什么是Tick？
举个例子，交易数据可以想象成一条河流，Tick就是这条河流在某个截面的数据。国内期货最细粒度就是每秒两次。也就是说国内期货500毫秒最多发送一个Tick。
国内大多数软件是怎么获取Tick的？
那么500毫秒内实际上发生的成交往往多于一次，里面具体什么情况完全是个黑盒子。特别在商品期货高频交易策略中，Tick行情的接收速度对策略的盈利结果有着决定性的影响。
而市面上大多数交易框架，都是采用回调模式的机制，也就是500毫秒最多只有一个Tick，这还是理想状态。真实情况下onBar/onTick，Tick不漏掉就不错了。为什么呢？因为onBar/onTick函数里面，你要处理一整遍代码逻辑，很浪费时间，不管你愿不愿意，你的策略逻辑必须被打断，必须采用状态机的模式，比如：
更为先进的机制
发明者量化交易平台并没有采用这种落后的回调机制，而是采用了不打断策略逻辑的main函数入口机制，让用户可以更自然的控制策略流程。用C++与Golang做为稳定的策略低层，策略上层用Javascript/Python处理逻辑问题。结合事件触发机制，同样的也能使策略在第一时间最快的速度处理行情。
不要说脚本语言速度慢，除非你用它来做神经网络训练，就算用神经网络训练, 加入Jit热编译后，他在任何场合都够用的了, Chrome秒IE十条街就是例子。入门级的策略这里就不再写了， 就以期货高频Tick的合成来说。
比如我们连接一个期货公司，只能收到这个期货公司的行情，我们接收行情的速度跟质量也跟自己的网络有关系，跟期货公司前置机的负载也有关系，那么，怎么样才能做到更快的获取更准确的期货Tick数据呢？
在发明者的策略模型下，你很容易就能操作N家不同期货公司的账户，并把他们的行情，融合处理，以最快的速度下单。正常情况下，我们最多可以从期货公司拿到两个Tick每秒，但通过融合行情的技术，以MA801为例，我们可以拿到最多一秒6次不重复的Tick。
代码演示
废话不多说，直接上代码（此代码只能实盘，不能回测，如果您不用发明者可以只参考原理）：实盘添加交易所时，可以添加N个期货公司，进行行情的并发融合处理。这里暂时添加两个，演示说明：
代码如下：
演示效果
如上图，可以看到21:24:44秒的时候第一个期货公司的数据比第二个先到，添加两个期货公司就看出来效果了，如果添加5个以上期货公司一起融合。
那么你基本上没有漏Tick的可能，如果用来开发高频交易策略，你已经解决了很重要也是决定性的一步，Tick接收的速度以及稳定性。
延伸阅读：绝对收益之套利策略
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