Rust 在算法交易中的实际应用与积极效应

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/itfanr

摘要

文档介绍了非凸科技在算法交易领域的Rust应用实践。非凸科技采用Rust生态，结合机器学习和深度学习等技术，构建高效、低延迟的高频交易平台，服务量化私募、券商等机构。文档详细描述了Rust在行情服务、模型训练、在线预测等模块的应用，包括智能特征工程、AI信号生成及外部交互机制。同时，提到了Rust在全栈应用中的优势，如统一策略代码、降低维护成本，以及与非Rust系统的交互边界。文中还展望了Rust在高性能可视化、因子分析等领域的潜在应用。

AI总结

### Rust在算法交易中的实际应用与积极效应总结

#### 公司简介
非凸科技成立于2018年，是国内领先的智能算法和交易系统服务公司，专注于智能算法交易领域的研究和开发。公司基于Rust生态，结合机器学习和深度学习技术，打造高效率、低延迟、高可靠的全内存高频交易平台，为券商、量化私募等机构提供优质解决方案。公司具备多项资质认证，如证监会信息技术系统备案、国家高新技术企业等，并与100多家机构合作，日均成交额达80亿元。

#### Rust的核心优势与应用场景
1. **高性能消息队列**：基于共享内存，全用户态，零拷贝（配合capnproto），并针对x86_64、AAArch64架构分别优化，CPU Cache友好。
2. **全栈应用实践**：
- **行情与API接入**：Rust在行情服务、总控模块、预测模型、策略模块和数据总线中得到全面应用。
- **智能特征工程**：包括去量纲处理（标准化、归一化）、缺失值处理（样条插值）、降维（PCA）等。
- **AI信号生成**：采用LSTM神经网络、XGBoost集成学习模型和定制早停函数。
- **数据获取与交易指令**：处理原始高频数据、实时超高频数据、结构化多档行情、外部交易所引擎交互等。

3. **模型训练与在线预测**：实现离线回测和在线模拟盘/实盘中策略代码的统一，降低维护成本，避免代码不一致导致的实验失真。

4. **Rust Trading Language**：基于Rust宏，在编译时展开为Rust代码，静态编译为native二进制，进一步提升研究-回测-实盘的迭代效率。

#### 边界交互与技术实现
- **与非Rust世界交互**：主要通过Rust FFI实现网络协议栈参数优化和多路行情冗余互备，采用UDP组播提升性能。
- **高性能可视化工具**：基于Rust + WebAssembly，在浏览器中直接可视化因子值和策略执行细节，支持即席调优。

#### 未来展望
- **高性能可视化**：实时可视化预测值和策略执行细节，进行即时调优。
- **分布式模型训练**：配备8TB内存和8显卡的定制机型，支持大规模LSTM训练，单台价值100万元，全天候多周期预测。
- **互联网新闻实时处理**：开发大规模新闻爬虫和NLP分析，挖掘互联网新闻因子。

#### 总结
Rust凭借高性能、内存安全和并发安全的特性，成为算法交易领域的理想选择。其全栈应用不仅提升了开发效率和系统性能，还为未来的高性能可视化、分布式模型训练和实时数据处理提供了重要支持，展现出广阔的应用前景。