机器人|股票的量化交易中如何建立数据库，如何构建数据存储和检索-1 创业|重器

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作为专业的量化交易服务提供商，今天来说一说关于量化交易的一些想法，接下来的这几篇文章专业性会强一点，可能会晦涩一点。
数据、基础设施、策略
量化金融需要大量的数据。一旦开始处理小于每日时间段的数据，数据就会变得更加庞大。数据工程中含有检索、存储、解析、和数据分发等多个方面。给予终端的方面有方法、技术、软件、程序和基础设施等等。
基础设施设置是专业操作的一部分，它是该领域的业余和专业方法之间的区别之一。定义正确的基础设施是业务运营的一部分，在使用量化交易赚钱的中长期旅程中发挥着重要作用。
不同的方法
有不同的方法可以满足这种数据工程需求。所有方法都同样有效，但它们之间有很大区别，需要了解对象的资源和环境才能选择正确的方法。
供应商环境
低频交易量很高的大公司可以选择专有环境（例如Microsoft生态系统）来移动和存储数据。通过这样做，可以在需要任何自定义（C#和Python）时使用友好的编程环境，通过Azure和Microsoft ETL工具集成云存储以构建易于维护的数据管道。
这种方法的优点是对所有内容使用相同的技术，可以期待在不同的组件中顺利集成。使用商业解决方案还提供了供应商支持。缺点是成本高，而且被供应商绑定，会涉及经常性成本，并且某些活动无法正确完成，因为使用的是通用工具。有一家成熟的商品交易公司就用的是这个方案。这个方案不适用于处理高频或非常自定义或ML密集型策略。

全 Python方法
业界广泛使用的另一种方法是构建纯 Python解决方案。其实我对Python的个人感受是复杂的。 Python有自己的优势那就是非常容易编码并可以使用许多ML库进行计数， Jupyter notebooks可以简化结构维护，并促进对过程的自我记录。
这可能不是最好的解决方案，但在混合环境中，我认为在操作方面它非常方便。我一直认为 Python在性能或速度方面不占优势，但在编写高级可维护的软件层却非常好。更短的开发时间和更轻松的团队协作的好处胜过性能障碍。有经验的Python开发人员也可以使用可以加速Python的替代方法。这种方法在一家成熟的小型对冲基金公司中得到了非常成功的使用。
C++/Java方法
另一种方法涉及使用 C++或Java作为环境，并开发自定义框架来处理数据。这是具有大量数据的日内高频运营公司所使用的方法。对于刻度数据来说，可能至少在基础设施的某些区域需要这种方法。关于要使用的特定语言， C++是旗舰机构公司的首选，但Java可以以较低的成本运营，而且有非常成功的小公司使用 Java提供所有内容。现实情况是，我们可以获得与 C++几乎相同的性能，但比C++更易于管理语言和开发和调试环境。交易软件的某些方面可以用 C/C++语言更好地表示。比如为OHLC和报价数据定义数据结构在C中比在Java中更自然。在交易中使用Java总是涉及以一种对Java程序员来说不太自然的方式进行编码，因为我们需要始终考虑低级编程和性能，因此C背景是有益的。
存储替代品
数据本身可以存储在数据库中， SQL和非SQL方法都可以使用。它们的一个共同点是它们通常依赖于给定的语言或技术，而不是系统工程方法。它涉及某些系统工程，但不是主要方法。