如何量化服务器

Ⅰ 如何衡量WWW服务器的性能，影响它的性能因素有哪些

在评价WWW服务器性能时，应该了解该测量哪些指标，并确保这些指标能够反映WWW服务器的使用情况。
显然，硬件和操作系统是基准测试的主要领域。同一个高级工作站或一台U N I X机相比，一台只有中档C P U、硬盘不大而内存只有3 2兆的P C机的性能就要差得多了。在不同的WWW基准测试中，不同的操作系统（包括S o l a r i s和Windows NT）的性能得分也是不一样的。

影响WWW服务器性能的另一个因素是连接速度。T 3连接上的服务器向客户机传输WWW页面的速度要大大高于T 1连接上的相同服务器的速度（在测量服务器原始性能时，不考虑客户机的连接）。

还有一个应考虑的因素是服务器可处理用户的数量。这个能力很难测量，因为它取决于服务器的线路速度、客户机的线路速度以及传输的WWW页面的正常大小。测量服务器WWW页面传输能力的重要指标是吞吐能力和响应时间。吞吐能力是某种硬件和软件的组合在单位时间内能够处理H T T P请求的数目。响应时间是服务器处理一个请求所需的时间。这些数值应该处于服务器能够处理的负荷范围之内（包括高峰期）。

最后，系统应客户机的要求所传输的页面的组合和类型也会大大影响服务器的性能。动态页面的内容是应客户机的请求由特定的程序来确定的，静态页面是从磁盘检索所获的固定内容的WWW页面。如果一台服务器主要传输静态页面，其性能要好于传输动态页面的同档服务器，这是因为静态页面传输比动态页面传输所需的计算能力小。在传输动态页面时，不同服务器的性能差异很大。

目前有多种WWW服务器基准测试程序，它们可就很多衡量指标对服务器进行测试，依据这些测试可决定服务器的选择。

Ⅱ 一台服务器的主要性能指标有哪些

人尽其才、物尽其用”。企业购买服务器当然是为满足特定需要。针对不同需求，我们要关注的性能指标也不同。举例来说，对于数据库服务器，联机事物处理能力是最需着力考察的指标。TPC-C是“事务处理性能委员会”(TPC)负责制订的基准测试指标，考察联机事务处理每分钟吞吐量。而TPC-C测试结果又包括两个指标，一个是流量指标tpmC，这个值越大越好;另一个是性价比指标Price/tpmC，指的是测试系统价格与流量指标的比值，这个值则越小越好。以IBM公司的x366为例子，根据TPC官方网站，TPC-C在线交易基准测试中，x366的流量指标达到了141504tpmC，是4路至强芯片服务器的世界纪录。

再比如说，购买Web服务器时，最重要的性能指标就应该是SPEC web99。SPEC web99为Web用户提供了用于评测系统用作Web服务器能力的最客观、最具代表性的基准; 而如果是选购应用服务器，关注SPEC jbb200和SAP SD这两个指标就能知道大概其了，因为SPEC jbb200是专门用来评估服务器系统运行Java应用程序能力的基准测试，而SAP SD 的测试结果为客户提供了基本的规模建议。

对于大多数人来说，基准测试指标是一个全新的知识空间 – 许多人在购买服务器时习惯于考虑CPU和内存，以为选定了这些，服务器的性能就差不多了。其实，不同的系统设计技术会对服务器的性能产生巨大影响，用诸多量化指标来衡量比较是十分必要和重要的。

用户都希望系统能24×7×365不停机、无故障地运行，这其实是要求服务器的可用性。而可用性和可管理性是息息相关的。服务器的故障处理技术越成熟，为用户提供的可用性就越高，而这个故障处理技术必须要有良好的管理手段和界面来及时表现:一方面可以通过出现故障时自动执行系统或部件切换以避免或减少意外停机，另一方面要让管理员及时察觉及帮助诊断，才能从根本上解决问题。目前这方面做得较好的是IBMx3架构服务器。它带有一种叫“弹出式光通路诊断面板”的技术，只要轻轻，光通路诊断面板就会以从服务器前端弹出，指示器可以帮助管理员快速地定位和替换故障组件，减少服务器的宕机时间。

以基准测试指标为基准，以理性考量为准绳，二者并行互航，您选择的服务器肯定错不了!

