摘要

数据是量化交易的源头，如何高效地管理大量数据是非常关键的环节，数据库是最佳的解决方案之一，现如今数据库的应用已经是各类日内交易、高频交易等策略的量化标准配置。本篇我们来研究一下发明者量化(FMZ.COM)内置的数据库，内容包括：如何创建数据表、存储数据、修改数据、删除数据、引用数据以及如何应用于实战。

如何选择数据库

熟悉发明者量化平台的应该知道，在这之前要想把数据保存到本地复用，只能用_G()函数，每次停止策略时，_G()函数会自动保存需要的信息。但如果想要保存更多更复杂的格式化数据，_G()函数显然就不太适用了，于是很多人想到了自建数据库来解决这个问题。

提到自建数据库，想必大家能想到Oracle、MySQL、KDB、OneTick、NoSQL...这些都是非常优秀的企业级别的应用，不管是功能还是性能都非常强大。但也面临几个问题：上手难度大，配置繁琐维护起来麻烦，这对于量化交易散户来说，有点用大炮打苍蝇的感觉，即使上手也只是用到很少一部分功能。

发明者量化内置数据库

接下来让我们认识一下发明者量化内置的轻型数据库，DBExec是发明者量化内置的一个关系型数据管理系统接口，基于SQLite开发，其本身是用C写的，不但体积小巧，占用资源低，而且处理速度快，非常适合用于金融量化分析爱好者在本地实现数据管理，因为可以将不同的“对象”（例如交易所，数据源，价格）分成不同的表，并在表之间定义关系。此外用户无需单独安装和配置，只要调用DBExec()函数就可以直接使用！

另外，SQLite语言的学习成本很低，在数据库上执行的大部分工作都由SQLite语句完成。熟悉基本语法就能满足大部分需求，以下是SQLite的基础语法。

基础语法

SQLite的语法是不区分大小写的，不过有一些命令对大小写敏感，如GLOB和glob代表不同的含义。SQLite语句可以以任何关键字开始，如SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE、ALTER、DROP等，它们分别表示：提取数据、插入数据、更新数据、删除数据、修改数据库、删除数据表。所有的语句以英文分号结束。下面是一个简单的数据库创建、增、删、改、查等操作：

一个数据库通常包含一个或多个表，每个表都有一个名字标识，需要注意的是系统保留表分别: kvdb, cfg, log, profit, chart。也就是说在创建表时，应该避开系统保留的名字。让我们运行上面的代码，输出以下内容：

策略实例

了解了SQLite的基础语法，我们趁热打铁使用发明者量化内置的数据库，创建一个收集和使用Tick数据的实例。

第一步：更新托管者

首先确保您使用的是最新版本的托管者，如果之前下载使用过托管者，需要先删除，并在 https://www.fmz.com/m/add-node 页面重新下载和部署。

第二步：创建策略

第三步：运行策略

以Windows为例，运行策略之后，会在托管者目录的“logsstorage”目录中生成一个以机器人编号命名的文件夹，打开该文件夹，里面有一个以“.db3”作为后缀的文件，这个文件就是发明者量化内置数据库的文件。以下图所示：

上面的代码首先创建了一个以“tick”命名的数据表，然后给该表添加tick数据字段，接着在循环中从交易所获取tick数据，并把这些数据插入到“tick”数据表中，同时判断该数据表中的数据量超过10个就跳出循环。最后分别用5个SQLite命令查询、删除、修改数据表中的数据。并在日志中打印出来，以下图所示：

第四步：创建状态栏

最后我们增加一些代码，通过获取发明者量化数据库中的数据，给策略创建一个状态栏，把数据更直观的展示出来，新增代码如下：

上面的代码通过数据库中的数据，创建了一个“币安Tick数据”表。其中数据库中的“columns”字段代表状态栏中的“行”，“values”字段代表状态栏中的“列”。如下图所示：

完整策略代码

点击该链接 https://www.fmz.com/strategy/265906 即可复制完整策略代码。

内存数据库

如果操作的数据不希望永久保存到磁盘，可以在SQL语句前加上:符号就可以在内存数据库里操作, 机器人重启后数据重置

DBExec(":select 1,2,3");

总结

数据库不仅可以承载海量数据，更能承载众多量化交易爱好者的宽客梦想。对于数据库的使用绝非仅限于本文的例子，更多使用方法可以参考SQLite教程，以及发明者量化后续推出的系列文章。