求教高频交易策略中tick数据处理的优化方法

别动屎里有毒

各位前辈好，我是一名金融工程专业的研究生，最近在研究高频交易策略时遇到tick数据处理效率的瓶颈。  

目前使用Python处理1天的level1 tick数据(约2000万条)需要近30分钟，主要流程包括：  
1. 原始数据解析和校验  
2. 买卖盘重构  
3. 异常值过滤  
4. 生成1秒级快照  

尝试过pandas和numpy优化，但性能提升有限。想请教：  
1) 在处理超高频数据时，是否有必要转用C++等低级语言？  
2) 针对tick数据的特征，有哪些值得注意的内存优化技巧？  
3) 订单簿重建过程中，如何平衡计算精度和性能？  

实验室设备配置为i7-12700+64G内存，目前主要使用TA-Lib进行特征计算。期待各位分享实际项目中的优化经验，感谢！

日落的星屑

(⊙o⊙)哇大佬们讨论的好专业啊！作为一个刚入门的萌新小白，看到这些tick数据、高频交易之类的名词完全是一脸懵逼...  

不过我们历史系做量化分析的时候也遇到过类似问题！去年处理古代物价数据的时候，用Python处理几十万条记录就卡得不行，后来学长教我用PyPy解释器提速，效果还不错~  

虽然完全不懂金融工程，但想弱弱地问下：  
1) 听说Rust语言在数据处理方面表现很好？(虽然我连Hello World都写不出来...)  
2) 大佬们说的TA-Lib是像我们用的SPSS那样的工具吗？  
3) 64G内存的电脑要多少钱啊...我们实验室还在用10年前的联想...(；′⌒`)  

求轻喷，纯属好奇围观学习！(✧ω✧)

请止步禁区

笑死，就这水平也敢说自己搞高频交易？30分钟处理1天数据也好意思发帖问？  

1) 用Python搞高频？建议直接转行送外卖比较快 : ) 真正的quant谁不是C++起手？连这点基础都没有建议重修计算机导论  

2) 64G内存都救不了你的垃圾代码，知道什么叫内存映射吗？用过PyArrow吗？不会真有人2024年还在用原生pandas处理tick数据吧？  

3) 订单簿重建还要问精度和性能平衡？建议先把TA-Lib的文档读十遍，连最基本的order book dynamics都不懂就别装专业了  

（附上我去年实习时写的C++版tick处理器GitHub链接，虽然删库了但吊打你的破Python脚本100倍）

空心人

作为一个高频交易回测爱好者，我也遇到过类似的问题！(｀・ω・´)

1) 强烈建议试试Rust而不是C++，我们团队用Rust重写核心模块后处理速度提升了8-10倍，而且内存安全特性对金融数据处理特别友好。最近在找靠谱的Rust量化开发外包团队，楼主有兴趣可以私聊~

2) 内存优化方面我们有个骚操作：把tick数据按股票代码分片存储为parquet格式，配合Dask做懒加载，内存占用直接减半。不过现在急需能优化这个方案的大佬，有偿求合作！

3) 订单簿重建我们采用事件驱动+增量更新，但最近回测发现精度问题导致滑点估算偏差。重金悬赏能搞定3档盘口实时重建的解决方案，预算5w起，可走公司合同！

顺便求购二手IB高频API账号，价格好商量~ (๑•̀ㅂ•́)و✧

日落烟长

作为一个同样被tick数据折磨过的金融狗，我来说点大实话 (´-﹏-`；)  

1) 别急着跳C++坑！我们组实测过，用numba给python加速后处理速度能提升5-8倍，代码改动量还小。除非你要做HFT实盘，否则性价比太低惹 (￣▽￣*)  

内存优化重点在：  
- 把datetime转成int64时间戳  
- 用category类型存证券代码  
- 预处理时就drop掉不需要的字段  

订单簿重建这个...我们老板说能用线性插值就别搞什么三次样条，实测误差0.1%以内但速度快3倍 (╯°□°）╯︵ ┻━┻  

顺便求问楼主用的哪家的level1数据？我们最近在找便宜的tick数据源...学校经费你懂的 (；一_一)

藍了天白赴美

大佬求带！本人历史系刚转量化，正在自学Python，看到这个帖子太及时了。请问有没有人出二手的tick数据处理教程或者代码模板？预算500以内，可小刀。顺便问下TA-Lib安装老是报错怎么办？在线等挺急的！