附表:部分服务器性能指标

应用
基准测试
简述
测试中主要考察的部件
联机事物处理
TPC-C
TPC-C是一种考察联机事务处理（OLTP）每分钟吞吐量的基准测试。TPC-C模拟的是完整的计算环境，大量用户针对数据库（如SQL、Server Oracle,DB2）执行并发事务操作。许多IT专业人员将TPC-C视为衡量“真实”OLTP系统性能的有效参考基准。
全面考察微处理器，内存子系统，磁盘子系统合一些网络组件
电子商务
SPECweb99 SPECweb99用于评测Web服务器能够支持的最大同时连接数的客户端/服务器基准测试。基准负载是由运行HTTP Server的服务器联网的客户端设备上的客户端软件来实现的。为Web用户提供用于评测系统用作Web服务器能力的最客观、最具代表性的基准。
系统的微处理器、内存体系结构和编译器
SPECjbb200 SPECjbb200（Java业务基准）是SPEC第一个用于评估服务器端Java的性能的基准，为Java用户提供用于评测服务器系统运行Java应用程序能力的最客观、最具代表性的基准

Ⅲ 服务器百问百答

用户总希望有一种简单、高效的度量标准，来量化评价服务器系统，以便作为选型的依据。但实际上，服务器的系统性能很难用一两种指标来衡量。包括TPC、SPEC、SAP SD、Linpack和HPCC在内的众多服务器评测体系，从处理器性能、服务器系统性能、商业应用性能直到高性能计算机的性能，都给出了一个量化的评价指标。在如此多的标准中，用户该如何选择最适合自身应用环境的评价体系呢？这里，我们选择了应用面较广泛的TPC和SPEC，作一个深入介绍。
■ 走出误区

深入TPC-C指标

TPC体系是影响最大的评测基准之一，尤其近两年，国内媒体对TPC指标的报道可谓海量。但有多少用户真正了解其中的含义呢？本文以TPC-C为例，让用户深入了解这项基准测试。

tpmC值在国内外被广泛用于衡量服务器系统的事务处理能力。但究竟什么是tpmC值呢?笔者曾向一些用户、专业媒体记者乃至某些国外大公司的技术人员问过这个问题，但回答的精确度与tpmC值的流行程度差异甚远。不少人将之误写为TPMC，甚至与TPC组织混为一谈。

TPC(Transactionprocessing Performance Council，事务处理性能委员会)是由数十家会员公司创建的非盈利组织，总部设在美国。TPC的成员主要是计算机软硬件厂家，而非计算机用户，其功能是制定商务应用基准程序的标准规范、性能和价格度量，并管理测试结果的发布。

TPC不给出基准程序的代码，而只给出基准程序的标准规范。任何厂家或其他测试者都可以根据规范，最优地构造出自己的测试系统(测试平台和测试程序)。为保证测试结果的完整性，被测试者(通常是厂家)必须提交给TPC一套完整的报告(Full Disclosure Report)，包括被测系统的详细配置、分类价格和包含5年维护费用在内的总价格。该报告必须由TPC授权的审核员核实(TPC本身并不做审计)。TPC在全球只有不到10名审核员，全部在美国。

TPC推出过11套基准程序，分别是正在使用的TPC-App、TPC-H、TPC-C、TPC-W，过时的TPC-A、TPC-B、TPC-D和TPC-R，以及因为不被业界接受而放弃的TPC-S（Server专门测试基准程序）、TPC-E（大型企业信息服务测试基准程序）和TPC-Client/Server。而目前最为“流行”的TPC-C是在线事务处理(OLTP)的基准程序，于1992年7月完成，后被业界逐渐接受。

TPC-C使用三种性能和价格度量，其中性能由tpmC（transactions per minute，tpm）衡量，C指TPC中的C基准程序。它的定义是每分钟内系统处理的新订单个数。TPC-C还经常以系统性能价格比的方式体现，单位是＄/tpmC，即以系统的总价格（单位是美元）/tpmC数值得出。

