NostalgiaForInfinity项目中的交易同步问题分析与解决
2025-07-02 09:53:48作者:姚月梅Lane
问题背景
在使用NostalgiaForInfinity交易策略时,用户遇到了一个典型的交易同步问题。该用户运行了三台交易机器人:一台处于Dry-run模式,另外两台作为消费者连接。理论上,这些机器人应该能够同步执行交易操作,但实际运行中却出现了10-15分钟的延迟,有时甚至完全错过交易机会。
问题现象分析
通过日志分析,系统频繁出现"Outdated history for pair"警告信息,表明某些交易对的历史数据更新不及时。这种数据延迟直接导致了交易决策的滞后性。例如:
2024-01-01 12:43:02 - WARNING - Outdated history for pair T/USDT:USDT. Last tick is 18 minutes old
2024-01-01 12:50:38 - WARNING - Outdated history for pair 1INCH/USDT:USDT. Last tick is 15 minutes old
这些警告信息显示,多个交易对的数据更新延迟达到了15-18分钟,远超过正常交易策略能够容忍的范围。
可能原因排查
用户最初怀疑是系统时间同步问题,但经过检查排除了这一可能性。硬件配置方面,虽然使用的是Intel Xeon E3-1270v3处理器和16GB RAM,理论上足以支持策略运行,但CPU负载在35%-60%之间,内存使用率达到70%,表明系统资源已经处于较高负荷状态。
解决方案探索
经过社区讨论,专家提出了两个关键见解:
-
交易对数量优化:NostalgiaForInfinity策略本身对CPU资源要求较高,过多的交易对会显著增加系统负担。建议减少配置的交易对数量。
-
交易对流动性考量:部分交易对可能在某些时段缺乏足够的交易量,导致数据更新不及时。这不是CPU性能问题,而是市场流动性问题。
实施效果
用户采纳了减少交易对数量的建议,将配置的交易对数量减半。实施后:
- "Outdated history"警告完全消失
- 交易同步性显著改善
- 系统资源使用率降低到更合理的水平
经验总结
对于使用NostalgiaForInfinity这类复杂交易策略的用户,建议:
- 根据硬件配置合理设置交易对数量,避免系统过载
- 定期监控交易对的流动性和数据更新情况
- 关注系统资源使用率,确保有足够的性能余量
- 对于流动性较差的交易对,考虑从配置中移除
通过这次问题解决过程,我们认识到在高频交易系统中,硬件配置、策略复杂度和交易对选择三者之间需要保持平衡,才能确保系统稳定运行和交易策略的有效执行。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
Error Correction Coding——mathematical methods and algorithms:深入理解纠错编码的数学精髓 HP DL380 Gen9iLO固件资源下载:提升服务器管理效率的利器 RTD2270CLW/RTD2280DLW VGA转LVDS原理图下载介绍:项目核心功能与场景 JADE软件下载介绍:专业的XRD数据分析工具 常见材料性能参数pdf下载说明:一键获取材料性能参数,助力工程设计与分析 SVPWM的原理及法则推导和控制算法详解第四修改版:让电机控制更高效 Oracle Instant Client for Microsoft Windows x64 10.2.0.5下载资源:高效访问Oracle数据库的利器 鼎捷软件tiptop5.3技术手册:快速掌握4gl语言的利器 源享科技资料大合集介绍:科技学习者的全面资源库 潘通色标薄全系列资源下载说明:设计师的创意助手
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
329
388
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
877
578
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
188
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
745
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
113
136