文章编号：41780 / 分类：行业资讯 / 更新时间：2024-12-14 12:54:03 / 浏览：次

随着 Python 在金融领域的深入发展，量化交易框架在金融行业中受到广泛关注。这些框架为量化交易人员提供了强大的工具，使他们能够自动化交易策略并提高交易效率。本文将深入探讨在 Python 中创建量化交易框架的高级概念和技巧，帮助开发者了解如何构建一个健壮、高效的框架。

1. 高级数据获取和处理

1.1. 实时数据流处理

量化交易需要实时访问金融数据。可以使用诸如 WebSocket、Kafka 或 ZeroMQ 等技术从交易所和数据提供商接收实时数据流。这些技术提供了低延迟、高吞吐量的数据传输，使框架能够以近乎实时的方式对市场事件做出反应。

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