解读tpmC

从TPC-C的定义不难知道，这套基准程序是用来衡量整个IT系统的性能，而不是评价服务器或某种硬件系统的标准，而且tpmC数值的高低直接受到各个环节的影响，右表大概可以说明系统设置对tpmC测试的影响。此处的“IT系统”包括服务器、外设(如硬盘或RAID)、服务器端操作系统、数据库软件、客户端及其操作系统、数据库软件和网络连接等。因此，如何解读tpmC数值会因不同的采购需求有非常大的差异。以服务器为例。在很多厂家的TPC测试系统中，服务器的价格只是系统总价格的25％或更小，而硬盘的价格有可能占到总价格的30％以上，因为TPC-C要求被测系统必须保存180天的事务记录（这一趋势从一些最新的TPC-C测试结果来看，会愈演愈烈）。如果同样的服务器被用到用户的环境中，厂家报的tpmC值就意义不大，因为用户的实际系统与厂家原来用于TPC测试的系统大不一样。当同样的主机用在不同的系统中时，tpmC值可能有相当大的变化，现在许多用户还没有意识到这一点。

尤其需要服务器采购用户注意的是，tpmC指标更多的是衡量从Client到终端网络的性能区域（如左图所示），而不是通常误认为的服务器到企业端网络的性能。由此可见，如果用户是建立一套全新的业务系统，那么无妨多借鉴tpmC的性能指标，如果只是采购某种或某些硬件设备，则需要参考更多的指标。

对于tpmC数值着迷的用户而言，一个现实问题是，实现高tpmC指标的代价是否能够承受，毕竟TPC-C都是很复杂的基准程序，做一个严格的测试非常消耗资源，厂商通常不会给TPC报告出全部花费的金钱和时间。

实际上，正因为tpmC（其他评测指标也大都一样）受系统优化影响较大，业界对于是否应该在测试中进行优化向来争议颇多。在1993年, 当时三大IT公司的专家就对OLTP性能测试的优化提出过反对意见——DEC的 Jim Gray (现为TPC-C委员会专家) 与Walt Kohler 、天腾公司（TANDEN）的Charles Levine 和IBM的Steve Kiss共同发表了对OLTP性能测试指标是否应该进行人为优化的看法:

“一个好的性能测试指标是不会依赖于特殊情况下的优化。最理想的情况应该是：一个测试指标在测试过程中所表现出的性质和能力, 以及对测试所做的优化能够确实提供对现实世界中用户实际应用的性能改进。然而，事与愿违，某些厂商迫于标准测试指标所带来的巨大市场压力，他们花费巨大的精力在如何改进测试结果的同时还能降低价格比率，而全然不顾所做的这一切优化究竟是否给用户带来了真实的利益。”

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相信实践：最佳检验方式
众所周知，成熟的企业从不相信任何“国际通用标准”，而是花相当精力，比如预算的5％，使用自己的应用来测试系统，从而决定选型。“国际通用标准”的度量可以作为参考值，而不应作为必要条件。尤其是一定要弄清这些流行度量有什么含义，是在什么样的系统环境中测得的，以及基准程序是否符合企业真实的业务流程和运作模式。

下面就是三种不同的检测模式。

在真实环境中运行实际应用

这是最理想的方式。要求制造商或系统集成商配合将系统(含平台、软件和操作流程)在一个 实际用户点真正试运行一段时间。这样，用户不仅能看到实际性能，也能观察到系统是否稳定可靠、使用是否方便、服务是否周到、配置是否足够、全部价格是否合理。

使用用户定义的基准程序

如果第一种方式不可行，用户可以定义一组含有自己实际应用环境特征的应用基准程序。业内有两个典型的例子：其一是，近年来由于3层应用模型的风靡，SAP SD基准获得了众多厂商和用户的认可，于是在很多地方都能看见对SAP测试数据的引用；其二是，国家税务总局曾经开发自己的基准程序，以帮助税务系统进行服务器选型。这种方式在中国尤其重要，因为中国的信息系统有其特殊性。

