非凸科技成都分公司研发总监赵海峰以“量化交易的数据驱动”为主题进行了分享
量化交易主要通过行情数据进行交易决策，那么如何通过券商获取行情，进行行情低延迟接收的软硬件方案呢？交易所发布的行情会经过券商的处理再转发给交易机构，其转发途径主要有TCP、UDP、FPGA加速的UDP和ASIC加速的UDP行情等。然而，券商通过TCP连接将处理后的行情数据转发给交易机构，会存在延迟大、应用层丢包（非TCP协议丢包）、发送端负载大等问题。为了解决这些问题，券商又通过UDP组播或广播的方式，将处理后的行情或交易所原始行情转发给交易机构。为了达到极致的低延迟，券商端将会通过多种方式来解决，其中一个特别有效的方式是使用L1交换机，在一层转发光或电信号给客户，其转发延迟可以低至4ns。需要注意的是，虽然UDP不是一个可靠传输协议，但在同一个交换机连接的服务器之间使用UDP进行通信，正常情况下在网络上几乎不会丢包。然而，在客户端程序和服务器的网卡上可能会丢包。因此，客户在接收行情时，可以使用无锁的ring buffer转发数据到处理线程，以并行处理不同股票的行情，然后将处理结果写入共享内存，以供交易系统读取。
收到行情后，如何将行情数据转发给内部的其他消费者呢？如果对延迟要求没有太高，可以使用TCP转发行情，能够自己控制丢包率，为了降低延迟和增加吞吐，也可以使用UDP转发行情。由于逐笔行情不允许丢包，所以在使用UDP转发行情时，可以搭配TCP行情重传服务，通过多路行情汇聚、Rocksdb持久化等方式对UDP转发行情进行补充。如果转发行情前进行数据压缩，那么延迟和吞吐量可能会更优秀。行情压缩主要有两种方式：行情消息的压缩、消息内部字段的压缩（股票代码、价格）。
行情转发之后，如何使用行情数据分析交易执行情况，又该如何训练模型呢？收取到行情后，其中一种应用场景是训练量化交易模型，将收取到的行情数据进行特征处理，提取因子，并利用AI进行模型训练，然后将训练好的模型解析出来以备高效地计算实时信号，在接收到实时信号值之后，再极速推送到交易系统，就可以根据不同的策略配置触发交易；另一种场景应用是把收取到的行情数据与ClickHouse集成，这不仅能提供高效的聚合和分析查询功能，还能使用流式聚合表自动计算交易数据，如实时交易盈亏，风险指标等。
非凸科技正在加大对金融科技研究的投入，持续以行业技术交流与合作的方式，整合行业生态优势资源，加快创新技术在实际业务场景中的落地。
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又到了经典的有请各位大佬给出替代品的时刻了
