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为什么个人量化者总在做数据工程:我踩过的三个坑

我做量化以后最大的一个感受是:策略代码可能只有几百行,但真正让我花时间最多的,往往是数据清洗、接口维护、字段统一和异常排查。本文从我实际做策略研究时遇到的数据源失效、市场代码不统一和批量数据维护问题出发,拆解个人量化者为什么很容易把大量时间浪费在数据工程上,并分享我后来采用的统一数据访问方式。

:备份一体机策略设计,从全量增量差量到RPO/RTO落地

中科热备:备份一体机策略设计,从全量增量差量到RPO/RTO落地 备份策略这东西,看着简单,实际上一线运维踩坑最多的就是它。策略定得太密,备份窗口爆炸,生产存储被拖垮;定得太松,故障时发现能恢复的数据是三天前的,业务方当场翻脸。备份一体机把计算、存储、备份软件揉在一台设备里,策略设计反而更考验人,因为资源池是固定的,你得在有限算力里把活儿排明白。 先说清楚三个基础概念。全量备份是把数据集完整复制一份,每次都是完整拷贝。增量备份只拷贝自上次任意备份以来发生变化的数据块。差量备份拷贝自上次全量备份以来发生变化的数据块。这仨的区别一句话:全量是每次全搬,增量是只搬上次之后的新东西,差量是搬上次全量之...

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