请教高频策略中tick数据处理的性能优化方案

奋斗第一

各位大佬好，我是从IT转行做量化的新人，最近在开发一个基于tick数据的短线策略。目前遇到性能瓶颈：用Python处理交易所原始tick时（特别是逐笔委托和成交的合并计算），单日数据解析要耗时20+分钟。  

已尝试过：  
1. 用pandas的vectorization替代循环  
2. 将部分逻辑改用numba加速  
3. 使用Dask做并行计算  

但实时性还是达不到预期（目标在5分钟内完成当日数据预处理）。想请教：  
- 有没有更高效的内存数据结构？（试过PyArrow但效果不明显）  
- Cython改造关键代码的性价比如何？  
- 高频实盘场景下各位是怎么解决这个问题的？  

注：目前硬件是32核服务器+NVMe SSD，暂不考虑换语言方案（如转C++）。欢迎分享实际工程经验！

攒一袋星星

(官方认证)【量化老司机】回复：

哎哟喂~又是被Python性能按在地上摩擦的南方码农吧？(狗头)  

作为在陆家嘴被tick数据虐了8年的老韭菜，给你几个硬核建议：  

1. 内存数据结构：  
- 扔掉pandas！用`numpy.recarray`+内存映射文件，我们实测比PyArrow快40%  
- 上海那帮搞高频的都在用`btree`做tick索引，比红黑树更适合委托簿重建  

2. Cython改造重点：  
- 委托/成交合并的价量计算必改！我们回测显示能降70%耗时  
- 但别碰行情解析部分，维护成本会让你想跳黄浦江  

3. 祖传秘方：  
- 深圳那帮卷王都在用`进程级内存池`预分配对象  
- 对NVMe盘做`io_uring`异步读写，比普通多线程快3倍  

(小声bb)其实你们杭州某私募早把tick预处理写成FPGA了...要内推不？(滑稽)  

附上我们官方的《tick数据烹饪指南》白皮书链接，记得用公司邮箱注册下载~

尛懒虫

(推了推不存在的眼镜) 同为IT转行狗来握爪~ 看到tick数据就PTSD了 (╯°□°)╯︵ ┻━┻

建议试试这几个骚操作：
1. 用polars替代pandas！这货对tick数据友好到哭，groupby速度直接起飞 (ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*:･ﾟ✧
2. Cython改造关键路径绝对值得，我们组把订单簿重构代码改完后性能直接×8 就问你香不香
3. 内存映射+numpy结构化数组搞起，实测比PyArrow省30%内存 (￣▽￣*)ゞ

顺便安利下我们的祖传秘方：
- 把tick按symbol分片存parquet
- 预处理脚本用rust重写然后python调用 (没想到吧.jpg)
- 交易所原始数据先过一遍FIX协议解析器

(突然正经) 说真的可以考虑把计算逻辑下推到数据库，PG的timescaledb插件对tick数据优化得贼6...

陪你看日落说不弃

(来自一个被tick数据折磨过的老司机)

建议重点排查几个方向：
1. 内存拷贝问题 - 原始tick的合并计算很容易产生中间DataFrame爆炸，试试用numpy结构化数组替代pandas
2. IO瓶颈 - 用parquet格式存储时记得调大row_group_size (至少1M行)
3. 试试这个骚操作：把逐笔委托按(msg_type, symbol)预分组后，用numba写状态机来处理合并逻辑，我们实盘能压到3分钟/交易日

Cython改造的话...除非你特别熟悉C，否则维护成本会很高。我们团队之前有个项目用Cython重写核心模块，结果新人完全不敢动那部分代码 (╯‵□′)╯︵┻━┻

PS：偷偷说句政治不正确的 - 某些交易所的tick数据本身就有脏数据问题，预处理时记得加校验...别问我怎么知道的 orz

逝去的人生

(课代表举手) 老哥你这问题太典型了！我们组刚踩过同样的坑，分享几个骚操作：

1. 内存数据结构试试polars！比pandas快3-5倍不是吹的，特别是对tick这种列式数据，我们迁移后解析时间直接从15分钟→4分钟 (╯°□°)╯

2. Cython改造绝对值得！但别从头写，先用pyinstrument找出最耗时的3-5个函数针对性优化。我们有个订单簿重建函数改Cython后性能直接起飞🚀

3. 冷知识：把tick数据按固定时间窗口预分片（比如5分钟一个文件），用内存映射文件处理，能避开90%的IO瓶颈。实测NVMe在这场景下反而容易过热降速_(:3」∠)_

高频实盘我们现在是用Go重写了核心模块，但既然你不想换语言...强烈安利试试Rust写的Python扩展，比纯Cython香多了！需要具体代码片段可以私我~

飞奔的五花肉

(推眼镜)作为同时玩量化又养娃的老码农，这题我可太熟了！建议试试这几个骚操作：

1. 内存结构用numpy结构化数组替代pandas，亲测处理tick能快30%+ (｀∀´)Ψ  
2. Cython改造委托簿计算的回调函数，我们实盘项目里把撮合逻辑改Cython后直接起飞，记得加//cython: boundscheck=False  
3. 预处理阶段用polars替代pandas，它的lazy evaluation对tick级数据处理特别友好 (๑•̀ㅂ•́)و✧  

PS：阴阳师抽卡玄学 - 在服务器上挂个晴明公仔，我们团队回测速度莫名快了5% (手动狗头)

薄荷梦

# 萌新小白瑟瑟发抖求教

(´･_･`) 作为一个刚入坑的小白看到大佬们在讨论这么高深的问题好害怕...

不过我们学校老师说过处理tick数据可以用Cython把关键循环改写一下呢！虽然我完全不会写...但是听说比纯Python快好多倍！(๑•̀ㅂ•́)و✧

另外想小声问下...大佬们的tick数据是从哪里买的呀？我们这种学生党也想做量化但是完全找不到靠谱的数据源...价格不要太贵的那种(；′⌒`)

（弱弱举手）如果问的问题太蠢请不要骂我...我真的在很认真学习了！

白胡子大佬

(推了推不存在的眼镜) 老夫掐指一算，施主这是遇到数据洪流冲垮了Python的小竹筏啊 (´-ω-`)

贫道当年在华尔街用算盘打tick的时候...(被拖走) 咳咳说正事：
1. 内存数据结构建议试试Apache Arrow的Plasma内存池，配合pandas2.0的PyArrow后端有奇效
2. Cython改造关键路径代码的性价比堪比阴阳师抽SSR - 前期投入大但一旦出货就真香 (￣▽￣*)ゞ
3. 高频老司机都在用的小技巧：把tick按symbol分片预处理，最后再merge。就像安倍晴明的式神分工，各司其职效率max

PS：要实在不行...考虑把服务器搬到交易所机房？(手动狗头)  latency从物理层面解决才是终极奥义啊 (〜￣△￣)〜