炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以
python炒股自动化（0），申请券商API接口
python炒股自动化（1），量化交易接口区别
Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据
Python炒股自动化（3）：分析取回的实时数据和历史数据
Python炒股自动化（4）：通过接口向交易所发送订单
Python炒股自动化（5）：通过接口查询订单，查询账户资产
异步编程是一种编程范式。在传统编程中，程序按顺序执行每个任务，一个任务完成后才开始下一个。而异步编程允许程序在等待某个任务完成时，不阻塞地去执行其他任务。比如在网络请求时，传统方式要等待请求返回才能进行下一步操作，而异步编程可以在等待时做其他事。这就像一个厨师，传统方式下只能等一道菜做好再做下一道，而异步编程则可以一边等菜熟，一边准备其他菜的食材。
Python中有许多异步编程的工具，如asyncio库。asyncio库提供了构建异步程序的基础设施。通过使用async和await关键字，可以方便地定义和执行异步函数。定义一个异步函数可以像这样：
import asyncio
async def my_async_function():
await asyncio.sleep(1)
return "Async function completed"
这个函数会暂停1秒，就像模拟一个耗时的操作，但在这1秒内，其他异步任务可以继续执行。
股票交易系统的需求
对延迟的敏感性
股票交易系统对延迟极其敏感。在股票市场中，价格瞬息万变。即使是微小的延迟都可能导致错过最佳的买卖时机。当有一个利好消息突然出现时，如果交易系统延迟，可能就无法及时以较低价格买入股票。几毫秒的延迟可能就会造成巨大的利润差异。
股票交易系统的效率也非常关键。高效的交易系统能够快速处理大量的交易请求。在市场波动剧烈的时候，会有大量的买卖订单涌入，如果系统效率低下，无法及时处理这些订单，就可能导致交易失败或者出现错误的交易结果。
在股票交易系统中，订单处理是一个关键环节。传统的同步处理订单方式可能会导致阻塞。利用Python异步编程，可以将订单处理异步化。当一个订单提交后，不必等待这个订单完全处理完成再处理下一个订单。可以使用异步任务同时处理多个订单，这样能够大大提高订单处理的速度。就像多个收银员同时处理顾客的付款，而不是一个一个依次处理。
数据获取与更新的异步操作
股票交易系统需要不断获取和更新市场数据。这一过程如果采用同步方式，会花费大量时间等待数据的获取和更新。而通过Python异步编程，可以同时发起多个数据获取和更新任务。同时获取多只股票的价格数据、财务数据等。这样可以在更短的时间内获取到更多的信息，从而及时根据市场变化做出交易决策。
Python异步编程在股票交易系统中的应用有着重要意义。它通过满足交易系统对延迟和效率的要求，提升了系统的整体性能，有助于在竞争激烈的股票交易环境中取得更好的成果。
相关问答
Python异步编程有什么特点？
Python异步编程允许程序在等待任务时不阻塞去做其他事，通过async和await关键字定义执行异步函数，像asyncio库可构建异步程序。
股票交易系统为何对延迟敏感？
股票价格瞬息万变，微小延迟会错过最佳买卖时机，如利好消息出现时，延迟可能无法低价买入，几毫秒差异就有巨大利润差。
Python异步编程如何提升股票交易系统的效率？
它可异步化订单处理，同时处理多订单，也能异步获取更新数据，如同时获取多股票价格等数据，从而快速根据市场变化决策。
在股票交易系统中，数据获取与更新异步操作有何好处？
好处是能在更短时间获取更多信息。如果同步获取更新数据会耗时久，异步操作可同时进行多个任务，能及时根据市场变化做决策。
订单处理异步化是如何实现的？
通过Python的异步编程工具，如asyncio库。定义异步函数处理订单，使用async和await关键字，提交订单后不等待其完全处理就处理下一个。
如果不使用Python异步编程，股票交易系统会怎样？
如果不使用，可能面临高延迟和低效率问题。订单处理会阻塞，数据获取更新耗时久，可能错过最佳交易时机，导致交易失败或错误结果。
标签：异步,Python,编程,订单,股票交易,延迟 From： https://blog.csdn.net/sohoqq/article/details/145108391