怎样搭建量化交易的服务器?首先说量化为啥叫量化，其实明白了为啥叫量化这个名字，大体上就已理解了量化交易是怎样一回事。量化顾名思义就是就是数量化，是通过计算机语言表达，将模糊化的一些东西精确化，进行定量分析。与我们通常所说的XX事物需要被量化进行统计和分析是一个意思。

对许多初入量化的朋友，希望有一个低门坎量化分析的平台。一方面，自己能不断按部就班地、了解市场变化与学习量化分析的方法，另外一方通过完全开源自主化的个性设计、配置和改进，来验证自己的一些想法和策略。

一、搭建量化交易平台的要求：

数据方面：一般量化交易平台提供近10年日/分钟/Tick级别股票数据，及财务、分红送配、行业、板块等数据。还提供股指期货、商品期货的连续数据。

研究方面：支持Python、Matlab、C、C++、C#语言，提供API接口。

回测方面：支持股票、期货等品种回测及其混合回测，支持日、分钟、Tick级回测。

摹拟交易方面：支持股票、商品期货、股指期货等品种的日、分钟级别的摹拟交易。

实盘交易方面：量化交易需支持股票、期货、两融等量化实盘，实盘开通需要客户提交申请和平台人工审核，具有实盘交易权限后也能够手动交易。

搭建量化交易平台需要投研+交易的一站式量化投研系统，提供丰富的数据、多语言策略开发、tick级回测、仿真摹拟、实盘交易、风控、绩效等专业量化服务。最重要的是，本地化终端运行无需上传策略，毕竟策略的安全性是用户的致命痛点。

我们在进行量化交易的时候，会遇到一个非常关键的问题，那就是交易所的服务器常常在国外，所以我们本地的程序在连接国外服务器的时候会遇到一些连接不上，信号不稳等等问题，这对我们开发量化交易程序造成了不小的麻烦。因此，我们需要在国外，最好是和数字货币交易所的服务器相同地区租用一个远程服务器，这个服务器和数字货币交易所之间的数据联通就会十分流畅。

二、怎样选择合适量化交易的服务器?

对市面上有特殊需要的金融品种，如数字币或金融衍生品期权，如针对期货期权的指标分析、波动率预估、量化策略制定及回测等等功能，动则上万人民币(或美元)的年费定阅，这对小白个人投资者或难以承受的。

1、如果不做高频交易，一般最低配置的云主机就能够，像我开源的一个C++期货量化框架，云主机1核1g都足够用了，cpu使用率只有1%左右，内存使用在50%,期货程序占用内存只需要6m，如果使用其他框架比如puthon的框架可能会多一些。

经常使用的量化软件有python、matlab、java、C++。从开发的难度而言，python和matlab都比较容易，java和C++麻烦一些。从运行速度而言，C++、java要快于matlab和python。

不过，对大部份人而言，特别是初学者，开发占用的时间远大于运行时间。如果寻求运行速度的话，可以先把策略开发出来，再用C++重写。

另外，从量化资源而言，python资源多于matlab，而且matlab是商业软件，python是不要钱开源的。因此我推荐大家用python。

2、如果做高频交易，一般需要自己弄服务器托管到期货公司机房，可以租赁rdma网卡还是fpga这类硬件处理低延时网络，也能够使用dpdk这类软件实现网卡旁路，cpu的话需要租赁高频并且运行在超频状态，所以不建议买服务器cpu建议买个人游戏cpu超频效果好一些，内存也是频率越高越好，散热器一般最好上水冷!

市场已有许多优秀的专业量化平台和框架，但是从实时数据接口、到功能封装，对用户还是是过于专业复杂、对小白不够友好、还是是代码非开源、接口封闭，或是需要收费，且价格不菲。

自己租服务器搭建低门坎个人量化平台，能让初入量化的朋友，白嫖不要钱的库和框架，快速搭建并集成属于自己的、基础级别量化分析框架。可以满足各种区分金融市场和资产种别，包括股票、债券、期货、股指期货、黄金、原油、数字货币等等，提供专业级别的量化分析指标，并且可以根据自己需求和要求，完全自主过滤、显示各式的专业图表。

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