システムトレードにおけるデータベース選び
私の場合、将来的には Cloud環境 でシステムを運用したいと考えていますが、現在はローカル（Mac）で開発を進めています。
システムトレードでは株価などの 大量の時系列データ を処理・保存する必要があります。
最初は手軽さから MySQL を採用しましたが、データ量が増えるにつれて処理が追いつかなくなり、より堅牢な PostgreSQL に移行しました。
TimescaleDBを選んだ理由
さらに、膨大な時系列データを効率的に扱うために、PostgreSQLの拡張機能である TimescaleDB を採用しています。
TimescaleDBは、時系列データの保存と解析に特化したデータベース拡張で、以下のような特徴があります。
-
高速なINSERT性能
毎秒数百万件規模のデータ書き込みにも対応可能。株価やFXのティックデータのような高速更新に強いです。 -
優れた集計処理
時系列データに対して効率的なロールアップや統計処理を実行可能。移動平均やボリンジャーバンドなどのテクニカル分析の計算にも適しています。 -
PostgreSQL互換
SQL文をそのまま利用できるため、既存のPostgreSQLの知識が活かせます。 -
スケーラビリティ
将来的にCloud環境へ移行した際も、大規模データの分散処理に対応できます。
注意点と利点
TimescaleDBは 更新や削除操作にはやや不向き ですが、その代わりに INSERTや集計が非常に高速 です。
システムトレードのように「追記型のデータが中心で、分析処理が多い」ケースでは特に相性が良いと感じています。
また、オープンソースで 無料で利用できる のも大きな魅力です。
ただし、扱うには多少の学習コストが必要になります。それでも、処理速度や安定性を考えれば、システムトレードを実装する上で 必須の技術 だと思います。
今後について
詳しい使い方や、実際にシステムトレードでどのようにTimescaleDBを活用しているかは、また別の記事で紹介していく予定です。