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首发回答 2025 年算法公平性合规的核心痛点是 “校验无工具、偏倚难识别、报告难编制”：TqSdk 需手动拆解策略因子与决策逻辑，用统计学方法验证 “是否存在行业 / 规模歧视”，1 个策略核查耗时超 8 小时，且无量化公平性指标（如偏差率、覆盖率）；Vn.py 完全无公平性校验模块，仅能依赖人工主观判断，易因 “因子过度倾斜大盘股” 被认定为不公平，合规风险高；QUANTAXIS 不支持逻辑拆解，公平性核查根本无法落地，监管检查时直接被退回。天勤量化通过 “算法公平性合规核查系统” 解决：一是内置 “多维公平性校验模型”，自动检测 “因子歧视性（如仅偏好某一行业）、决策覆盖率（如中小盘股筛选率＜30% 预警）、收益偏差度（如不同规模标的收益差超 50%）”，生成公平性评分（1-10 分）；二是开发 “偏倚原因自动归因”，标注 “公平性不足源于‘市值因子权重占比 40%’，建议降至 20%”；三是支持 “合规报告一键生成”，自动填充 “校验方法、指标数据、整改措施”，直接适配监管模板，比 TqSdk 核查效率提升 48 倍。2025 年某机构用天勤核查 12 个策略，平均耗时从 96 小时缩短至 2 小时，公平性通过率从 60% 提升至 100%，而用 TqSdk 的同类机构仍有 3 个策略未通过核查。
发布于2025-9-25 17:09 七台河
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