使用通用基准程序

如果前两种均难实行，那么使用如TPC-C之类的通用基准程序未尝不可。但用户应当尤其注意——实际应用是否与基准程序相符？绝大多数基准程序都是在美国制订的，而中国的企事业单位与美国的运作方式常常不一样，在使用TPC-C时，用户应该清楚地知道：自己的应用是否符合批发商模式?事务请求是否与测试模式近似？对响应时间的要求是否那么高？如果都不是，则tpmC值的参考价值就不太大了。那么不妨看看其他的更合适的测试指标，例如SPECweb2005等。 ■ 突出重点

SPEC关注CPU和Web

与TPC体系注重在线处理能力和数据库查询能力不同，SPEC体系中最广为人知的两个子项，是衡量CPU、内存性能的CPU2000和Web服务器性能的web2005。

除了TPC家族，SPEC家族也是广为人知的一大体系。SPEC指标体系由Standard Performance Evaluation Corp.制定，目前主要包括针对CPU性能的SPEC CPU2000（已有CPU2006，但尚无数据）、针对Web服务器的SPECweb2005、针对高性能计算的SPEC HPC2002与SPEC MPI2006、针对Java应用的jAppServer2004与JBB2005以及对图形系统、网络和邮件服务器的测试指标。

其中CPU2000和web2005两类是被引用最广泛的指标。

CPU2000 注重CPU

SPEC CPU2000 是一组针对 CPU 和内存的测试，它主要测试的对象是 CPU、内存，不测试硬盘、I/O 效率和网络等部分。SPEC CPU2000 由许多源代码程序组成，这些程序都从实际的应用（主要来自配置1～4颗CPU的工作站应用）中取出来的，例如 164.gzip 就是gzip 压缩程序。这些程序区分成“整数”和“浮点数”两组。SPECint2000 就是“整数”部分，而 SPECfp2000 则是“浮点数”部分。“整数”部分有 12 个程序，使用 C 或 C++ 语言，它们不使用CPU的浮点单元；而“浮点数”部分有 14 个程序，使用 FORTRAN 77/90 和C语言，这些程序的主要运算是浮点数的。

SPECint2000 和 SPECfp2000 的结果，以执行时间为准。每个程序的执行时间和一个参考平台（Sun Ultra5/10 300MHz）相比，计算出其倍数。如果执行时间和参考平台相同，结果就是100。如果只花了一半时间完成，结果就是200。“整数”的12 个程序的结果，取其平均值，得到的就是SPECint2000 的测试结果。“浮点数”的 14 个程序也是一样。

由于SPEC CPU2000的测试程序都是源代码形式（以保证跨平台测试），所以编译器效率就显得十分重要。SPEC CPU2000规定，测试结果有“Base”和“Peak”两种结果。“Base”测试中，对于编译时的最佳优化参数有所规定（所有的程序都需使用同样的参数，且参数数目不能超过四个），而“Peak”测试则比较宽松。

另外，因为 SPEC CPU2000的程序都是针对单CPU的系统设计，因此，在多CPU系统上，如果要测试多CPU系统的效率，则是采取同时执行多个相同程序的方法，这个结果就是“Rate”。因此，同样有 SPECint_rate 和 SPECfp_rate 的测试结果。需要说明的是，“Rate”测试同时执行多个相同的程序，但程序之间并不会有关联，所以这是一种理论计算能力测试，并不代表实际并行计算能力。

Web服务 参考Web2005

SPEC web2005测试的原理是，通过多台客户机向服务器发出http Get请求，请求调用Web服务器上的网页文件，这些文件从数千字节到数兆字节不等。在相同的时间里，服务器回答的请求越多，就表明服务器对客户端的处理能力越强，系统的Web性能就越好。

目前SPECweb2005测试榜上，性能最高的是2005年11月发布的Sun Fire T2000系统，此系统的基本配置为1颗8核心的UltraSPARC T1(1.2GHz)/32GB内存/3×73GB万转SAS硬盘/Solaris 10/UFS文件系统/Java2 Runtime Environment，能够同时响应14001个http请求。这一性能比排行第二的系统高出77％。如果用户知道两套系统的价格接近，那么就可轻易得知，采购Fire T2000作为Web服务器，性价比将比采购第二名的系统高出许多。

