[发明专利]基于多参数量化策略回测的系统资源调度方法及装置

说明书

本发明公开一种基于多参数量化策略回测的系统资源调度方法及装置，通过根据服务器的空闲内存量、单参数量化策略的占用内存量及单个金融数据库的占用内存量，设置多个数据库组合，根据多个数据库组合对多参数量化策略进行回测，获得每个数据库组合对应的回测运行时间；根据用户输入的指定回测任务数量在多个数据库组合以及每个数据库组合对应的回测运行时间中进行搜索出多个最优数据库组合，根据多个最优数据库组合确定需要开启多少个金融数据库以及每个金融数据库服务多少回测任务的结果，以此结果对多参数量化策略进行回测，能够缩短多参数量化策略的回测时间，同时降低资源成本。

技术领域

本发明涉及服务器资源调度技术领域，更具体地，涉及一种基于多参数量化策略回测的系统资源调度方法及装置。

背景技术

近些年来，越来越多投资者以股票的历史数据为基础，设计相应的量化策略，以实现股票的投资分析。现有量化策略通常由金融工程师编写而成，可以通过历史数据对量化策略进行回测，以评估量化策略的性能好坏。具体地，在用户设定了某些股票指标组合之后，基于某一段时间段内已经发生过的真实行情数据，按照量化策略得到的股票组合进行模拟交易，根据模拟交易过程中所获得的该时间段内的盈利、回撤率等数据，对量化策略进行综合地评估。

一般情况下，量化策略会涉及大量的参数，如单、双均线量化策略中均线长度等，这些参数均会对量化策略的性能产生较大的影响。而为了获取更高的投资回报，需要在不同参数以及不同场景(如不同股票标的或不同回测区间等)下，分别对量化策略进行回测。由于涉及的参数多，在回测时可以采用并行计算，以加快计算速度。但是，现有技术中采用并行计算主要是通过单数据库多进程的方法进行的，这样对系统资源造成的负担较大，导致量化策略的回测效率过低。

经检索，在中国申请的专利“一种基于集群的量化策略回测系统及其回测方法”(公开日2018.11.06，公开号CN108765149A)公开了在对量化策略进行回测的时候，根据每个计算机节点的负载情况进行任务分配，使每个计算机节点得到最大效率的利用，可以提高回测效率。但是，很明显通过调用多台计算机进行来实现并行计算回测，资源成本过高。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的资源成本过高的缺陷，提供一种基于多参数量化策略回测的系统资源调度方法及装置，能够缩短多参数量化策略的回测时间，同时降低资源成本。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

本发明第一方面公开一种基于多参数量化策略回测的系统资源调度方法，包括以下步骤：

S1：根据预设回测时间段以及预设标准股票标的，对指定的单参数量化策略进行回测，记录回测过程中所述单参数量化策略的占用内存量；

S2：根据服务器的空闲内存量、所述单参数量化策略的占用内存量以及单个金融数据库的占用内存量，设置多个数据库组合；其中，每个所述数据库组合包括一定数量的金融数据库以及每个所述金融数据库所服务的回测任务数量，每个所述数据库组合中的金融数据库的数量不同；

S3：按照所述多个数据库组合、所述预设的回测时间段以及所述预设股票标的，对所述多参数量化策略进行回测，以获得每个所述数据库组合对应的回测运行时间；

S4：根据用户针对所述多参数量化策略输入的指定回测任务数量，在所述多个数据库组合以及每个所述数据库组合对应的回测运行时间中进行搜索，以获得多个最优数据库组合；其中，所述多个最优数据库组合包括根据所述指定回测任务数量对所述多参数量化策略进行回测时所需要开启的金融数据库最优数量以及每个所述金融数据库所服务的回测任务最优数量；

S5：根据所述多个最优数据库组合，对所述多参数量化策略的其它股票标的或其它回测时间段进行回测，所述其它股票标的与所述预设标准股票标的不同，所述其它回测时间段与所述预设回测时间段不同，所述其它回测时间段与所述预设回测时间段的长度相同。

优选地，步骤S4包括以下步骤：