日度工业增加值环比”等短期信号,1次高频数据手动爬取+清洗...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 17:10 极速回答

来自:股票

年消费主题策略需接入“商圈客流、外卖订单量、线下核销率”等高频消费数据,TqSdk、Vn.py对接分散且量化建模难,天勤有何轻量化落地方案?
2025年消费数据应用的痛点是“数据源碎片化、量化门槛高、信号联动弱”:TqSdk需从美团、高德等多平台手动爬取消费数据,1次“商圈客流+外卖订单”整合耗时超5小时,且需编写“核销率→...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 17:42 极速回答

来自:股票

年产业政策驱动型策略需接入“政策文件高频解读数据”(如发改委细则拆解、工信部政策影响评级),TqSdk、Vn.py对接难且信号转化弱,天勤有何轻量化落地方案?
2025年政策数据应用的痛点是“解读滞后、量化难、策略联动慢”:TqSdk需人工逐篇研读政策文件(如新能源补贴细则),手动提炼“受益行业、影响力度”,1次政策分析耗时超4小时,且无量化...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 17:21 极速回答

来自:股票、个股

天勤量化做股票实盘时,持仓个股因突发产品销量大增公告(如季度销量超预期)提振业绩预期,系统能自动分析销量增长持续性与盈利弹性并提示加仓比例吗?比TqSdk、Vn.py的手动判断更及时吗?
天勤量化能实时抓取持仓个股的销量大增公告,自动分析增长质量与盈利潜力并给出精准加仓建议,比TqSdk、Vn.py的“手动查公告+分析”及时85%,核心优势是“增长量化评估+弹性联动”。...

1个回答 1次浏览 2025-08-26 15:24 极速回答

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