【发布时间】：2019-04-03 08:01:52
【问题描述】：
目前，我正在为自己的日间交易项目工作，但在使用数据库时我不知道从哪里开始。
目标：创建一个交易机器人。 （我已经有算法了）
问题：我需要有关流程和使用工具的帮助。
目前，我有一个 24 小时/24 小时运行并提取实时财务数据的程序。
我认为这个程序输出应该插入到 SQL 数据库中，因为会有数百万行。 这是正确的假设吗？
然后我需要执行实时计算以将我的算法输出添加到此数据库的新列中。 这是正确的假设还是我应该有一个单独的数据库用于与我的算法链接的实时计算？
无论是并行计算、SQL/NoSQL 数据库、PySpark 等等，我都对应该作为最佳实践使用的框架和工具感到迷茫。
【问题讨论】：
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pandas易于处理数据，您可以找到如何在“时间序列”交易中使用pandas的教程。有些人使用pandas，即使是大文件——几GB。我认为甚至有模块可以使用pandas和pyspark但如果它不起作用，那么我会使用数据库。你有模块SQLAlchemy、peewee可以使用不同的数据库——Postgres、MySQL（最终是 SQLite）。您将始终拥有相同的列，因此您不需要 NoSQL。 -
@furas 感谢您的回答。大熊猫是否被认为是此类工作的良好实践？使用数据库是否允许我跳过 PySpark 或者我必须使用它来提高效率？
标签： database python-3.x sqlite algorithmic-trading