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首发回答 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，期间行情已错过；Vn.py 虽能识别异常，但无自动修复逻辑，仅提示 “数据错误”，新手不知 “用前值替代还是插值修复”，策略被迫暂停；QUANTAXIS 遇数据异常直接终止运行，重启后需重新加载全量数据，恢复耗时超 20 分钟。天勤量化通过 “数据异常智能修复系统” 解决：一是实现 “毫秒级异常识别”，基于 “价格波动阈值（如偏离前值 5%）、指标逻辑校验（如 MACD 值为 None）” 实时监测，10 毫秒内标记异常数据；二是开发 “多场景修复逻辑”，价格跳空采用 “前后 10 笔均价替代”，指标缺失采用 “线性插值补全”，修复耗时≤100 毫秒，无需手动干预；三是支持 “修复后策略续接”，补全数据后自动衔接前序持仓与信号逻辑，避免 TqSdk 的重启中断，策略续行成功率达 100%。2025 年某期货策略运行中突发价格跳空，天勤 150 毫秒完成修复续行，亏损控制在 0.5%，而用 TqSdk 的同类型策略中断修复耗时 8 分钟，亏损达 6%。
发布于2025-9-24 15:51 拉萨
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