不过SPECweb2005的缺陷也正在于此，它不像TPC-C那样要求厂商提供测试环境的总成本，对于实际采购的指导意义有所削弱。

Ⅳ 如何最大化利用服务器资源

然而很少有数据中心经理们能够诚实地说，他们所做的一切绝对都是为了让系统的正常运行时间最大化。专家们说，事实上很多经理都把大量的时间和金钱浪费在了很少或者不能对正常运行时间产生积极作用的技术和实践上去了。 美国金融数据服务商Six Telekurs负责IT运营与后勤保障的副总裁Walter Beddoe认为，实现正常运行时间的最大化既是科学也是一门管理艺术。“需要将诸多不同的东西组合在一起，包括可胜任此项工作的人员，利用容错硬件，采纳动态安全、良好的维护与变更管理实践等。最重要的是，你必须承诺尽最大可能将一切做好。” 普林斯顿一家诊断医学成像公司Princeton Radiology的IT部门主任Alan Howard敦促其属下不要把时间和资源浪费在不能直接对提高正常运行时间有贡献的行为和工具上面。比方说进行集群的努力就是“相当浪费的”，还不如冗余配置再辅以工具更能实现全自动化。 不能自动化的集群--其中的同步需要手工完成--可能会引起更多的问题，Howard说。“某个主节点一旦失灵就可能是灾难性的;与其让主节点失灵再去恢复它，还不如让备用节点失灵更好些。” 他举例说，他的团队做了一个Windows Server的集群，用作失效备援，结果却导致了应用程序的崩溃，因为该应用配置文件的一个变动未能及时拷到备用服务器上去。“修复应用崩溃故障所花费的努力往往要比修复一个集群节点失灵故障的努力大多了。” 之后，他的团队就不再配置传统意义的集群服务器了。相反，他们配置了一个“单独的备用服务器集群”--并将该集群全部映射到一个双控制器的Compellent存储中心SAN上，“这样我们就能够基本上无缝地按需迁移虚拟机了。”精心规划 大多数数据中心经理都同意，仔细地规划所有与服务器相关的工作--从采购到管理到替换，是保障系统可靠性的关键性步骤。 华盛顿大学的IT运营及工程设计经理Raoul Gabiam说，生命周期管理是服务器正常运行时间规划的一个内在组成部分。“知道在何时、如何更换硬件，并升级软件是非常重要的，因为这会影响系统的性能、持续性和总体的正常运行时间。” 比方说，如果你必须做一次软件升级，那么了解清楚对硬件的需求，以及现有硬件的状态就是至关重要的。你或许得购买硬件来满足软件升级的需求，以避免出现更多的宕机，Gabiam解释道。 Gabiam还强烈地推崇标准化与协调，作为确保服务器可靠运营的方法。“在任何人安装任何东西或者进行某个变动之前，必须先走一个变动管理流程。” 变动管理就是要了解“每件东西是如何配置的，并在实施变动之前对变动做出评估，”Gabiam说。“用这种方法，你就总能了解清楚哪些事情是不允许的，哪些事情可能会产生相互影响。” 他说，遵守变动管理的纪律，就可能预见到以某种方式配置服务器，或者将其安放在一个新环境中时会产生什么影响。 在线资源公司是一家为金融机构提供交易服务的企业，其CTO Paul Franko认为，工作态度也会产生巨大作用。他说，他进行了一项额外的努力，以确保常规但很关键的服务器相关工作能够被认真严肃地对待，并及时得到处理。 “我们提出了一套系统检查与平衡机制，以确保我们的各种规则能够被遵守，”他说。按照Franko的说法，经理们必须常规性地检查下属的管理工作，再辅之以其他手段的双重检查，就可以把人工失误降至最低限度。“是人就会犯错，如果你没有设置多个检查点，事情就会滑向错误的一边。”推行预防性维护 常规性的预防维护措施或许是支撑服务器可靠运行最容易，也最少痛苦的方法。“系统的正常运行时间只能和整个系统中最弱组件的正常运行时间一样长，”Beddoe说。长此以往地执行各项基本任务--升级系统软件、提供有条件的电力，保证适当的冷却环境--方能在不突破预算的前提下让数据中心的服务器无故障地运行，才可不必从其他关键任务组抽调人手来修复故障。 Paul Franko，在线资源公司的CTO认为，工作态度在服务器管理中可以发挥巨大的作用。他说他他进行了一项额外的努力，以确保常规但很关键的服务器相关工作能够被认真严肃地对待，并及时得到处理。 Franko说，为了确保所有必须要做的工作在需要时加以贯彻，就应该确定哪些工作是服务器维护工作，并将它们组织成明确的日程表。“有些事情是必须立刻执行的，比如安全升级，而其他一些任务批量执行，或者每隔一段固定期限加以执行是比较合理的。”这第二类任务就包括软件非关键性功能改进的升级等。 Franko补充说，服务器的维护工作应该这样加以处理:维护工作本身不应占用服务器的正常运行时间。“我们不能为了进行某些维护工作而让系统的运行速度下降，无论如何，我们都得做到这一点。” 如果必须拆下某台服务器进行维护的话，Franko的团队就会把这项维护工作安排到午夜或周末，用户的需求量很低的时候进行。在正常工作时间拆下一台功能服务器的唯一理由只能是必须安装或执行关键性的软件升级，例如需要安装零日安全补丁。自动执行基本的服务器管理任务 在过去数年间，服务器的管理已变得越来越复杂，其中大部分原因是由于虚拟化及其相关技术的出现;为了提升服务器的效率和使用率，必须设计各类最佳实践。 虚拟化本身有助于保护数据中心不受服务器宕机的影响。通过对服务器进行整合，在一个共享环境中相互连接，虚拟化允许多个虚拟机运行在不同的主机上。任何一台主机的失灵都会导致工作负载在剩余的主机间进行重新分配。“某台服务器或许会失灵，但这并不意味着这将会影响到整个服务的提供，”Gabiam论述道。 为了更有效地管理日益扩张的虚拟化环境，Xenos软件、Uptime软件、Nimsoft和Nagios企业等公司纷纷推出了旨在帮助数据中心工作人员关注服务器性能、定位出现的问题，以及充分利用性能改进机会的工具。 Beddoe觉得这样的工具是必不可少的。”

