Optimisation des chaînes de trading à latence critique : hybration Python/C++ et mémoire partagée
Les systèmes de trading algorithmique exigent des temps de réponse inférieurs à la microseconde. L'interprétation dynamique de Python constitue un obstacle majeur. La stratégie d'optimisation repose sur trois piliers : contourner le GIL, éliminer les copies de mémoire intermédiaires, et déléguer les chemins critiques à des modules compilés sans ...
Publié le 14 août à 21h40