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VNPY 量化交易上的性能对比分析(原创)



  • 我们看看2017年4月份左右VN.PY作者为攻击比自己性能更好QUICKLIB说出了6个谎言
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/27243838

    记得实盘一定要改成期货公司的IP地址,SIMNOW的行情是测试环境,不是生产环境。

    据说CTP提供了最新的稳定,对新手更加友好了,不过还是建议使用Quicklib已经封装好的库,因为很多生态工具已经完成了,例如资金曲线分时图工具和历史行情采集和回播工具

    安心使用python的相关库做策略开发,例如pandas的dataframe是非常好的 选择。

    目前国内量化系统还不成熟,和国外的系统还差很远,国内的平台还有很大提升空间,如果都像某NPY那样,用谎言低于新的东西被攻击和封杀,那样有悖于开源精神, 如果整个量化行业都是这个风气,大家也就别希望有更好的产品出现了。

    没有争论,就没有提高,但是争论的前提不能像之前xnpy那样那样做人身攻击,也不能而已误导和诽谤。

    我们看看2017年4月份左右VN.PY作者为攻击比自己性能更好QUICKLIB说出了6个谎言
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/27243838

    j既然VNPY能捏造6个谎言攻击Quicklib 的产品和恶意诽谤Quicklib作者 ,那么Quicklib就能说清楚事实,说VNPY架构的缺陷的道理,对VNPY是害处还是好处,取决于VNPY对缺陷的处理态度。如果VNPY是正视,那么我就是在帮VNPY,如果VNPY不正视,那是它自己不负责任。

    下面只看架构理论上的道理,不用关注VNPY原始作者个人对错

    在这个行业,相信大家不止一个人也不止一次的说过类似的话:"一个成熟的系统不会是由一门语言去包打天下的”。

    python不适合开发大项目,C++可以开发大项目。你拿PYTHON做什么大型交易系统嘛。

    VNPY 是把python缺点美化成了优点。


    关于python的性能问题,可以参考下面3篇文章

    《测试 Node.js 与 python 的计算性能,震惊了,node.js和C居然比python快了70多倍》

    https://www.v2ex.com/t/113887?p=1

    《循环测试:C性能是PYTHON的 62倍,VNPY你居然用PYTHON做事件驱动?》
    http://www.iteye.com/topic/699462


    《 Python 比 C++ 慢 22 倍》
    https://www.juhe.cn/news/index/id/843

    当然简单的说python比C++慢22倍,比node.js慢70倍,比C慢62倍并不公平,

    事实上,当python作为胶水调用一些库进行计算的时候,甚至比C++本身做计算还要快,得益于CPU基于硬件对PYTHON调用的类库(例如numpy)做了硬件上的优化

    当然如果python只是作为胶水,如果只是粘合各种C++开发的类库,那么性能差异并不明显,就好像用胶水补车胎,只要胶水都抹均匀了,强度取决于贴上去的那块橡胶。

    不可能像VNPY那样全部用胶水糊弄一下。

    用python搞什么底层嘛?对于一些基本的语句,例如for语句,python性能不足C++ 的1/10;VNPY利用python做事件驱动,性能非常之差,而且无法避免GIL全局锁,更重要的是,你逼着PYTHON程序员搞底层啊。既然那么费脑子为什么不直接选择C++?

    对刚学习python的初学者来说,一看VN.py可以搞底层,觉得非常棒,“哇,python还可以搞底层”。但他并不知道付出的代价是什么。

    用python搞底层是比较讨好而已,但只搞python的人,并不知道性能为何物。

    有几个做底层的资深程序员,用过VN.PY后都和我述说,VN.PY根本不适合生产环境。

    python的优势不在于做底层,而是做数据分析和调用各种类库。

    选择一门语言不在于他的缺点,而在于它的优点

    选择是因为优点,但也要规避缺点

    VNPY作者自诩某是私募基金的首席即便是事实,但就我在私募作为CTO从业经历,因为现阶段的私募一般大多在10个人以内,做IT的一般就1个人,做python研究员的有2-3个人居多,其他是财务,前台,基金经理等的。

    就目前小的私募规模上,人员配备都不整齐,如果私募想从节省成本考虑,省一个C++的话,就很容易让一个python程序员(例如VNPY作者)替代底层C++程序干了不恰当的事。

    据国外的朋友都知道,国外量化基金的量化系统是多么完善。就国内而言还在太过于原始的阶段。特别是拿PYTHON做底层的架构更是简陋不堪。

    当然有VNPY的粉丝会不服,但我想说的是,可能是人们只愿意相信他愿意相信的。

    1.VNPY首先对Quicklib攻击在先,VNPY作者除了采用谎言对产品进行误导性攻击,还对Quciklib作者本人进行了人身攻击。

    我们看看2017年4月份左右VN.PY作者为攻击比自己性能更好QUICKLIB说出了6个谎言
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/27243838

    2.长久以来,Quicklib大量发文也只是阐述事情经过的事实。

    3.基于VN.PY作者所说,Quicklib蹭VNPY热度的说法,我想说的是目前Quicklib几个群达到2500人,根本不需要蹭任何产品的热度;

    4.既然VN.PY认为Quicklib不足为惧,蹭了它的热度,那VNPY为何要首先攻击Quicklib在先?

    5.本次只是从理论的高度去阐述VNPY不适合生产环境,并非对VNPY作者进行人身攻击。

    因为合理的技术探讨会促使开发出更好的产品。

    和VNPY比起来,为什么有其它的程序化交易框架架构可以做到了底层C++驱动的性能,不仅可以实现绕过GIL全局锁,甚至在底层还可以实现C++无锁队列,并在python应用层调用较为简单,性能更好很多。

    这不是PYTHON本身的问题,而是VNPY的python框架架构的问题!

    Quicklib秉承的是底层用C++驱动,采用C++封装好方法,并提供给python调用,采用异步IO, 通过底层驱动,用较短的代码路径迅速进入数据高效处理环节。
    http://www.quicklib.cn

    Quicklib作者开发的酷操盘手CTP期货跟单软件
    http://www.kucps.com

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    http://www.quicklib.cn

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    http://www.pythonpai.com/topic/1425/

    农夫由于付不起养骡子的成本,于是决定用狗拉磨,于是狗变成了神狗,不仅要看家,还要拉磨


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