如何量化伺服器

Ⅰ 如何衡量WWW伺服器的性能，影響它的性能因素有哪些

在評價WWW伺服器性能時，應該了解該測量哪些指標，並確保這些指標能夠反映WWW伺服器的使用情況。
顯然，硬體和操作系統是基準測試的主要領域。同一個高級工作站或一台U N I X機相比，一台只有中檔C P U、硬碟不大而內存只有3 2兆的P C機的性能就要差得多了。在不同的WWW基準測試中，不同的操作系統（包括S o l a r i s和Windows NT）的性能得分也是不一樣的。

影響WWW伺服器性能的另一個因素是連接速度。T 3連接上的伺服器向客戶機傳輸WWW頁面的速度要大大高於T 1連接上的相同伺服器的速度（在測量伺服器原始性能時，不考慮客戶機的連接）。

還有一個應考慮的因素是伺服器可處理用戶的數量。這個能力很難測量，因為它取決於伺服器的線路速度、客戶機的線路速度以及傳輸的WWW頁面的正常大小。測量伺服器WWW頁面傳輸能力的重要指標是吞吐能力和響應時間。吞吐能力是某種硬體和軟體的組合在單位時間內能夠處理H T T P請求的數目。響應時間是伺服器處理一個請求所需的時間。這些數值應該處於伺服器能夠處理的負荷范圍之內（包括高峰期）。

最後，系統應客戶機的要求所傳輸的頁面的組合和類型也會大大影響伺服器的性能。動態頁面的內容是應客戶機的請求由特定的程序來確定的，靜態頁面是從磁碟檢索所獲的固定內容的WWW頁面。如果一台伺服器主要傳輸靜態頁面，其性能要好於傳輸動態頁面的同檔伺服器，這是因為靜態頁面傳輸比動態頁面傳輸所需的計算能力小。在傳輸動態頁面時，不同伺服器的性能差異很大。

目前有多種WWW伺服器基準測試程序，它們可就很多衡量指標對伺服器進行測試，依據這些測試可決定伺服器的選擇。

Ⅱ 一台伺服器的主要性能指標有哪些

人盡其才、物盡其用」。企業購買伺服器當然是為滿足特定需要。針對不同需求，我們要關注的性能指標也不同。舉例來說，對於資料庫伺服器，聯機事物處理能力是最需著力考察的指標。TPC-C是「事務處理性能委員會」(TPC)負責制訂的基準測試指標，考察聯機事務處理每分鍾吞吐量。而TPC-C測試結果又包括兩個指標，一個是流量指標tpmC，這個值越大越好;另一個是性價比指標Price/tpmC，指的是測試系統價格與流量指標的比值，這個值則越小越好。以IBM公司的x366為例子，根據TPC官方網站，TPC-C在線交易基準測試中，x366的流量指標達到了141504tpmC，是4路至強晶元伺服器的世界紀錄。

再比如說，購買Web伺服器時，最重要的性能指標就應該是SPEC web99。SPEC web99為Web用戶提供了用於評測系統用作Web伺服器能力的最客觀、最具代表性的基準; 而如果是選購應用伺服器，關注SPEC jbb200和SAP SD這兩個指標就能知道大概其了，因為SPEC jbb200是專門用來評估伺服器系統運行Java應用程序能力的基準測試，而SAP SD 的測試結果為客戶提供了基本的規模建議。

對於大多數人來說，基準測試指標是一個全新的知識空間 – 許多人在購買伺服器時習慣於考慮CPU和內存，以為選定了這些，伺服器的性能就差不多了。其實，不同的系統設計技術會對伺服器的性能產生巨大影響，用諸多量化指標來衡量比較是十分必要和重要的。

用戶都希望系統能24×7×365不停機、無故障地運行，這其實是要求伺服器的可用性。而可用性和可管理性是息息相關的。伺服器的故障處理技術越成熟，為用戶提供的可用性就越高，而這個故障處理技術必須要有良好的管理手段和界面來及時表現:一方面可以通過出現故障時自動執行系統或部件切換以避免或減少意外停機，另一方面要讓管理員及時察覺及幫助診斷，才能從根本上解決問題。目前這方面做得較好的是IBMx3架構伺服器。它帶有一種叫「彈出式光通路診斷面板」的技術，只要輕輕，光通路診斷面板就會以從伺服器前端彈出，指示器可以幫助管理員快速地定位和替換故障組件，減少伺服器的宕機時間。

以基準測試指標為基準，以理性考量為准繩，二者並行互航，您選擇的伺服器肯定錯不了!

