量化高频速度优化

原创 已于 2023-03-19 16:17:15 修改 · 6.3k 阅读 · 0 ·
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#硬件工程 #金融

于 2023-03-19 16:03:52 首次发布
文章讨论了AWS不同区域（如A区、C区）的性能差异，特别是延迟时间，指出C区在Ubuntu20上运行Python的aiohttp库有数百微秒的延迟，建议使用C++来优化。提到AWSC5类型的CPU在性能上有轻微提升。此外，提到了OKX位于阿里云，Bybit在新加坡，其他服务集中在东京，并涉及到负载均衡策略，当达到一定阈值时，流量会从C区转向A区。

  1. aws c区最快，a区11ms，c区7ms，且系统差距就差很多延迟，最快的是ubuntu20

  1. python的aiohttp内部几百微妙，要用c++，招一个c++开发

  1. aws c5类型的cpu能快一点点

bian 在东京A区和C区，老服务器在C区，负载均衡达到一定程度就到A区，平时C区块

okx 在阿里云

bybit 在新加坡

其他的都在东京

博客原文： https://sumubai.cc/post/95

量化交易系统中+如何优化系统的内存和CPU使用？
zhangzhechun的专栏
07-11 585
在量化交易系统中，优化内存和CPU使用是保证高效和稳定运行的关键。
(6-3-02)高频交易与量化交易：量化交易的执行与组合优化
码农三叔
09-24 919
摘要：量化交易流程包含策略生成、交易执行和组合优化三大环节。交易执行通过VWAP、TWAP等算法将信号转化为订单，最小化滑点、佣金等执行成本；组合优化则利用马科维茨模型、风险平价等方法配置资产权重，平衡风险收益。二者协同作用，执行环节将组合优化的理论收益落地，同时执行成本又反作用于最终收益。本文通过一个基于LSTM的量化交易实例，展示了从信号生成到执行优化的完整流程，包括交易算法选择、动态调仓及绩效评估，体现了执行与优化在量化策略中的关键作用。
1-12日 圣杯策略实盘结果
sumubaiblog的博客
01-13 4262
第一个圣杯跑了44天了，最高盈利62%，目前又来到了最大回撤点： 第二个圣杯策略，目前实盘了七天： 整体框架经过了无数次修改没什么大问题 现在一直在解决订单完全成交导致滑点的问题 这几天折腾第二个圣杯策略去了，没更新博客，回测万2%手续费可以达到日化15% 先是框架搭建、修bug、修完bug来了个大额订单无法完全成交，头疼。 原文地址：1-12日 圣杯策略实盘结果 - 苏慕白的博客 ...
AWS之地区和可用区域
zh_live的专栏
01-13 6675
Amazon 在世界不同地区有数据中心（例如，北美、欧洲和亚洲）。AWS 产品相应地用于不同的区域 姓名 区域代码 亚太区域（东京） ap-northeast-1 亚太地区（新加坡）地区 ap-southeast-1 亚太地区（悉尼） ap-southeast-2 欧洲（法兰克
Python 高频量化Http网络请求速度优化
sumubaiblog的博客
03-23 6692
部分交易所支持Websocket下单，比http请求步骤更少，不需要再连接，理论上速度更快。说个小知识，requests并发请求使用多线程网络请求会阻塞，多进程才不会。第二：异步携程 + aiohttp + Session。第三：urllib3 PoolManager。第四：requests + Session。第一：c++为底层的python库。总结：垃圾requests。第五：requests。
Crypto量化高频体验总结
AI生成式技术曾小健
04-21 1万+
人工智能与量化交易算法知识库美国以下文章来源于Quant搬砖工 ，作者quant搬砖队工头Quant搬砖工.稳健的收益要一点一点赚，量化的板砖要一块一块搬！前言前两天在翻历史文章的时候，看到我自己21年1月的时候写了个什么币圈量化入门的文章，翻进去第一反应是，这写的都是啥啊，难怪没人看。所以，就更新下近两年来币圈量化的体验，也算做个记录。事先声明：以下内容都是基于OKX的实践，没有任何利益相关，主要API开发文档比较详细，所以就稍微在这个基础上踩坑一下。爱过！但是高频真的坑很多！
高频量化交易：速度与效率的极致追求
2401_85338387的博客
05-31 1858
