如何搭建量化交易的服務器?首先說量化為什么叫量化，其實明白了為什么叫量化這個名字，大體上就已經理解了量化交易是怎么一回事。量化顧名思義就是就是數量化，是通過計算機語言表達，將模糊化的一些東西精確化，進行定量分析。與我們通常所說的XX事物需要被量化進行統計和分析是一個意思。
對許多初入量化的朋友，希望有一個低門檻量化分析的平臺。一方面，自己能不斷循序漸進地、了解市場變化與學習量化分析的方法，另一方通過完全開源自主化的個性設計、配置和改進，來驗證自己的一些想法和策略。
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一、搭建量化交易平臺的要求：
數據方面：一般量化交易平臺提供近10年日/分鐘/Tick級別股票數據，及財務、分紅送配、行業、板塊等數據。還提供股指期貨、商品期貨的連續數據。
研究方面：支持Python、Matlab、C、C++、C#語言，提供API接口。
回測方面：支持股票、期貨等品種回測及其混合回測，支持日、分鐘、Tick級回測。
模擬交易方面：支持股票、商品期貨、股指期貨等品種的日、分鐘級別的模擬交易。
實盤交易方面：量化交易需支持股票、期貨、兩融等量化實盤，實盤開通需要客戶提交申請和平臺人工審核，具有實盤交易權限后也可以手動交易。
搭建量化交易平臺需要投研+交易的一站式量化投研系統，提供豐富的數據、多語言策略開發、tick級回測、仿真模擬、實盤交易、風控、績效等專業量化服務。最重要的是，本地化終端運行無需上傳策略，畢竟策略的安全性是用戶的致命痛點。
我們在進行量化交易的時候，會遇到一個非常關鍵的問題，那就是交易所的服務器往往在海外，所以我們本地的程序在連接海外服務器的時候會遇到一些連接不上，信號不穩等等問題，這對我們開發量化交易程序造成了不小的麻煩。因此，我們需要在海外，最好是和數字貨幣交易所的服務器相同地區租用一個遠程服務器，這個服務器和數字貨幣交易所之間的數據聯通就會十分流暢。
二、如何選擇適合量化交易的服務器?
對于市面上有特殊需要的金融品種，如數字幣或金融衍生品期權，如針對期貨期權的指標分析、波動率預估、量化策略制定及回測等等功能，動則上萬人民幣(或美元)的年費訂閱，這對小白個人投資者還是難以承受的。
量化編程工具盤點
1、如果不做高頻交易，一般最低配置的云主機就可以，像我開源的一個C++期貨量化框架，云主機1核1g都足夠用了，cpu使用率只有1%左右，內存使用在50%,期貨程序占用內存只需要6m，如果使用其他框架比如puthon的框架可能會多一些。
常用的量化軟件有python、matlab、java、C++。從開發的難度而言，python和matlab都比較容易，java和C++麻煩一些。從運行速度而言，C++、java要快于matlab和python。
不過，對于大部分人而言，尤其是初學者，開發占用的時間遠大于運行時間。如果追求運行速度的話，可以先把策略開發出來，再用C++重寫。
另外，從量化資源而言，python資源多于matlab，而且matlab是商業軟件，python是免費開源的。因此我推薦大家用python。
2、如果做高頻交易，一般需要自己搞服務器托管到期貨公司機房，可以購買rdma網卡或者fpga這種硬件處理低延時網絡，也可以使用dpdk這種軟件實現網卡旁路，cpu的話需要購買高頻并且運行在超頻狀態，所以不建議買服務器cpu建議買個人游戲cpu超頻效果好一些，內存也是頻率越高越好，散熱器一般最好上水冷!
市場已經有許多優秀的專業量化平臺和框架，但是從實時數據接口、到功能封裝，對用戶或者是過于專業復雜、對小白不夠友好、或者是代碼非開源、接口封閉，或是需要收費，且價格不菲。
自己租互聯數據服務器搭建低門檻個人量化平臺，能讓初入量化的朋友，白嫖免費的庫和框架，快速搭建并集成屬于自己的、基礎級別量化分析框架。可以滿足各種不同金融市場和資產類別，包括股票、債券、期貨、股指期貨、黃金、原油、數字貨幣等等，提供專業級別的量化分析指標，并且可以根據自己需求和要求，完全自主過濾、顯示各式的專業圖表。
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