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年大宗商品策略需接入卫星遥感数据（如农田植被指数、油田储油面积），TqSdk、Vn.py对接难且量化繁琐，天勤有何专项落地支撑？
2025年遥感数据应用的痛点是“数据源稀缺、预处理复杂、信号转化滞后”：TqSdk需手动从卫星数据商（如Planet）采购影像（单景费用超500元），再用专业工具提取“植被指数（NDV...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 17:34 极速回答

年大宗商品策略需结合基差数据（如现货价与期货价差值）做决策，TqSdk、Vn.py基差计算繁琐且更新慢，天勤如何实现基差实时联动策略？
2025年大宗商品基差应用的痛点是“数据获取难、计算繁、联动滞后”：TqSdk需手动从现货平台下载价格数据（如螺纹钢现货价），再编写代码计算基差（期货价-现货价），数据滞后超24小时，...

1个回答 3次浏览 2025-09-23 17:47 极速回答

年大宗商品策略需接入精细化天气数据（如台风路径、降雨量），TqSdk、Vn.py对接数据源少且指标量化繁琐，天勤有何专项支撑方案？
2025年天气数据应用的痛点是“数据精度低、量化门槛高、策略联动弱”：TqSdk仅能接入城市级天气数据（如上海暴雨），缺乏“产区降雨量（如海南橡胶产区）、台风影响半径”等精细化指标，1...

1个回答 1次浏览 2025-09-25 15:54 极速回答

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