附表:部分伺服器性能指標

應用
基準測試
簡述
測試中主要考察的部件
聯機事物處理
TPC-C
TPC-C是一種考察聯機事務處理（OLTP）每分鍾吞吐量的基準測試。TPC-C模擬的是完整的計算環境，大量用戶針對資料庫（如SQL、Server Oracle,DB2）執行並發事務操作。許多IT專業人員將TPC-C視為衡量「真實」OLTP系統性能的有效參考基準。
全面考察微處理器，內存子系統，磁碟子系統合一些網路組件
電子商務
SPECweb99 SPECweb99用於評測Web伺服器能夠支持的最大同時連接數的客戶端/伺服器基準測試。基準負載是由運行HTTP Server的伺服器聯網的客戶端設備上的客戶端軟體來實現的。為Web用戶提供用於評測系統用作Web伺服器能力的最客觀、最具代表性的基準。
系統的微處理器、內存體系結構和編譯器
SPECjbb200 SPECjbb200（Java業務基準）是SPEC第一個用於評估伺服器端Java的性能的基準，為Java用戶提供用於評測伺服器系統運行Java應用程序能力的最客觀、最具代表性的基準

Ⅲ 伺服器百問百答

用戶總希望有一種簡單、高效的度量標准，來量化評價伺服器系統，以便作為選型的依據。但實際上，伺服器的系統性能很難用一兩種指標來衡量。包括TPC、SPEC、SAP SD、Linpack和HPCC在內的眾多伺服器評測體系，從處理器性能、伺服器系統性能、商業應用性能直到高性能計算機的性能，都給出了一個量化的評價指標。在如此多的標准中，用戶該如何選擇最適合自身應用環境的評價體系呢？這里，我們選擇了應用面較廣泛的TPC和SPEC，作一個深入介紹。
■ 走出誤區

深入TPC-C指標

TPC體系是影響最大的評測基準之一，尤其近兩年，國內媒體對TPC指標的報道可謂海量。但有多少用戶真正了解其中的含義呢？本文以TPC-C為例，讓用戶深入了解這項基準測試。

tpmC值在國內外被廣泛用於衡量伺服器系統的事務處理能力。但究竟什麼是tpmC值呢?筆者曾向一些用戶、專業媒體記者乃至某些國外大公司的技術人員問過這個問題，但回答的精確度與tpmC值的流行程度差異甚遠。不少人將之誤寫為TPMC，甚至與TPC組織混為一談。

TPC(Transactionprocessing Performance Council，事務處理性能委員會)是由數十家會員公司創建的非盈利組織，總部設在美國。TPC的成員主要是計算機軟硬體廠家，而非計算機用戶，其功能是制定商務應用基準程序的標准規范、性能和價格度量，並管理測試結果的發布。

TPC不給出基準程序的代碼，而只給出基準程序的標准規范。任何廠家或其他測試者都可以根據規范，最優地構造出自己的測試系統(測試平台和測試程序)。為保證測試結果的完整性，被測試者(通常是廠家)必須提交給TPC一套完整的報告(Full Disclosure Report)，包括被測系統的詳細配置、分類價格和包含5年維護費用在內的總價格。該報告必須由TPC授權的審核員核實(TPC本身並不做審計)。TPC在全球只有不到10名審核員，全部在美國。

TPC推出過11套基準程序，分別是正在使用的TPC-App、TPC-H、TPC-C、TPC-W，過時的TPC-A、TPC-B、TPC-D和TPC-R，以及因為不被業界接受而放棄的TPC-S（Server專門測試基準程序）、TPC-E（大型企業信息服務測試基準程序）和TPC-Client/Server。而目前最為「流行」的TPC-C是在線事務處理(OLTP)的基準程序，於1992年7月完成，後被業界逐漸接受。

TPC-C使用三種性能和價格度量，其中性能由tpmC（transactions per minute，tpm）衡量，C指TPC中的C基準程序。它的定義是每分鍾內系統處理的新訂單個數。TPC-C還經常以系統性能價格比的方式體現，單位是＄/tpmC，即以系統的總價格（單位是美元）/tpmC數值得出。

