自动化交易，量化交易，用哪个语言比较方便呢？

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背景

如题。最近在做量化交易的软件，会涉及到 ws 消息推送，还有数据检测，数据处理等，性能其实要求不多，因为用户不多，就几个人玩，估计 js 都能胜任。

考虑点

主要考虑的是业务代码的安全（不用考虑多线程等带来的问题），因为涉及到很多异步通知，变化比较多。。比如：这边刚挂单，那边就通知要撤单了。数据处理能更简单方便就好了。

候选区

目前能接触到的是 java ，nodejs （ python ），go 。

初选是 java：vertx ，账号行为在 Verticle 里，Actor 模式，不用考虑多线程，也挺符合面向对象编程的模式。但是实际上开发起来比较蛋疼。。没有协程，业务开发难度增加不少，全是异步，也带来其他的问题，流程不好控制。。

nodejs：比较喜欢脚本语言，应该可以代替 python 把。单线程，支持 async ，业务代码的安全性，应该比较高的。担心的主要是性能问题。当然多实例部署的也可以解决，但是就是要提前考虑架构的设计了。

go：只是入门把，所以很多东西不是特别了解，性能肯定是没问题的，也支持协程。

另外内置的数据结构问题，比如 Treemap ，ConcurrentSkipListMap 。go 和 nodejs 都不支持，应该要重写或者用内存数据库。如果要选这 2 个语言的话，那么本地可能要运行一个内存数据库，能内嵌或独立部署的也可以。有没有哪些比较轻量级的内存数据库推荐的呢。能内嵌就最好了，独立部署的话就需要支持 NIO 的客户端。

[vrqq]

如果网络环境快（如网络协议、地理位置等） + 数据量大，那编程语言只有 c++等 native code 可选，需要程序员有多线程把控能力、cpu 执行优化、编译器优化等理论知识来指导写代码。。

像楼主提到的性能要求不高，虚拟机语言例如 java 也可以用，推荐选择自己熟悉的语言，快速构建业务模型，但 python 等轻型虚拟机要谨慎 在大量数据压迫下很可能出现奇奇怪怪的 IO latency

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@vrqq ok 好

[shaoyie]

最好是用 Go ，我玩过自动化交易，比如你要并发的请求 N 个币的 k 线，然后等都返回后马上计算个因子啥的，没有协程的处理起来就麻烦多了，另外，要考虑 Python ，pandas 是做量化和交易策略绕不开的东西

[byte10]

@shaoyie nodejs python 都支持协程的。 我选 java 20 版本了，也有虚拟线程，问题不大。