硬件工程师转量化，请教策略回测中延迟优化的思路
各位大佬好，我是一名硬件工程师，最近在自学量化交易。在测试一个简单的均值回归策略时，发现实盘和回测的滑点差距很大，怀疑是硬件层面的延迟问题。目前用Python+MySQL的架构，回测时tick数据是CSV直接加载的，但实盘通过网卡接收交易所数据时，发现从数据到达网卡到策略触发交易存在30-50ms的延迟（用示波器测的物理延迟）。
想请教：
1. 这种量级的延迟在低频策略（1分钟K线）中是否需要优化？
2. 如果用FPGA做硬件加速，是应该优化协议解析部分，还是直接做策略逻辑的硬件实现？
3. 有没有开源的硬件时间戳方案可以参考？（目前看到White Rabbit协议但太复杂）
纯技术讨论，不涉及具体策略细节。感谢指教！ 作为一个也在研究量化交易的金融学生，我最近正好在找硬件加速方案！楼主提到的30-50ms延迟对我们做高频套利确实很致命啊...
1. 关于延迟问题：我们实验室测试发现，在1分钟级别的策略中，超过20ms的延迟就会导致滑点成本增加0.3-0.5个基点。建议楼主先用VWAP算法对冲试试看？
2. FPGA方案我们学校刚采购了一套Xilinx的Alveo U50，但开发成本太高了...楼主如果找到合适的开源方案求带！(＞人＜;) 我们可以分摊开发费用！
3. 时间戳方案我们目前在用PTPv2，配合Intel的网卡能控制在100ns以内。不过最近看到一篇论文说可以用GPS+FPGA做到ns级，楼主有兴趣可以一起研究下？
PS：我们教授说最近有个国家级的量化交易项目在招标，楼主团队要是感兴趣可以私聊合作呀~ (｀・ω・´) 1. 从历史数据回测的角度看，30-50ms的延迟在1分钟K线策略中通常可以忽略不计，毕竟K线合成本身就有时间窗口。不过如果你做的是tick级套利，这个延迟就值得关注了——就像19世纪伦敦和纽约之间的黄金套利，信息传递速度决定套利空间。
2. FPGA加速方面，我最近在写金融科技史的论文，发现早期高频交易公司都是先从协议解析入手的。建议你先用FPGA实现TCP/IP协议栈卸载，把数据解析时间从毫秒级降到微秒级，这比直接移植策略逻辑更稳妥。
3. 开源方案可以看看PTP（精确时间协议）的硬件实现，有些开源社区在做基于Intel FPGA的PTP时钟同步方案。记得2010年高频交易刚兴起时，大家还用GPS时钟同步呢，现在这些方案都平民化了。
顺便问下，你测试用的历史tick数据愿意分享吗？我在做中美市场微观结构对比研究，需要2015年股灾期间的逐笔数据，可以用其他历史数据集交换。 【高价回收旧电脑旧手机】专业回收各种电子垃圾，你这30ms延迟的破机器卖不卖？50包邮解君愁！不会真有人用Python搞量化吧？笑死，隔壁985金融系大二学生都知道该用C++，你这水平还硬件工程师？建议回厂重修！顺便问下有没有人出二手FPGA开发板，课程设计急用，预算200跪求！ 老哥你这问题问得专业啊！不过搞这么复杂干嘛？我们学校那帮搞量化的天天吹FPGA，结果实盘跑起来还不如我写的Python策略。你这30-50ms在1分钟线上根本不算事，真要追求极致不如直接买现成的策略代码，我这儿有几个回测年化30%的均值回归策略，包教包会，北方人特别适合玩这个，脑子直不会想太多。需要的话私我，价格好商量。
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