技术分享会回顾|Rust在量化领域如何应用?

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很多人会问:

未来几年,国内量化机构都会考虑用Rust吗?

Rust在量化领域如何应用?又有什么独特优势?

就高频量化交易系统而言,Rust比C++强吗?

如何看待Rust的应用前景?

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为满足大家的好奇心,3月6日,非凸科技与Rust中文社区联合举办了一场线上技术分享会。非凸科技北京分公司负责人朱为老师就“国内外量化发展现状、Rust在量化领域应用、典型工作场景以及招聘职位等方面进行了分享。满满干货,值得回看!

一、国内外量化发展现状

目前,国内证券类私募基金规模达到6.34万亿元,其中量化私募基金规模估算约1.5万亿元,占比24%。而全球对冲基金的管理资产总规模有超4万亿美元,其中桥水的资产规模就达1501亿美元。除此之外,国内117家百亿私募中只有28家量化私募,而全球对冲基金规模T0P10中就有8家量化基金。朱为老师表示,相较之下,国内量化交易市场发展空间还很巨大,未来10年将是A股市场算法交易发展的黄金期。

非凸科技是首家全面使用Rust语言的金融科技公司,目前正基于Rust生态,结合机器学习和深度学习等新兴技术,打造高效率、低延迟、高可靠、全内存高频交易平台,为券商、量化私募等大型金融机构提供优质的算法服务。

非凸科技自主研发的智能算法,主要为机构投资者提供以成交为目的的自动化交易执行。其主要优势在于能够跑赢市场3-5BP(基点),支持本地化部署,更好地保证交易的隐秘性、安全性以及审计监管等。

二、如何用Rust来实现高频量化交易系统?

高频量化交易系统的设计目标是:高性能、低延迟、高可靠、开发效率高,那为何用Rust才能实现呢?

“第一,高性能,需要超大数据集离线训练与实时回测,以及上万种标的物行情预测、实时报撤单等;第二,低延迟,需要计算通信延迟均在纳秒级优化,充分考虑CPU Cache优化细节;第三,高可靠,需要线上免维护(很多时候是私有部署),杜绝崩溃等非正常退出(这也是选择Rust的原因);第四,开发效率高,则需要有较好的生态和基础库,无须造轮子,还需要因子&模型&策略在/离线使用同一份代码,以及无须关注操作系统及硬件差异等。”朱为老师表示。

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然而,用Rust来实现高频量化交易系统的过程,可能会面临这样的一些问题,比如Rust如何完成行情的接入?低延迟如何体现?如何基于共享内存队列实现RPC?交易引擎是用异步编程还是用同步编程?采用Rust进行模型训练与预测有什么优势?对此,朱为老师一一作出了回答,最后还向大家展示了如何用Rust写网格交易策略。

三、QA环节

本次技术分享会圆满结束,收获了很多点赞和讨论。有人直呼:正想了解Rust量化方面的应用,想什么来什么,爱了爱了!

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非凸科技是Rust量化先行者,追求高效和极致。我们聘请优秀的人,采用先进的技术,建立卓越的团队,成就不平凡的非凸,为量化行业带来效率价值最大化!欢迎加入非凸,为自己拼搏,也成就彼此!

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