性能优化
在.NET里开发高频低延迟量化交易应用需要掌握哪些技术
高频低延迟量化交易系统对技术栈要求极高，.NET生态提供了从底层优化到上层架构的完整方案。垃圾回收调优、值类型与结构体、Span内存切片、零分配网络库、内核旁路、CPU亲和性等关键技术缺一不可，期货股票场景下还需关注行情解析与订单路径的极致压缩。
实时行情数据分析性能优化有哪些关键措施？
实时行情数据分析性能优化涉及低延迟数据处理、内存管理、并发策略和存储优化。关键措施包括使用高效的编码协议、批处理、微批次处理、数据分区、索引优化、内存池、无锁数据结构、连接池、缓存、异步IO...
高频交易系统为何选择C++而不是Python
C++在性能优化、内存控制、低延迟特性方面显著优于Python，满足高频交易系统对微秒级响应和资源效率的极致要求。