哪种编程语言用于模拟计算性交易组合？

Question

我正在构建一个交易组合管理系统，负责非高频交易组合的生成、优化和模拟（处理1分钟或3分钟的数据条，而不是滴答数据）。在

我计划使用amazonweb服务来承担应用程序的全部负载。在

作为语言，我有四个选择。在

1. 爪哇
C++ +<
2. C#
3. Python

以下是项目范围的极端范围。可能永远不会这样，但它在需求范围内：

• 每周模拟10000000个交易系统。在
• （每个交易系统都有自己的数据挖掘方法，包括计算成本极高的特征选择算法。想象一下500-5000个特性使用包装器。这些都不是经常运行的，但仍需考虑）
• 实时生成投资组合w/100000交易策略
• 从全球每个股票/期货市场获取1分钟或3分钟的数据（约100000）
• 投资组合优化，策略多达100000个。（相当密集的算法）

速度是个问题，但我相信Java可以处理负载。在

我只想确保Java能够轻松地处理上述需求。我不想在C++中做这个项目，但如果需要的话，我会的。在

之所以使用C，是因为我认为它是Java的一个很好的替代品，尽管我一点也不喜欢Windows，如果一切都一样，我更喜欢Java。在

Python—我读过一些关于PyPy和pyscho的文章，它们声称Python可以通过JIT编译进行优化，以接近C语言的速度运行。。。这几乎是它在这个列表上的唯一原因，此外，Python是一种很棒的语言，可能是编写代码最愉快的语言，这对这个项目来说根本不是一个因素，而是一种额外的好处。在

总而言之：

• 实时生产
• 每周对大量系统进行模拟
• 每周/每月优化投资组合
• 要从中收集数据的大量连接

我们不处理毫秒甚至基于秒的交易。唯一要考虑的是，当Java在必要数量的EC2服务器上分散时，Java是否能够处理这种负载。在

非常感谢你们的智慧。在

Answer 1

选择你最熟悉的语言。如果你对它们都了解得一样，而且速度是一个真正的问题，那么选择C

Answer 2

虽然我是Python的超级粉丝，但就个人而言，我并不是Java的超级爱好者，但在这种情况下，我不得不承认Java是正确的选择。在

对于许多项目来说，Python的性能并不是一个问题，但是在您的情况下，即使是轻微的性能损失也会很快增加。我知道这不是一个实时模拟，但即使是批量处理，它仍然是一个需要考虑的因素。如果一台虚拟服务器的负载太大，那么速度加倍的实现将使虚拟服务器成本减半。在

对于许多项目，我还认为Python将允许您更快地开发解决方案，但在这里我不确定是否会这样。Java拥有世界级的开发工具和顶级的企业级框架，用于并行处理和跨服务器部署，尽管Python在这方面有解决方案，但Java显然具有优势。您还可以使用Python无法匹配的Java架构选项，比如Javaspaces。在

<>我认为C和C++对这样的项目施加了太多的开发开销。他们是可行的，如果你非常熟悉这些语言，我相信这是可行的，但除了潜在的更高的性能，他们没有其他东西可以带来。在

C只是对Java的重写。如果你是一个Windows开发人员，如果你喜欢Windows，我会用C而不是Java，但如果你不关心Windows，就没有理由关心C。在

Answer 3

我会选择Java来完成这个任务。在RAM方面，java和C++之间的区别在于java中每个对象的开销为8字节（使用Sun 32位JVM或Sun 64位JVM带有压缩指针）。所以如果你有上百万的物体飞来飞去，这会有不同。就速度而言，java和C++在这个比例上几乎相等。在

所以对我来说更重要的是开发时间。如果你在C++中犯了一个错误，你会得到一个分割错误（有时你甚至没有得到），而在爪哇，你会得到一个很好的异常，有堆栈跟踪。我一直喜欢这个。在

<>在C++中，你可以有原始类型的集合，而java没有。你必须使用外部库来获取它们。在

如果您有实时性需求，Java垃圾收集器可能会很麻烦，因为收集20GB的堆需要几分钟的时间，即使在具有24核的计算机上也是如此。但是，如果在运行时不创建太多的临时对象，那也可以。只是你的程序可以让垃圾回收在你意想不到的时候暂停。在