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主题介绍

量化交易尤其是股票量化模型中涉及到许多模型计算,在实际中由于数据的可用性和交易的时效性,这些计算需要达到一定的性能要求。本演讲从具体的场景和例子出发,介绍量化模型从回测到实盘的过程中主要面对的数据结构和计算场景,并展示如何充分利用向量化、高性能扩展包、Rcpp、多线程等方式逐步优化代码,上千倍地提升代码性能,以及每一步性能提升的技术原理,主要是R对象的工作方式和复制行为。了解这些原理和技术有助于写出简洁、高性能的R代码,满足在同时追求模型和性能的计算场景下能够使用合适的技术来解决问题。
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