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发布于2026-1-19 12:52 杭州
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量化交易策略的运行速度通常非常快，延迟也相对较低，但实际表现取决于策略复杂度、系统架构以及运行环境等多方面因素。
对于结构简单、计算量小的策略（例如基于价格或成交量的统计套利），程序可在毫秒级完成计算与下单；而涉及机器学习、高频做市等复杂策略，则需要处理大量实时数据，若不做优化，延迟可能显著增加。这类策略通常会通过改进算法、使用并行计算、GPU 加速或专用芯片（如 FPGA）来提升性能、降低延迟。
系统架构对速度影响极大。若在交易所机房托管或使用本地专用服务器，可明显减少网络传输时间；而使用云端服务虽然灵活，但网络延迟通常会增加几毫秒。此外，交易所撮合引擎的效率、经纪商 API 的响应速度、网络路由稳定性等，也都是决定整体延迟的重要因素。
总体来说，经过充分优化的量化交易系统可将延迟控制在微秒到毫秒级，足以满足大多数高频和中频策略需求。但对于追求极致速度的高频交易，仍需持续投入硬件、网络和算法方面的改进。
发布于2026-1-19 15:04 深圳
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