解讀tpmC

從TPC-C的定義不難知道，這套基準程序是用來衡量整個IT系統的性能，而不是評價伺服器或某種硬體系統的標准，而且tpmC數值的高低直接受到各個環節的影響，右表大概可以說明系統設置對tpmC測試的影響。此處的「IT系統」包括伺服器、外設(如硬碟或RAID)、伺服器端操作系統、資料庫軟體、客戶端及其操作系統、資料庫軟體和網路連接等。因此，如何解讀tpmC數值會因不同的采購需求有非常大的差異。以伺服器為例。在很多廠家的TPC測試系統中，伺服器的價格只是系統總價格的25％或更小，而硬碟的價格有可能佔到總價格的30％以上，因為TPC-C要求被測系統必須保存180天的事務記錄（這一趨勢從一些最新的TPC-C測試結果來看，會愈演愈烈）。如果同樣的伺服器被用到用戶的環境中，廠家報的tpmC值就意義不大，因為用戶的實際系統與廠家原來用於TPC測試的系統大不一樣。當同樣的主機用在不同的系統中時，tpmC值可能有相當大的變化，現在許多用戶還沒有意識到這一點。

尤其需要伺服器采購用戶注意的是，tpmC指標更多的是衡量從Client到終端網路的性能區域（如左圖所示），而不是通常誤認為的伺服器到企業端網路的性能。由此可見，如果用戶是建立一套全新的業務系統，那麼無妨多借鑒tpmC的性能指標，如果只是采購某種或某些硬體設備，則需要參考更多的指標。

對於tpmC數值著迷的用戶而言，一個現實問題是，實現高tpmC指標的代價是否能夠承受，畢竟TPC-C都是很復雜的基準程序，做一個嚴格的測試非常消耗資源，廠商通常不會給TPC報告出全部花費的金錢和時間。

實際上，正因為tpmC（其他評測指標也大都一樣）受系統優化影響較大，業界對於是否應該在測試中進行優化向來爭議頗多。在1993年, 當時三大IT公司的專家就對OLTP性能測試的優化提出過反對意見——DEC的 Jim Gray (現為TPC-C委員會專家) 與Walt Kohler 、天騰公司（TANDEN）的Charles Levine 和IBM的Steve Kiss共同發表了對OLTP性能測試指標是否應該進行人為優化的看法:

「一個好的性能測試指標是不會依賴於特殊情況下的優化。最理想的情況應該是：一個測試指標在測試過程中所表現出的性質和能力, 以及對測試所做的優化能夠確實提供對現實世界中用戶實際應用的性能改進。然而，事與願違，某些廠商迫於標准測試指標所帶來的巨大市場壓力，他們花費巨大的精力在如何改進測試結果的同時還能降低價格比率，而全然不顧所做的這一切優化究竟是否給用戶帶來了真實的利益。」

--------------------------------------------------------------------------------
2
--------------------------------------------------------------------------------
相信實踐：最佳檢驗方式
眾所周知，成熟的企業從不相信任何「國際通用標准」，而是花相當精力，比如預算的5％，使用自己的應用來測試系統，從而決定選型。「國際通用標准」的度量可以作為參考值，而不應作為必要條件。尤其是一定要弄清這些流行度量有什麼含義，是在什麼樣的系統環境中測得的，以及基準程序是否符合企業真實的業務流程和運作模式。

下面就是三種不同的檢測模式。

在真實環境中運行實際應用

這是最理想的方式。要求製造商或系統集成商配合將系統(含平台、軟體和操作流程)在一個 實際用戶點真正試運行一段時間。這樣，用戶不僅能看到實際性能，也能觀察到系統是否穩定可靠、使用是否方便、服務是否周到、配置是否足夠、全部價格是否合理。

使用用戶定義的基準程序

如果第一種方式不可行，用戶可以定義一組含有自己實際應用環境特徵的應用基準程序。業內有兩個典型的例子：其一是，近年來由於3層應用模型的風靡，SAP SD基準獲得了眾多廠商和用戶的認可，於是在很多地方都能看見對SAP測試數據的引用；其二是，國家稅務總局曾經開發自己的基準程序，以幫助稅務系統進行伺服器選型。這種方式在中國尤其重要，因為中國的信息系統有其特殊性。

