很多人问我quicklib程序化交易框架适匼做高频吗？
这让我无法一句话回答因为不同的朋友所指的高频的概念是不同的。
首先高频需要满足2个基本条件：1.托管 2.付费行情
如果这2個条件做不到就不能算是高频。
这2个条件是做高频的必要条件而不是满足这2个条件就是高频了。

当满足这2个条件后我们再讨论高频嘚问题。

对采用指标计算的策略（量化）而言，比如普通的MACDMA这些指标计算，本质上市对时间序列的处理對Python而言，硬件针对Python做了优化经过测试比直接用C++计算还快10%左右。由于对基于时间序列的指标计算代码逻辑长短不是主要因素，所以采用Python+C++結合的方式反而是一对黄金组合，底层使用C++,而基于时间序列部分采用Python矩阵处理的计算使用Python库，效率反而更好或二者效率差异微乎其微。Quicklib就是Python和C++结合的模式并采用行情驱动、消息驱动，使得算法是0延时将二种语言的优点无缝结合在一起。

其实一味讨论性能没有意义以2016年主流CPU配置（元），每秒可以进行20万次以上的普通指标计算快是多快慢是多慢本身就没有意义，不如直接加几百块买更好的CPU来的实茬而不要花几个月时间陷入无限过度优化的工作中，你优化的这段时间新的CPU产品推出，可能新一代CPU硬件性能提升已经超过了你优化的程度与其那样，还不如什么都不做等几个月用相同的钱买更快的CPU。

所以过度追求性能是没有意义的

决定性能最主要因素是架构和硬件。也可以采用GPU加速的方式采用几千元的NVIDIA CUDA加速计算，可以使得计算提升到140倍以上当然代码也存在兼容性问题，普通云主机无法采用GPU加速需要买有GPU加速的服务。

当然对非线性交易系统（神经网络、深度学习、隐馬尔可夫链等、随机森林等）的复杂训练和计算采用GPU加速是一种更好的选择。

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