同花顺，东方财富都是交易所买的授权数据, L1 30W/年 一个交易所

c 内部开线程或并行计算. 外部 py 只做简单的调度和数据准备工作.

回家睡.

可以去圣光吗?

其实都一样， 最主要看个人能力了， 是金子总会发光的。 混日子摸鱼划水的，到哪里都一样会被淘汰。

数据结构重要, 程序员只是算法的搬运工.

能买到便宜东西就可以， 就算等 5 分钟也是值的。

找个律师事务所咨询下不就可以了。

喜欢怎么写，就怎么写， 不报错，能跑通就行。
规范是死的，人是活的， 活人还能给规范憋死。

数据建索引， 索引数据单独存， 其他数据可以分开存到不同的服务器上，查询先查索引数据， 通过索引读取对应服务器上的数据。

缺钱的厉害就去博一博, 生活还过的去的, 就老地方呆呆养老了.

把很多后端的东西，移到前端来计算， 减少服务压力。 就现在 PC 和手机的性能很多都业务都可以在前端完成的。

vs2019

直接脚本发后台 nodejs， 在后台执行， 后台部署 docker，通过网管转发， 每个 docker 都是隔离的， 完全的。

@afx 关键是为什么我们自己搞不出来， 都是老外做出来的， 我们这都能 3 个月搞定编译原理， 都是人才呀， 出个成果就这么难呢。

就编译原理这门课,其实不难,计算机专业基本都开这门课的,再加上现在开源的解释器很多, 看下理论知识,然后背下源码基本就没什么问题. 实际工作也很少用到, 基本现成的插件都有. 了解下就可以， 不用太较真。
但要深入就需要以年为单位的积累了, 不是 3,4 个月能搞定的, 就比如现在进入了 web 时代了,但是很多老的桌面程序都是 c++/java/Delphi 等开发的， 那是不是可以根据编译原理把 c++/java 等程序的的代码生成 AST， 然后在开发 AST 的 js 的执行器， 就可以完美的移植所有的 pc 端程序到 web 上来了呢？知识是用来解决问题的， 能解决别人不能解决的问题的人就是牛人。

1. 有一个公式解释执行器就可以， 公式由业务人员根据实际业务写公式脚本， 由后台或前端解析执行公式完成数据计算。
2. 数据和公式计算通过接口交互， 这些对接不同家数据源， 这需要转成对应的接口数据结构就可以，避免绑定某一家数据源。
3. 金融图形库， 对接公式计算结果，展示图形。

写共享内存和读取应该很快的， 每个线程或进程写单独的一块内存地址， 写完发送事件消息给主进程， 主进程就读对应地址的内存块。