币圈python量化线下培训班

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
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

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