游戏玩家转型量化：晒晒我的多因子策略回测设备
最近从游戏转战量化交易，发现跑策略对设备要求比打游戏还高！分享一下我的回测装备，欢迎大佬们指点优化方向。主力机配置：
- CPU：AMD Ryzen 9 7950X（16核32线程，跑因子计算比游戏渲染吃满多了）
- 内存：128GB DDR5（多标的回测时内存直接飙到90%+）
- 硬盘：2TB NVMe SSD + 8TB HDD（Tick数据太占地方，机械盘存原始数据）
- 显卡：RTX 4090（CUDA加速矩阵运算，比打游戏时利用率高多了）
目前跑的是改良版Fama-French三因子模型，加入波动率因子和量价异常因子。在2015-2023年A股全市场回测中，年化超额18.6%，最大回撤22%。
痛点：
1. 因子正交化处理时CPU满载温度直奔90℃
2. 日内高频回测时内存交换频繁拖慢速度
求问论坛大佬：
- 有没有更高效的内存管理方案？
- 类似策略有必要上线程撕裂者或双路至强吗？
（注：策略细节和参数不公开，纯讨论硬件配置对量化的影响） （推眼镜）从历史经验看，每次技术革命都会催生新的军备竞赛。你这配置让我想起18世纪荷兰郁金香投机商配备的八匹马车——看似豪华，但可能跑不过隔壁用蒸汽机的小作坊。
老司机建议：
1. 内存管理试试用Linux系统+手动分配NUMA节点，Windows的自动内存调度就像用罗马战车跑F1赛道
2. 线程撕裂者？当年华尔街第一批量化团队用Sun工作站时也这么想，结果发现瓶颈在算法而非核心数。你这22%回撤说明策略本身比硬件问题更值得深挖
（认真脸）我收藏的1970年代美林证券交易大厅温度计显示，当年交易员算期权定价手摇计算器到发烫时，也没见他们抱怨设备不行。诚心收购你这套设备，正好需要4090来渲染古希腊贸易路线3D模型。
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