go语言写量化交易 go 量化交易
Go语言设计与实现(上)
基本设计思路:
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类型转换、类型断言、动态派发。iface,eface。
反射对象具有的方法:
编译优化:
内部实现:
实现 Context 接口有以下几个类型(空实现就忽略了):
互斥锁的控制逻辑:
设计思路:
(以上为写被读阻塞,下面是读被写阻塞)
总结,读写锁的设计还是非常巧妙的:
设计思路:
WaitGroup 有三个暴露的函数:
部件:
设计思路:
结构:
Once 只暴露了一个方法:
实现:
三个关键点:
细节:
让多协程任务的开始执行时间可控(按顺序或归一)。(Context 是控制结束时间)
设计思路: 通过一个锁和内置的 notifyList 队列实现,Wait() 会生成票据,并将等待协程信息加入链表中,等待控制协程中发送信号通知一个(Signal())或所有(Boardcast())等待者(内部实现是通过票据通知的)来控制协程解除阻塞。
暴露四个函数:
实现细节:
部件:
包: golang.org/x/sync/errgroup
作用:开启 func() error 函数签名的协程,在同 Group 下协程并发执行过程并收集首次 err 错误。通过 Context 的传入,还可以控制在首次 err 出现时就终止组内各协程。
设计思路:
结构:
暴露的方法:
实现细节:
注意问题:
包: "golang.org/x/sync/semaphore"
作用:排队借资源(如钱,有借有还)的一种场景。此包相当于对底层信号量的一种暴露。
设计思路:有一定数量的资源 Weight,每一个 waiter 携带一个 channel 和要借的数量 n。通过队列排队执行借贷。
结构:
暴露方法:
细节:
部件:
细节:
包: "golang.org/x/sync/singleflight"
作用:防击穿。瞬时的相同请求只调用一次,response 被所有相同请求共享。
设计思路:按请求的 key 分组(一个 *call 是一个组,用 map 映射存储组),每个组只进行一次访问,组内每个协程会获得对应结果的一个拷贝。
结构:
逻辑:
细节:
部件:
如有错误,请批评指正。
量化投资用什么编程语言研发策略好呢?
么以下我就以程序语言的角度来回答
当然如果已经会了某些语言,那你可以使用熟悉的语言去找网上的学习资源会比较快
如果没有特别熟悉的语言,或者是愿意多学一种非常好用的语言
我的建议是学习Python
我从以下几点来分别说明
平台资源
国内外使用Python做云端回测以及运算的免费平台相当的多,例如有 宽客在线,发明者量化,优矿, 等等不胜枚举,可以使用平台的支持以及社区的互相帮助来学习
容易学习
在编程领域里面有些名言例如: Python是可执行的伪代码; 人生苦短,我用python.都是在说明python的容易上手程度
机器学习
Google的开源深度学习框架 TensorFlow
在现有的资料课学领域里面支援Python的库跟资源也是最丰富的,等于可以让机器学习的几万行代码轻松在你的交易策略里面调用
国内资源
VNPY:可以提供下单,套利,跨平台套利,跨市场套利等等
有Tushare可以轻松的下载数据资料
综合以上所说,"目前的环境底下" 我推荐Python. (推荐直接下载 Anaconda的集成开发环境)
为什么越来越多人偏爱用Go语言做开发?慕课网也越来越多关于go的课程了?
个人认为:
1、上手快
只要你有其会其他语言,学习go很快。
2、go语言非常适合写服务端
因为它开源,所以很容易找到你想要的框架,开发效率非常高。
3、跨平台
你的一个程序可以随意部署。
不受操作系统限制,windwos、linux、macos都能支持。
不受处理器限制,x86、arm也都可以,你要知道国产可替代的U就是arm。
4、部署简单
编译成一个文件就可以发布了,不需要环境支撑。
以上是最基本的理由,当然这些对于.net core来说也一样,但是对比一下发布的文件大小你就知道该选择谁了。
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