Ⅳ 量化交易服务器是干什么用的

1.区块链数字货币的交易所都是7×24小时交易，无限涨跌的特性，
2.量化机器人同样需要7×24H监控行情做单，
3.个人电脑和手机无法做到24H开机，不断网，这样会影响机器人做单监控
4.而服务器是24H运行，网络连接通畅，可以保证机器人稳定运行
【鼎昂量化炒币机器人】优势
1.一键设置自动执行，不影响工作生活
2.API加密连接火币、OK、币安、gate、ZB主流平台，资金在自己账户，本金安全可控
3.机器人7×24H监控数据，不能创造行情，但是不会错过行情
4.近千人通过400天实测，没有亏损，收益可观

Ⅵ 如何租用服务器做期货量化

如何租用服务器做期货量化，关于这个问题有以下解释：便可利用purequant框架在服务器上实现量化交易(程序化交易)
期货程序化高频交易投资者提供服务器托管
方法/步骤
程序化高频交易速度：
实盘cffe：Delay1：770us，Delay2：3025us，
实盘shfe：Delay1：808us，Delay2：2576us。
保证快速交易的原因：
第一：申请专用通道，该通道内的交易人数偏少，保证了较快的交易速度。
第二：优越的地理位置，服务器，距开拓者/金字塔行情服务器3米，
距CTP交易前置服务器3米，距交易所撮合机50米。
专用通道是公司的稀缺资源，只有核心客户才可能获得使用专用通道的资格。
获取的标准主要是两方面：一是足够大的资金规模;二是如果资金规模一般，
但能保证足够多的交易量。毕竟只有交易活跃，公司才能获得更高的收益。
可以托管的机房：张江机房，数讯机房。（必须是在CTP或飞马系统上直接编写的程序）

Ⅶ 如何建立量化交易模型

量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统