Python 做高频交易系统适合哪个级别的延迟

1. Python 做高频交易系统适合哪个级别的延迟

比较现实的说是1ms级别的，如果你用python现成的library(urlib, request)接收数据至少有100us级别的延迟，一般交易系统需要多线程，python的GIL又会增加延迟，而且交易最忙的时候因为处理大量数据，python的GC更容易发生。
用C或Cython写核心部分不能提高很多，因为python的延迟是因为language design而不是computation造成的。当然这些问题可以改进，比如自己做一套tcp连接程序什么的，不过这些恐怕并不比写c++更容易。

2. 目前国内的高频交易系统的延迟做到了什么水平

按照字面意思，任何能够以较高频率进行交易的系统都可以叫“高频交易系统”。比如说你用VBA写个小程序，连上券商给你的接口，也完全可以按毫秒级进行交易，你也可以说自己开发了一个“高频交易系统”。

3. Python 做高频交易系统适合哪个级别的延迟

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4. Python 做高频交易系统适合哪个级别的延迟

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5. 什么是高频交易系统？

复杂一点，高频交易一定都有以下特点：
1. 计算机控制，人是控制不过来的。2. 低费率。费率一般都在万分之一以下，美国甚至会出现负费率（流动性提供商Rebate）3. 持仓/反应时间按秒算（高频）， 甚至按毫秒微妙算（超高频）一般还有以下特点：
4. 每笔低回报率，0.01%平均每笔回报算高的
5. 高Turnover, 每天交易1000个来回不算多。
6. 低交易风险，年化Sharpe Ratio 10 不算高
7. 高杠杆, 30倍杠杆不算高
8. 高总回报率。做高频年化回报低于200%你都不好意思跟人说。
9. 高竞争， 这是一个零和游戏。机会就那么多，我赚了，你就赚不到甚至赔了。
10. 速度为王. 因为托管服务器间几米的距离，NYSE迫于压力加了固定的延迟。FPGA, GPA计算在这上的运用并不新鲜。
总的来说，很不幸，这个是市场的发展方向。因为计算机的发展，人越来越难跟机器竞争了。
P.S.
70%的流量很多都是做市商，他们有费用回扣，所以交易得多。交易不赚钱， 靠费用回扣盈利（美国
大的几个高频交易商一天都有1million+的回扣，2012年数据）再加一条：11. 非常恐怖的系统风险。最新的一个是骑士资本，很短的时间亏了4亿美金+

6. 什么是高频交易系统

高频交易一定都有以下特点：
1. 计算机控制，人是控制不过来的。2. 低费率。费率一般都在万分之一以下，美国甚至会出现负费率（流动性提供商Rebate）3. 持仓/反应时间按秒算（高频）， 甚至按毫秒微妙算（超高频）一般还有以下特点：
4. 每笔低回报率，0.01%平均每笔回报算高的
5. 高Turnover, 每天交易1000个来回不算多。
6. 低交易风险，年化Sharpe Ratio 10 不算高
7. 高杠杆, 30倍杠杆不算高
8. 高总回报率。做高频年化回报低于200%你都不好意思跟人说。
9. 高竞争， 这是一个零和游戏。机会就那么多，我赚了，你就赚不到甚至赔了。
10. 速度为王. 因为托管服务器间几米的距离，NYSE迫于压力加了固定的延迟。FPGA, GPA计算在这上的运用并不新鲜。
总的来说，很不幸，这个是市场的发展方向。因为计算机的发展，人越来越难跟机器竞争了。
P.S.
70%的流量很多都是做市商，他们有费用回扣，所以交易得多。交易不赚钱， 靠费用回扣盈利（美国
大的几个高频交易商一天都有1million+的回扣，2012年数据）再加一条：11. 非常恐怖的系统风险。最新的一个是骑士资本，很短的时间亏了4亿美金+

7. 上期CTP期货实时行情接口谁用过？行情有延迟吗，做高频交易是否可以。用过的答，谢谢。

正规的交易平台行情是没有延期的。做金融交易个人不建议短线

8. 高频交易系统怎样在多线程和端口通讯之间取舍

果通讯方式一样，比如都用共享内存，那么多线程和多进程间的主要区别就只有程序崩溃时的隔离特性，多线程一崩溃就全完蛋，多进程只会影响一部分。

如果还考虑软件工程意义，不同进程通常意味着不同的程序，甚至不同的项目，操作风险会降低，这是很多交易系统做两个进程而不是一个进程的重要原因，风控进程和策略进程软件工程意义上隔离，改策略不会增加乱报单的可能性。

这两点考虑到了之后，进程数越少越好。不同逻辑流（线程）间的同步越少越好。低计算量下，最低延迟通常是单线程逻辑得到的。