推进银行数据库国产化!网新恒天技术赋能金融信创

发布时间:2022-10-8 11:42阅读:650

同花顺期货 期货
帮助184 好评3348 入驻3年
一对一咨询
同花顺期货 
擅长技术面分析和基本面分析,运用数据预测期货品种的价格方向
+微信
当前我在线 最快30秒解答 立即追问 99%的人选择
点击下方按钮,立刻获取【2025银行top10】,了解排行,做更好的选择~ 点击微信,一键关注

文章很精彩?转发给需要的朋友吧

推荐相关阅读
如何构建自己的本地量化数据库?
自建数据库:MySQL+定时爬虫(需防IP封锁)
资深高经理 568
如何利用数据库技术对交易数据进行存储、管理和分析?​
利用数据库技术对交易数据进行存储、管理和分析需高效数据库、分区存储和查询优化。
资深金顾问 421
求问专家如何下载国际恒指期货数据库和国内现货数据库的相关资料啊,谢谢!
你好,相关的数据你是可以在财经网站上查询了解的,祝你好运
周顾问 1163
芯片设备国产化率多少,国产替代空间?
芯片产业中,半导体设备是其基石。截至2025年,中国半导体设备国产化率已从2020年的21%快速提升至35%,在刻蚀、清洗等关键设备领域,市占率已超50%。从国产替代空间来看,虽然中国企业在成熟...
易柯雪科技ETF博主 882
QMT与外部数据库对接:构建个性化的量化投研环境
虽然QMT提供了丰富的行情数据,但部分进阶投资者需要引入更深度的另类数据(如舆情指数、宏观经济数据等)。由于QMT支持Python环境,这使得与三方数据库的对接变得简单。投资者可以通过标准的Python三方库(如PyMySQL或Pandas),在策略脚本中直接读取本地数据库的信息。在QMT逻辑执行时,根据外部提供的信号进行综合研判。这种开放式的架构意味着,QMT不仅是一个下单终端,更可以作为整个量化投研体系的“执行核心”。白描其实现逻辑:外部信号库计算分值 -> QMT脚本实时抓取分值 -> 触达阈值触发报单。无论...
张经理 95
QMT与主流数据库(如MongoDB)的对接方法
随着2026年数据量的指数级增长,仅仅依赖QMT自带的历史数据已难以支撑复杂的深度学习策略。将QMT与外部数据库(如MongoDB)对接,已成为高端玩家的标准配置。在QMT的Python脚本中,投资者可以引入pymongo等外部库。其操作流程通常是:在QMT中实时获取行情数据,经过清洗后直接存入本地或云端的数据库中。这样不仅方便进行大规模的横向数据对比,还能在收盘后进行更复杂的统计分析。这种开放式的架构让QMT不再只是一个交易工具,而是一个数据中心。通过外部数据库,投资者可以管理自己的因子库、成交历史和...
张经理 151
TA的文章 全部>
回到顶部