Solution de Stockage pour Trading Quantitatif
Architecture de stockage intelligente spécialement conçue pour le trading haute fréquence et le backtesting de stratégies quantitatives, supportant le traitement de flux d'ordres de millions d'IOPS par seconde, répondant aux besoins d'accès milliseconde aux données de niveau Tick
Défis et Points Douloureux de l'Industrie
| Catégorie | Défauts des Solutions Traditionnelles | Besoins Quantitatifs | Impact Business |
|---|---|---|---|
| Gestion de Données | Stockage mono-protocole (S3 seulement/POSIX seulement) | Accès unifié cross-protocole (S3+POSIX+NFS) | Cycle d'itération stratégique ↑20% |
| Indicateurs de Performance | ≤500k IOPS (lecture aléatoire petits fichiers) | 3M+ IOPS <0.5ms latence | Slippage stratégie haute fréquence ↓0.3bps |
| Coût de Stockage | Données froides > $0.05/GB/mois | Hiérarchisation intelligente ≤$0.015/GB/mois | Croissance budget stockage annuel ↓65% |
Pourquoi Nous Choisir
Réponse Ultra-Rapide
- Utilise l'accélération réseau RDMA avec stockage direct connecté GPU, latence ≤500μs, débit atteignant 200 Gbps
- Accélération backtesting trading haute fréquence de 300%
Fichiers Massifs
- Agrégation intelligente de petits fichiers en objets logiques larges, support de 400 milliards de fichiers par cluster
- Efficacité de récupération métadonnées améliorée de 40%
Extension Élastique
- Support déploiement cloud hybride, accélération SSD local pour données chaudes, archivage cloud automatique pour données froides
- Capacité extensible linéairement jusqu'au niveau EB
Sécurité Financière
- Chiffrement matériel SM4 cryptographique national, perte de performance ❤️%
- Support récupération après sinistre trois sites cinq centres, RTO <1 minute
Solutions Scénarisées
Développement Stratégie Haute Fréquence
Fournit interface fichier mappé en mémoire (mmap), support code stratégie C++/Python accès direct aux données de trading brutes
Indicateurs de Test Réels
Backtesting stratégie unique de données d'ordres niveau milliard nécessite seulement 4 heures (solutions traditionnelles nécessitent 24 heures+)
Mining de Facteurs IA
Intégration plugins TensorFlow/PyTorch, mappage automatique des jeux de données de caractéristiques vers chemins stockage objet S3
Cas d'Usage
Fonds privé réalise calcul parallèle 3000+ facteurs, amélioration débit stockage de 8 fois
Stockage Conformité Réglementaire
Mode WORM (Write Once Read Many) intégré, répondant aux exigences d'immutabilité des enregistrements de trading
Génération automatique de journaux d'audit compatibles CFCA (traitement 100k+ enregistrements d'opération par seconde)
Conformité et Sécurité Industrielles
Chiffrement Niveau Financier (Essentiel)
Support double algorithme cryptographique national certifié FIPS 140-2
Synchronisation Cross-Régionale (Essentiel)
Conforme aux spécifications de sauvegarde de récupération après sinistre distante SEC 17a-4
Interface d'Audit (Essentiel)
Interface directe avec modules réglementaires Splunk, Elastic
Comparaison Avantages Centraux
| Dimension | Solutions Traditionnelles | Solution rustFS | Valeur Business Manifestée |
|---|---|---|---|
| Traitement Flux Ordres | ≤500k IOPS | ✅ 2.3M IOPS | Éliminer risques d'accumulation d'ordres pendant pics de marché |
| Taux Compression Données | 3:1 | ✅ 11:1 (ZSTD+Accélération FPGA) | Coût stockage données backtesting niveau PB diminution 67% |
| Temps Basculement Panne | 15-30 secondes | ✅ 82ms | Éviter pénalités interruption système réglementées SEC |
Système Garantie Service
Service Déploiement
Fourniture appliance stockage-calcul intégrée (RustFS pré-installé) ou livraison logiciel pur
Optimisation Efficacité
Livre gratuit "Livre Blanc Conception Data Lake Quantitatif" et services conseil gouvernance données
Coopération Écosystème
Certification complétée avec 20+ plateformes quantitatives (incluant JoinQuant, Digging Finance Quantitative, etc.)