我正在进行交易自动化的算法交易设置。目前，我有一个经纪人API，帮助我获取我感兴趣的所有股票的历史数据。
我想知道如何存储所有数据，无论是在文件系统还是数据库（基于SQL或NoSQL）。如果相关，则通过REST API提供数据。
我的用例是查询历史数据，以便在实时市场中做出交易决策。我还必须开发一个回溯测试框架，它将查询历史数据以检查历史上的策略性能。
我正在寻找5分钟的频率 - 1小时蜡烛，主要是日内交易策略。谢谢
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正如你所说，有很多选择，正如STLDeveloper所说，这是一个偏离主题，因为它是基于意见的...无论如何......
我在自己的Python反向测试引擎中使用的一个简单策略是使用Python Pandas DataFrame对象，并使用to_hdf()和{{1}将文件保存/加载到HD5文件中}。 HD5的主要优点（对我而言）是它加载/保存的速度远远快于CSV。
使用上述方法，我可以轻松管理数年的1分钟数据以进行反向测试，而数据访问肯定不是我的性能瓶颈。
如果您选择的数据管理方法对于实时交易来说足够快，您需要自己确定，但总的来说，我认为如果您的策略基于5分钟蜡烛，那么任何合理的数据库方法都将具有足够的性能。你的目的。