rolling_median7

rolling_rank

topk_window

其中rolling_rank 不是全市场横截面排序，而是固定小窗口内的局部排名。

真正的大横截面rank仍然留在后续审计清单里，不能用这套小窗口网络一口吞掉。

江临注视着这几个再普通不过的函数名，看了足足有半分钟。

然后，在这间略显昏暗的旧车库里，他几乎忍不住要笑出声来。

滚动中位数。

滚动排名。

窗口内前k个极值。

对于一家运作着千亿资金的量化私募而言，他们每天需要把成千上万只股票、期货合约，在过去好几年时间跨度里的分钟级甚至是tick级的切片数据全部铺开。

然后，系统必须像一个不知疲倦的机械齿轮，在这些天文数字般的数据序列上，挨个去计算过去七个时间切片内的中位数是多少，在当前这个滑动窗口里该标的排在第几名，这个时间段里成交量最大的几个切片是哪几个……

这是一种在逻辑上简单到不能再简单，甚至连大一新生都能用几行代码写出基本逻辑的窗口算子。

然而，在宏大的金融数据流面前，这种微小的算子，一个夜晚内，它们会被调用到十11甚至十12级别。

江临看着这份昂贵的火焰图，脑海中浮现出的，却是几个小时前在计算机学院陈启明办公室里，那张同样淌着性能鲜血的测试数据表。

陈启明表单里的median7_fast与top3_window，与此刻这份价值百万级优化的私募机房瓶颈，在物理意义和数学本质上，根本就是同一种东西。

一边是被困在象牙塔内，大学实验室的离线测试机里，学者们为了几条微内核指令争论不休。

另一边，是在寸土寸金的金融核心区，私募机构嗡嗡作响的庞大机房里，成群的服务器因为算力枯竭而发出不堪重负的哀鸣。

两个在现实维度上隔着十万八千里，看似毫无交集的世界，在最深邃的计算底层，竟然被同一类微不足道的小程序，死死地咬住了命运的咽喉。

江临回想起了那个被盲目调用了七千八百多万次的旧因子库，想起了那个让程序去寻找程序的疯狂构想。

在那个时候，这条通往极致优化的道路，在他的视野里还仅仅是一道透着微光的门缝。

从旧因子库里那七千八百万次小排序开始，到江氏砖验证过程中被反复打磨的mpS状态枚举与死路剪枝，再到今天陈启明办公室里的三层可重定向超优化框架……

这道门缝，正在被他用无可辩驳的工程实力，一寸一寸地地撑开，直至变成一条康庄大道。

他双手放上键盘，给沈承业回了一封简短有力的邮件。

【任务我接了，二十万的基础审计费按你说的走流程。

但在开始干活之前，有三点必须写进协议。

第一，我只接触脱敏后的性能审计包和远程沙箱，不接触真实策略、不接触交易信号、不接触客户持仓和资金参数。

第二，对方必须把缺失值、停牌哨兵、NaN、tie-breaking和复权异常的处理规则写成接口文档。

第三，我用来优化底层算子的工具链属于我个人，不随项目交付转移。】

邮件的最后，他略作思索，又加上了一段务实的声明。

【另外，鉴于这套微架构优化的复杂性，目前的性能优化只能先给他们提供一版打底的解决方案。

像他们这种量级的工业级应用，真正巨大的性能红利，必须得用更深维度的算法搜索去挖掘，那个工具我目前还在开发中。

至于这第一版打底方案究竟能帮他们压榨出多少耗时，等我挂上他们的硬件环境实测出了结果，再报给你。】

发送键按下后不到三分钟。

沈承业就给予了肯定的答复。

在接下来的几天时间里，江临的生活节奏，就像是处理器内部精密划分的时钟周期一样，被精准地切成了截然不同的两半。
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