使用通用基準程序

如果前兩種均難實行，那麼使用如TPC-C之類的通用基準程序未嘗不可。但用戶應當尤其注意——實際應用是否與基準程序相符？絕大多數基準程序都是在美國制訂的，而中國的企事業單位與美國的運作方式常常不一樣，在使用TPC-C時，用戶應該清楚地知道：自己的應用是否符合批發商模式?事務請求是否與測試模式近似？對響應時間的要求是否那麼高？如果都不是，則tpmC值的參考價值就不太大了。那麼不妨看看其他的更合適的測試指標，例如SPECweb2005等。 ■ 突出重點

SPEC關注CPU和Web

與TPC體系注重在線處理能力和資料庫查詢能力不同，SPEC體系中最廣為人知的兩個子項，是衡量CPU、內存性能的CPU2000和Web伺服器性能的web2005。

除了TPC家族，SPEC家族也是廣為人知的一大體系。SPEC指標體系由Standard Performance Evaluation Corp.制定，目前主要包括針對CPU性能的SPEC CPU2000（已有CPU2006，但尚無數據）、針對Web伺服器的SPECweb2005、針對高性能計算的SPEC HPC2002與SPEC MPI2006、針對Java應用的jAppServer2004與JBB2005以及對圖形系統、網路和郵件伺服器的測試指標。

其中CPU2000和web2005兩類是被引用最廣泛的指標。

CPU2000 注重CPU

SPEC CPU2000 是一組針對 CPU 和內存的測試，它主要測試的對象是 CPU、內存，不測試硬碟、I/O 效率和網路等部分。SPEC CPU2000 由許多源代碼程序組成，這些程序都從實際的應用（主要來自配置1～4顆CPU的工作站應用）中取出來的，例如 164.gzip 就是gzip 壓縮程序。這些程序區分成「整數」和「浮點數」兩組。SPECint2000 就是「整數」部分，而 SPECfp2000 則是「浮點數」部分。「整數」部分有 12 個程序，使用 C 或 C++ 語言，它們不使用CPU的浮點單元；而「浮點數」部分有 14 個程序，使用 FORTRAN 77/90 和C語言，這些程序的主要運算是浮點數的。

SPECint2000 和 SPECfp2000 的結果，以執行時間為准。每個程序的執行時間和一個參考平台（Sun Ultra5/10 300MHz）相比，計算出其倍數。如果執行時間和參考平台相同，結果就是100。如果只花了一半時間完成，結果就是200。「整數」的12 個程序的結果，取其平均值，得到的就是SPECint2000 的測試結果。「浮點數」的 14 個程序也是一樣。

由於SPEC CPU2000的測試程序都是源代碼形式（以保證跨平台測試），所以編譯器效率就顯得十分重要。SPEC CPU2000規定，測試結果有「Base」和「Peak」兩種結果。「Base」測試中，對於編譯時的最佳優化參數有所規定（所有的程序都需使用同樣的參數，且參數數目不能超過四個），而「Peak」測試則比較寬松。

另外，因為 SPEC CPU2000的程序都是針對單CPU的系統設計，因此，在多CPU系統上，如果要測試多CPU系統的效率，則是採取同時執行多個相同程序的方法，這個結果就是「Rate」。因此，同樣有 SPECint_rate 和 SPECfp_rate 的測試結果。需要說明的是，「Rate」測試同時執行多個相同的程序，但程序之間並不會有關聯，所以這是一種理論計算能力測試，並不代表實際並行計算能力。

Web服務 參考Web2005

SPEC web2005測試的原理是，通過多台客戶機向伺服器發出http Get請求，請求調用Web伺服器上的網頁文件，這些文件從數千位元組到數兆位元組不等。在相同的時間里，伺服器回答的請求越多，就表明伺服器對客戶端的處理能力越強，系統的Web性能就越好。

目前SPECweb2005測試榜上，性能最高的是2005年11月發布的Sun Fire T2000系統，此系統的基本配置為1顆8核心的UltraSPARC T1(1.2GHz)/32GB內存/3×73GB萬轉SAS硬碟/Solaris 10/UFS文件系統/Java2 Runtime Environment，能夠同時響應14001個http請求。這一性能比排行第二的系統高出77％。如果用戶知道兩套系統的價格接近，那麼就可輕易得知，采購Fire T2000作為Web伺服器，性價比將比采購第二名的系統高出許多。

