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。