交易所也在不断优化交易系统，提供更低的延迟和更高的交易速度，以满足高频交易的需求。随着科技的不断进步和市场环境的变化，高频量化交易将继续在金融市场中发挥重要作用，推动市场的持续创新和发展。其核心在于速度和效率的极致追求，通过快速分析和反应市场变化，高频交易者能够在毫秒甚至微秒级别内完成交易，从而获取市场中的微小利润。在这个快速变化的金融世界中，掌握高频交易的技术和策略，能够帮助投资者在竞争激烈的市场中取得优势，实现稳定的盈利和长期的发展。然而，高频交易也可能导致市场的不稳定性，增加价格的波动幅度。
高频交易的幕后：量化与速度的较量
云策量化的博客
02-21 537
在高频交易的世界中，速度就是一切。为了实现这一点，高频交易公司会投资于最先进的硬件和网络基础设施，以确保他们的交易指令能够以光速传输。在金融市场的海洋中，有一股力量以其迅猛的速度和精准的计算在幕后悄然运作，这就是高频交易（HFT）。它将量化分析的精确性和交易执行的速度结合起来，创造了一个全新的交易模式。随着技术的不断进步和市场环境的变化，高频交易将继续在金融市场中扮演重要角色，同时也面临着新的挑战和机遇。这篇文章提供了一个关于高频交易的全面概述，从基本概念到量化分析和速度的重要性，再到市场影响和监管挑战。
量化交易中的高频交易策略有哪些优缺点？
股票量化的博客
03-15 1511
高频交易策略是指那些在极短的时间内（通常是毫秒级别）执行大量交易的算法。这些策略依赖于先进的计算机技术和复杂的算法，以实现对市场数据的快速分析和反应。
C++学习——高频交易相关的速度优化
m0_37876745的博客
06-07 1835
【Programing】如何提高交易系统的运行速度（二）：Pandas高效优化https://zhuanlan.zhihu.com/p/73157838 【Programing】如何提高交易系统的运行速度（三）：C和C++代码速度优化
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[鸿蒙2025领航者闯关] 鸿蒙6.0金融级安全支付架构详解
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摘要： 本文提出一套基于鸿蒙6.0星盾安全架构的金融支付解决方案，整合TEE可信执行环境与AI防窥技术，实现全链路安全防护。方案采用分层架构设计，包括应用层（ArkUI）、框架层（ArkTS）、系统服务层（Native）及硬件层（TEE/SE），确保密钥操作在TEE内完成，敏感数据不落地。核心代码模块涵盖密钥管理、TEE内交易签名及AI防窥实时检测，支持生物识别验证与风险自动冻结。性能测试显示，鸿蒙6.0的TEE签名延迟（80-120ms）较Android优化65%，内存占用降低75%。评审自评表证实技术准
金融智能体三大核心场景：银行运营、证券研究、保险理赔效率提升路径
weixin_54812153的博客
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随着技术发展，RPA与AI智能体正走向融合，RPA为智能体提供了可靠的执行手段，智能体则为RPA注入了决策与理解能力。只有那些真正理解金融业务本质、技术架构稳健、并能提供持续服务的解决方案，才能跨越试点阶段，实现规模化落地，为金融机构的数字化转型提供长期而坚实的支撑。针对保险公司的车险理赔流程，智能体能够识别与分析损失照片、结合历史定损数据与理赔规则，对简单案件进行自动定损与理算，并将理赔决策时间从小时级缩短至分钟级，加速了赔付流程，提升了客户满意度。智能体的落地不是一次性项目，而需要持续的优化与维护。
分阶段训练金融大模型02-百度千帆实际步骤
墨浅
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本文介绍了百度云金融大模型的完整流程：1)数据准备阶段包括文件挖掘、数据标注和清洗；2)模型训练阶段涵盖预训练增强和SFT微调；3)模型发布后进行评估；4)部署阶段提供可视化操作界面；5)最后可通过体验中心或API接口测试模型效果。整个过程强调数据质量把控和模型优化，形成从数据处理到部署应用的闭环流程。
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C++编写的高频量化交易策略
它允许程序员深入硬件层面进行优化，比如对CPU缓存的利用、内存管理、多线程并发处理等方面，这使得C++在性能要求极高的高频交易领域得到了广泛应用。 高频量化交易算法的核心包括市场数据的快速分析处理、交易决策...
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