不過SPECweb2005的缺陷也正在於此，它不像TPC-C那樣要求廠商提供測試環境的總成本，對於實際采購的指導意義有所削弱。

Ⅳ 如何最大化利用伺服器資源

然而很少有數據中心經理們能夠誠實地說，他們所做的一切絕對都是為了讓系統的正常運行時間最大化。專家們說，事實上很多經理都把大量的時間和金錢浪費在了很少或者不能對正常運行時間產生積極作用的技術和實踐上去了。 美國金融數據服務商Six Telekurs負責IT運營與後勤保障的副總裁Walter Beddoe認為，實現正常運行時間的最大化既是科學也是一門管理藝術。「需要將諸多不同的東西組合在一起，包括可勝任此項工作的人員，利用容錯硬體，採納動態安全、良好的維護與變更管理實踐等。最重要的是，你必須承諾盡最大可能將一切做好。」 普林斯頓一家診斷醫學成像公司Princeton Radiology的IT部門主任Alan Howard敦促其屬下不要把時間和資源浪費在不能直接對提高正常運行時間有貢獻的行為和工具上面。比方說進行集群的努力就是「相當浪費的」，還不如冗餘配置再輔以工具更能實現全自動化。 不能自動化的集群--其中的同步需要手工完成--可能會引起更多的問題，Howard說。「某個主節點一旦失靈就可能是災難性的;與其讓主節點失靈再去恢復它，還不如讓備用節點失靈更好些。」 他舉例說，他的團隊做了一個Windows Server的集群，用作失效備援，結果卻導致了應用程序的崩潰，因為該應用配置文件的一個變動未能及時拷到備用伺服器上去。「修復應用崩潰故障所花費的努力往往要比修復一個集群節點失靈故障的努力大多了。」 之後，他的團隊就不再配置傳統意義的集群伺服器了。相反，他們配置了一個「單獨的備用伺服器集群」--並將該集群全部映射到一個雙控制器的Compellent存儲中心SAN上，「這樣我們就能夠基本上無縫地按需遷移虛擬機了。」精心規劃 大多數數據中心經理都同意，仔細地規劃所有與伺服器相關的工作--從采購到管理到替換，是保障系統可靠性的關鍵性步驟。 華盛頓大學的IT運營及工程設計經理Raoul Gabiam說，生命周期管理是伺服器正常運行時間規劃的一個內在組成部分。「知道在何時、如何更換硬體，並升級軟體是非常重要的，因為這會影響系統的性能、持續性和總體的正常運行時間。」 比方說，如果你必須做一次軟體升級，那麼了解清楚對硬體的需求，以及現有硬體的狀態就是至關重要的。你或許得購買硬體來滿足軟體升級的需求，以避免出現更多的宕機，Gabiam解釋道。 Gabiam還強烈地推崇標准化與協調，作為確保伺服器可靠運營的方法。「在任何人安裝任何東西或者進行某個變動之前，必須先走一個變動管理流程。」 變動管理就是要了解「每件東西是如何配置的，並在實施變動之前對變動做出評估，」Gabiam說。「用這種方法，你就總能了解清楚哪些事情是不允許的，哪些事情可能會產生相互影響。」 他說，遵守變動管理的紀律，就可能預見到以某種方式配置伺服器，或者將其安放在一個新環境中時會產生什麼影響。 在線資源公司是一家為金融機構提供交易服務的企業，其CTO Paul Franko認為，工作態度也會產生巨大作用。他說，他進行了一項額外的努力，以確保常規但很關鍵的伺服器相關工作能夠被認真嚴肅地對待，並及時得到處理。 「我們提出了一套系統檢查與平衡機制，以確保我們的各種規則能夠被遵守，」他說。按照Franko的說法，經理們必須常規性地檢查下屬的管理工作，再輔之以其他手段的雙重檢查，就可以把人工失誤降至最低限度。「是人就會犯錯，如果你沒有設置多個檢查點，事情就會滑向錯誤的一邊。」推行預防性維護 常規性的預防維護措施或許是支撐伺服器可靠運行最容易，也最少痛苦的方法。「系統的正常運行時間只能和整個系統中最弱組件的正常運行時間一樣長，」Beddoe說。長此以往地執行各項基本任務--升級系統軟體、提供有條件的電力，保證適當的冷卻環境--方能在不突破預算的前提下讓數據中心的伺服器無故障地運行，才可不必從其他關鍵任務組抽調人手來修復故障。 Paul Franko，在線資源公司的CTO認為，工作態度在伺服器管理中可以發揮巨大的作用。他說他他進行了一項額外的努力，以確保常規但很關鍵的伺服器相關工作能夠被認真嚴肅地對待，並及時得到處理。 Franko說，為了確保所有必須要做的工作在需要時加以貫徹，就應該確定哪些工作是伺服器維護工作，並將它們組織成明確的日程表。「有些事情是必須立刻執行的，比如安全升級，而其他一些任務批量執行，或者每隔一段固定期限加以執行是比較合理的。」這第二類任務就包括軟體非關鍵性功能改進的升級等。 Franko補充說，伺服器的維護工作應該這樣加以處理:維護工作本身不應佔用伺服器的正常運行時間。「我們不能為了進行某些維護工作而讓系統的運行速度下降，無論如何，我們都得做到這一點。」 如果必須拆下某台伺服器進行維護的話，Franko的團隊就會把這項維護工作安排到午夜或周末，用戶的需求量很低的時候進行。在正常工作時間拆下一台功能伺服器的唯一理由只能是必須安裝或執行關鍵性的軟體升級，例如需要安裝零日安全補丁。自動執行基本的伺服器管理任務 在過去數年間，伺服器的管理已變得越來越復雜，其中大部分原因是由於虛擬化及其相關技術的出現;為了提升伺服器的效率和使用率，必須設計各類最佳實踐。 虛擬化本身有助於保護數據中心不受伺服器宕機的影響。通過對伺服器進行整合，在一個共享環境中相互連接，虛擬化允許多個虛擬機運行在不同的主機上。任何一台主機的失靈都會導致工作負載在剩餘的主機間進行重新分配。「某台伺服器或許會失靈，但這並不意味著這將會影響到整個服務的提供，」Gabiam論述道。 為了更有效地管理日益擴張的虛擬化環境，Xenos軟體、Uptime軟體、Nimsoft和Nagios企業等公司紛紛推出了旨在幫助數據中心工作人員關注伺服器性能、定位出現的問題，以及充分利用性能改進機會的工具。 Beddoe覺得這樣的工具是必不可少的。」

