构建远程数据访问：.NET版数据可用性策略

"数据可用性-你必须知道的.net第二版" 本书主要关注的是数据可用性和在算法交易领域的应用，特别是如何高效地管理和使用数据。在数据自动更新并存储在关系数据库管理系统(RDBMS)之后，如何有效地将这些数据用于回测软件是关键问题。这涉及到对数据库安装方式、交易系统是否为本地或远程的考虑。对于远程系统，减少输入/输出(I/O)操作以降低带宽成本是非常重要的。 作者提出了通过选择性查询来限制网络连接的数据传输，以降低不必要的网络负担。此外，数据库复制技术也被提及，这种技术允许数据库被复制到另一个远程系统，实现一定程度的延迟同步。然而，这种方法可能会带来同步问题，需要谨慎处理。 书中的"successful algorithmic trading"部分介绍了量化交易的基础，特别是针对具有编程背景的个人交易者和金融专业人士如何利用Python构建全自动且盈利的算法交易系统。书中涵盖了算法交易系统的核心要素，包括获取金融数据、回测策略以及执行系统的实现。 作者Michael L. Hall-Moore创立的QuantStart网站是一个专注于算法交易和量化金融的资源平台，为超过20万的访问者提供了学习和提升的机会。本书的目的是教育读者如何从基础开始，运用Python进行量化交易系统开发，强调实践性和实用性。 虽然本书的某些方法可能不完全适用于国内环境，特别是安装程序的复杂性，但它对理解算法交易的基本流程和原理仍然有价值。对于国内读者，需要补充相关领域的知识，例如熟悉Python编程和金融市场知识，以及一定的机器学习算法基础。尽管书名可能过于宏大，但其内容对于初学者来说是一份宝贵的参考资料。由于篇幅限制，一些复杂的算法数学原理可能未作详尽解释，建议读者结合其他资源进行深入学习。