交易所系统开发(原生开发)丨 交易所系统开发(多语言)丨交易所源码详情

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
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云数据库 RDS PostgreSQL,集群系列 2核4GB
简介: 区块链是一种技术。简单、通俗来说,区块链技术就是人人记账,或者分布式账本。在互联网时代,每个系统背后都有数据库,这个数据库可以看作是一个大的账本,以往都是维护系统的人负责管理数据库,记录用户的行为,也就是记账,而区块链“去中心化”,它让系统中的每一个成员都参与其中,不仅人人记账,而且通过链接,人人都能拥有完整的账本

  区块链是一种技术。简单、通俗来说,区块链技术就是人人记账,或者分布式账本。在互联网时代,每个系统背后都有数据库,这个数据库可以看作是一个大的账本,以往都是维护系统的人负责管理数据库,记录用户的行为,也就是记账,而区块链“去中心化”,它让系统中的每一个成员都参与其中,不仅人人记账,而且通过链接,人人都能拥有完整的账本

  行情数据简介

  行情数据是交易过程中最基本、最重要的部分。一次完整的交易通常分为三个步骤:接收行情、分析行情(策略部分)、发出买卖指令并成交(算法交易部分)。对于高频交易和低延迟交易者,行情数据的精度和细度尤其重要。精度是指数据的准确性和能在多大程度上反映市场的真实情况,细度是指行情的推送频率。

  行情数据分为两部分:交易行情和订单委托行情。交易行情就是交易数据,包括最新成交价、成交量、成交额、最高价、最低价等字段信息;订单委托行情就是买卖报价和委托量,根据委托价格的不同,可以分为一档、五档、十档等行情;通常把交易行情和订单委托行情结合在一起,形成TAQ(Trades and Quotes)行情。

  tick行情也称逐笔行情,是完整记录了市场所有信息的数据,即会记录市场每一个event,如发生一次交易或者增加一个新订单,是最精细和最完整的行情数据。

  快照(snapshot)行情是对tick行情数据在时间维度上进行一定频率切片后的统计数据,是一个时间截面上的统计数据。tick数据更为精确,快照行情根据时间频率的不同精确度也不同。

  实现mysql存储

  import pymysql as mysql

  import pandas as pd

  from sqlalchemy import create_engine

  from repoistory.base.repoistory import Repoistory

  import configEnv.config as conf

  class MysqlRepoistory(Repoistory):

  def getMysqlConn(self):

  return mysql.connect(

  host=conf.config.host,

  port=conf.config.port,

  user=conf.config.user,

  password=conf.config.password,

  database=conf.config.database,

  charset=conf.config.charset

  )

  def createMysqlEngine(self):

  return create_engine(conf.config.mysql_engine)

  def handle_cursor(self,func,args,*kwargs):

  connect=self.getMysqlConn()

  try:

  cursor_obj=connect.cursor()

  func(connect,cursor_obj,args,*kwargs)

  cursor_obj.close()

  finally:

  connect.close()

  def saveData(self,data:pd.DataFrame,repoistoryParam:dict):

  eng=self.createMysqlEngine()

  tableName=repoistoryParam.get('table_name')

  data.to_sql(name=tableName,con=eng,if_exists="append",index=False)

  def readData(self,repoistoryParam:dict)->pd.DataFrame:

  eng=self.createMysqlEngine()

  query_sql=repoistoryParam.get('query_sql')

  #index_col=repoistoryParam.get('index_col')

  return pd.read_sql(sql=query_sql,con=eng)

  if __name__=='__main__':
  mysql=MysqlRepoistory()

  repoistoryParam={"query_sql":"select*from trade_daily where stock_code='000002'"}

  db=mysql.readData(repoistoryParam)

  print(db)

  2.使用mysql存储实例,将来换别的存储方式只需新的存储对象,然后替换掉

  代码如下(示例):

  if __name__=='__main__':

  mysql=MysqlRepoistory()

  repoistoryParam={"query_sql":"select*from trade_daily where stock_code='000002'"}

  db=mysql.readData(repoistoryParam)

  print(db)

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开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
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