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首发回答 天勤量化通过 “在线学习优化系统” 实现模型参数实时迭代，核心措施有三。一是增量数据实时吸收，AI 每小时接收天勤的最新行情数据（如 K 线、成交量），用增量学习算法更新模型，避免全量数据重训的资源消耗，参数更新时间从 2 小时缩短至 10 分钟。二是关键参数动态调优，针对策略核心参数（如均线周期、止损比例），AI 根据实时收益曲线调整，如当连续 3 笔交易亏损，自动将止损比例从 2% 收紧至 1.5%，某趋势策略通过调优，实盘亏损率降低 40%。三是学习效果校验，天勤的回测模块同步验证在线学习后的参数有效性，若新参数在近 3 天模拟盘收益提升超 5%，则应用于实盘；否则回退至上一版本，某 AI 模型通过校验，参数优化失误率控制在 8% 以内。
发布于2025-8-14 14:18 七台河
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你好，天勤量化通过“在线学习优化系统”实现模型参数实时迭代，核心措施有三。一是增量数据实时吸收，AI每小时接收天勤的最新行情数据（如K线、成交量），用增量学习算法更新模型
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发布于2025-8-14 14:30 广州
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