선물 데이터베이스 구축 방법

1. 데이터를 수집하고 수집한 데이터를 정리하여 데이터의 정확성과 일관성을 보장합니다. 시장 데이터의 경우, 정확성은 수집된 데이터를 반복적으로 비교 확인하고 수집된 데이터를 정기적으로 비교 테스트하여 정책이 필요한 데이터의 정확성을 형성한다는 것을 의미합니다. 일관성이란 정책 테스트와 정책 구현의 데이터를 동원해야 하며, 시장 데이터는 거래소에서 모든 선물 회사로 전송됩니다. 선물 회사의 수신 서버의 현지 시간 설정 및 수신 지연으로 인해 선물 회사가 전달한 시장 데이터에 다소 불일치가 있을 수 있으므로 데이터베이스 구축 과정에서 데이터 일관성을 고려해야 합니다. 정책 이력 테스트 및 통계에 사용되는 데이터는 향후 거래 정책 구현을 정량화하는 데 사용되는 데이터와 일치해야 정량화 정책 테스트가 더욱 안정적일 수 있습니다.

2. 실현된 데이터는 같은 출처를 필요로 하며, 시장 데이터는 거래소에서 선물회사로 보내집니다. 선물 회사의 수신 서버의 현지 시간 설정 및 수신 지연으로 인해 선물 회사가 전달한 시장 데이터에 다소 불일치가 있을 수 있으므로 데이터베이스 구축 과정에서 데이터 일관성을 고려해야 합니다. 정책 이력 테스트 및 통계에 사용되는 데이터는 향후 거래 정책 구현을 정량화하는 데 사용되는 데이터와 일치해야 정량화 정책 테스트가 더욱 안정적입니다.

데이터베이스는 일부 알고리즘 기능을 통합해야합니다. 이러한 기능에는 간단한 공통 기능, 수치 분석, 통계, 데이터 액세스 및 금융 증권 관련 기능이 포함되며, 일부 하이엔드 데이터베이스 구축에는 유전 알고리즘, 개미 식민지 알고리즘, 지원 벡터기 등과 같은 인공 지능 알고리즘이 통합되어 있습니다. 이 부분은 비교적 고급스럽고 일반 금융기관에 대한 요구가 높다. 데이터베이스에 직접 통합하는 것은 큰 알고리즘 엔지니어링이며, 일부 기관은 외부 알고리즘 엔진을 호출한 후 결과를 반환하는 방법을 사용하여 인공 지능 알고리즘을 구현합니다. 그러나 점점 더 많은 수학, 물리, 컴퓨터 방면의 인재들이 수량 전략에 대한 연구에 들어가면서 많은 기관들이 자체 데이터베이스에 이러한 알고리즘을 통합하여 간단한 데이터베이스를 수량 전략의 연구 개발 플랫폼으로 끌어올리고 있다.