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量化交易平台如何搭建 一篇带你了解量化交易-系统搭建

说说我对系统构建的理解,首先我觉得量化系统可以分为3类

  1.回测系统 (策略回测,指标评价等)

  2.实盘系统(真正的生产)

  3.可视化展示(锦上添花)

1. 回测系统:

  回测系统主要针对研发策略,数据量大,但是系统速度不高,所以我选择python,除了资金曲线,还有一些统计指标,可以 优化参数的时候用python多进程,配置一台多核电脑,速度还可以,不用搞C++,这么说吧,C++开发1个月,跑5分钟 回测并调整参数。

还不如3天的python多进程50分钟。 人的时间是宝贵的。 电脑本来就是用的,不用担心多核风扇狂转。 在回测系统中,80%的工作是在数据排序,建立良好的事务模型,编写一套建立在事务模型之上的框架(通常可以在基础框架的基础上进行修改)。

2. 实盘系统:

  日线以下的真实市场系统中高频交易需要低延迟。 频率越高,延迟系统的影响越大。 真正的市场体系简单地分为三个步骤。 1.数据更新后,我们从API开始获取数据—> 2.获取新数据后,计算指标—> 3.我们需要尽可能缩短这三个步骤的时间 下单,不是小时级别的策略,所以这里不需要低延迟。 否则,订单价格是几秒前的数据,滑点会变大。 所以如果是一分钟以上的策略,而且策略计算还算简单,python还是可以处理的,但是如果计算量大,频率高。 ,然后选择静态语言。

3 .可视化展示

  主要用于监控账户,以便我们更好地了解和了解我们的策略情况。 这不是必须的,而且是锦上添花。 可以看我之前关于配置grafana的文章。

最后,我想说的是,尝试将三个系统结合起来显然是没有必要的。 真实系统追求速度。 我认为越简单越好。 我见过一个正在开发的系统,是这样的,一个服务器,接收数据,然后dump数据库,通过websocket分发到真实的市场系统。 真实市场系统计算下单信号,然后将信号转发给下单系统。 很显然,如果策略多,资金量大,这是没有问题的,但是对于小私募来说,一共跑1、2个策略,没必要这么复杂。

关于作者: 我C你们

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