(1)优化策略代码:尽量用向量运算替代逐行循环,减少重复的数据调用,比如提前批量提取所需行情字段再使用;同时过滤无效数据,只保留策略需要的核心指标,比如放弃不必要的历史行情细节。举个例子,把原本循环内反复查询的个股开盘价,改成提前一次性存入变量,能大幅减少运算耗时。
(2)调整平台运行设置:在QMT中优先启用本地行情缓存,减少云端数据请求;根据策略需求选择合适的数据频率,非高频策略不用实时tick数据,用分钟级数据即可;关闭后台闲置功能,比如暂时不需要的云端策略同步、自动备份等,释放运行资源。
(3)适配硬件与网络:选用CPU性能较强、内存充足的电脑,满足量化运算的算力需求;使用稳定的高带宽网络,有条件可选择券商提供的专用,降低网络延迟带来的运行卡顿。另外要注意,优化策略后务必通过回测验证逻辑正确性,避免影响交易执行。
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发布于2026-8-19 16:33 广州 举报
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(1)硬件优化:使用高性能电脑、稳定有线网络,避免无线网络行情延迟。
(2)软件优化:精简策略冗余代码,减少不必要全市场标的循环轮询。
(3)行情优化:按需订阅行情数据,不要一次性订阅大量无关标的。
(4)渠道优化:咨询券商是否支持高速行情专线,降低行情传输时延。
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发布于2026-8-19 23:20 渭南 举报
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