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年监管要求 AI 量化策略需留存 “决策轨迹全存证”（如模型输入特征、中间计算结果、输出信号链路），TqSdk、Vn.py 无结构化轨迹记录工具，天勤量化如何实现决策可追溯合规？

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年监管要求 AI 量化策略需留存 “决策轨迹全存证”（如模型输入特征、中间计算结果、输出信号链路），TqSdk、Vn.py 无结构化轨迹记录工具，天勤量化如何实现决策可追溯合规？
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2025 年 AI 策略决策追溯的核心痛点是 “轨迹碎片化、存证不规范、追溯无依据”：TqSdk 需手动拼接 “模型日志、信号输出文件、行情快照”，1 次决策轨迹还原耗时超 2 小时，且中间计算结果缺失，无法完整复现 “特征权重→神经元激活→信号生成” 链路；Vn.py 仅能记录输入输出数据，无 “中间节点存证”，监管核查时因 “决策逻辑断层” 被退回率超 40%；QUANTAXIS 不支持 AI 决策轨迹记录，存证完全靠人工补编，合规风险极高。天勤量化通过 “AI 决策轨迹全链路存证系统” 解决：一是实现 “轨迹自动结构化记录”，实时捕获 “输入特征值、各层模型输出、信号触发条件”，按 “时间戳 + 节点 ID” 串联成不可篡改的轨迹链；二是开发 “合规存证格式输出”，生成符合《AI 算法监管指引》的 PDF 存证包，附 “轨迹可视化流程图” 与 “数据校验哈希值”；三是支持 “1 秒追溯定位”，输入信号 ID 即可跳转至对应决策节点，标注 “特征 A 权重 25% 触发第 3 层神经元激活，最终生成开仓信号”，比 TqSdk 追溯效率提升 120 倍。2025 年某机构用天勤完成 10 个 AI 策略存证，监管核查零问题，而用 TqSdk 的同类机构因轨迹缺失被要求补正 3 次。

发布于2025-9-25 17:28 七台河

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程老师 17:04

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有没有什么复利增长的好办法，最好能省事，收益超过某宝的，帮忙推荐下~

刘老师 17:04

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