课程行情数据的消息与流式处理 · 量化开发的软件工程
流式行情接入端到端实战
上海一家 私募 中等频率股票策略团队的量化开发收到任务：两周内从零搭一条 沪深300 ETF 的 ticker plant。手头握住 3.6.3 的仓库（TimescaleDB hypertable， ticks raw(symbol, ts, price, size, side) ， (symbol, ts) 主键）、L1 的消息词汇、L2 的 Kafka...
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行情数据的消息传递基础
周二早上，上海一家中等频率股票策略的 私募 量化开发被呼叫：沪深300 ETF 行情入库链路安静了 90 秒，交易室监控屏幕冻在最后一根 K 线上。生产者（producer）——解码 vendor 推送的 normalised 行情的 feed handler——状态正常；消费者（consumer）——把每条 tick 落进数据仓库的 writer——也正常...
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低延迟消息：ZeroMQ、多播与共享内存
上海一家 私募 的电子交易主管把一名资深工程师拉到一边：「期权做市新策略要求 沪深300 ETF 的 top of book 在策略线程内到达延迟不超过 50 微秒。我们现在跑 Kafka 是 3 毫秒——差了三个数量级。怎么办？」诚实的答案是「先量，再按 rung 一级一级往下挪」。L2 把你留在 Kafka 这一级—— acks='all' 端到端毫秒级...
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量化管道中的 Kafka
上海一家 私募 的数据工程主管在晨会上只放了一张幻灯片：沪深300 ETF 的 ticker plant 已经连续运行 19 个月没有漏一条 tick。那张图背后只有一件基础设施：三节点 Kafka 集群、按 symbol 做 partition key、replication factor 3、 min.insync.replicas=2 ，再加一个「处理...
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