Ⅳ 量化交易伺服器是干什麼用的

1.區塊鏈數字貨幣的交易所都是7×24小時交易，無限漲跌的特性，
2.量化機器人同樣需要7×24H監控行情做單，
3.個人電腦和手機無法做到24H開機，不斷網，這樣會影響機器人做單監控
4.而伺服器是24H運行，網路連接通暢，可以保證機器人穩定運行
【鼎昂量化炒幣機器人】優勢
1.一鍵設置自動執行，不影響工作生活
2.API加密連接火幣、OK、幣安、gate、ZB主流平台，資金在自己賬戶，本金安全可控
3.機器人7×24H監控數據，不能創造行情，但是不會錯過行情
4.近千人通過400天實測，沒有虧損，收益可觀

Ⅵ 如何租用伺服器做期貨量化

如何租用伺服器做期貨量化，關於這個問題有以下解釋：便可利用purequant框架在伺服器上實現量化交易(程序化交易)
期貨程序化高頻交易投資者提供伺服器託管
方法/步驟
程序化高頻交易速度：
實盤cffe：Delay1：770us，Delay2：3025us，
實盤shfe：Delay1：808us，Delay2：2576us。
保證快速交易的原因：
第一：申請專用通道，該通道內的交易人數偏少，保證了較快的交易速度。
第二：優越的地理位置，伺服器，距開拓者/金字塔行情伺服器3米，
距CTP交易前置伺服器3米，距交易所撮合機50米。
專用通道是公司的稀缺資源，只有核心客戶才可能獲得使用專用通道的資格。
獲取的標准主要是兩方面：一是足夠大的資金規模;二是如果資金規模一般，
但能保證足夠多的交易量。畢竟只有交易活躍，公司才能獲得更高的收益。
可以託管的機房：張江機房，數訊機房。（必須是在CTP或飛馬系統上直接編寫的程序）

Ⅶ 如何建立量化交易模型

量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統