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算法交易系统如何进行测试?

我们所有的测试都是在单个或两个 AWS 专用实例(m5n-2xlarge)上进行的。这些实例运行 Amazon Linux 2 AMI,包括 8 个 vCPU、32GB RAM 和 100–200GB SSD 卷。



我们知道,对于某些参与测试的数据库来说,这些实例不算很大,尤其是在内存指标方面。但我们这样选择也有我们的考量,首先,我们认为这些资源足以进行我们想要的测试,其次,我们想了解在资源不足时,这些工具将如何降级或失败。

在我们的时间限制内,我们尽了最大的努力来配置各个工具以使其发挥最佳性能,但是我们可能并没有一直使用推荐的配置、硬件或节点数。我们也尝试了遵循文档并以最佳方式设置数据布局(例如分片方案)。

我们执行的实际测试包括:

加载一天的 NYSE TAQ 数据(20180730 的文件)。这会将 3500 万笔交易加载到一个表中,并将 7.19 亿个报价加载到另一个表中。我们不打算将此数据库用于报价数据分析,但这肯定会成为一个很好的示例数据集。

对于每笔交易,在该交易所在的交易所中找到当前的报价。我们希望对单个繁忙的代码(例如 SPY)的查询将花费不到一分钟的时间,对于所有代码,我们希望查询在 30 分钟内完成。这是对查询语言表示复杂联接的能力,以及数据库在合理时间内执行联接能力的测试。

对于每个交易代码,计算交易日每分钟的交易数量、平均大小和交易量加权平均成交价。我们希望在整个交易表上花费的时间不超过 10 秒。

在交易日的每一分钟计算每个交易代码的 OHLC 条形。

计算交易日每个交易品种的时间加权平均价差。这是一个有趣的测试,其原因有两个:1)确定报价的持续时间需要使用诸如 LEAD 或 next 之类的窗口函数;2)必须处理每个报价,因此这是对原始扫描速度的测试。


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