打造个人量化交易系统：从入门到实战的硬件配置分享
最近完成了个人量化交易工作站的搭建，经过三个月的实盘测试，系统运行稳定。配置采用英特尔i7-13700K处理器配合64GB DDR5内存，确保能够同时运行多个策略回测。存储方面选用2TB NVMe固态硬盘用于系统与数据库，另加装4TB机械硬盘存放历史行情数据。显卡选用RTX 4070，主要加速机器学习模型的训练过程。网络配置采用双千兆网卡绑定，分别连接电信与联通线路，确保交易指令传输的稳定性。系统通过Docker容器部署了vn.py框架，数据库使用ClickHouse存储tick级数据。目前同时运行着3套趋势策略与2套统计套利策略，日均处理约200万笔行情数据。
特别要说明的是，为保证策略执行效率，所有订单接口都部署在物理服务器上而非云服务。经过实测，从信号生成到订单发出的平均延迟控制在0.8毫秒以内。这套配置在最近市场波动期间表现良好，最大回撤控制在策略预期范围内。
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