搭建免费的量化交易余额数据库
在量化交易系统中，在哪里以及如何记录余额呢，这篇文章将会分享一个使用 MongoDB 官方云服务的思路。
MongoDB 官方免费云服务
MongoDB 是一款面向文档的数据库软件，和关系型数据库相比，优势在于条目的数据结构很灵活。要存储余额的话，可以每隔 N 分钟新建一条存储，数据内容是各个账户的余额数字。
MongoDB 都有官方提供的云服务，并且有免费的基础版。
官方云服务对我们个人用户来说非常方便，它免去了购买服务器搭建维护服务的工作，并且开通使用时不需要绑定信用卡，无需担心扣费问题。
MongoDB 的云服务免费版，容量大小限制为 512 MB，对我们记录余额来说也完全够用。
搭建步骤 1：开通 MongoDB 免费云服务
进入 https://www.mongodb.com ，点击右上角免费试用完成账户注册。
MongoDB Atlas 就是 MongoDB 的云服务，注册完成后登录进入 MongoDB Atlas。
依次创建项目和创建免费的数据库。为和 Grafana 的相匹配，区域我选择亚马逊 AWS 的亚洲新加坡。数据库添加用户（别忘了记下账号密码），添加允许访问的 IP 段（暂时填 0.0.0.0/0，后续有需要再进行限制）。
因为我已经开通，过程我也不再详细记录了，网上搜索“MongoDB 免费”可以找到相关教程。
搭建步骤 2：编写余额数据入库脚本
上图是一段币圈的示例代码，用于获取所有子账户的余额并入库。股票和期货的原理相同，不同之处在于获取余额调用的 Api 不同。
代码首先连接了数据库，并指定了需要存入数据的库名 account 和表名 balances。
然后初始化了 CCXT，并用它的「私有 Api」获取所有子账户的余额。
所有子账户的余额经过处理，组成了新的数组，数组的每一项代表一个账户的余额，用 json 格式来表示。json 中 account 代表账户名，balance 数字表示余额。
最后，调用 pymongo 的 insert_one 函数将这个余额数组联同当前时间，插入到数据表中。
格式如下图所示，time 代表当前时间，balances 代表所有子账户余额的数组。
搭建步骤 3：定时执行入库脚本
每执行一次上面的 Python 脚本，就会插入一条当时的余额信息，这就需要机器来定时自动执行。
我将这个脚本放在了 Linux 系统下执行，所以选择了 crontab 来执行定时任务。
定时脚本如上图所示，每小时的第 2、22、42 分钟的时候，执行一次上面的余额入库 Python 脚本。
这样每小时有 3 条数据，每天有 72 条数据，每年有 26280 条数据，数据量完全在 MongoDB 免费版的承载范围内。
数据存储效果
打开 MongoDB Atlas 管理后台，进入我插入数据的数据库和表。
可以看到余额数据存在，并且是 Python 脚本所创建的数据结构。
余额可视化
对于已经存储的余额数据，可以继续编写程序展示和分析。
我的另一篇文章《搭建免费的量化交易看板》，展示了如何用 Grafana 读取上述存储的余额数据，并用图表展示出来，有兴趣的朋友可以阅读。
总结
MongoDB 是一种 NoSQL 数据库，它可以存储的数据，其结构可以不必像关系型数据库一样事先定义。这方便我们在一条数据中，存储一个数组，用来表示所有账户的余额信息。很多关系型数据库也有存储 json 的功能，但不如 MongoDB 这种原生 NoSQL 数据库使用方便。
MongoDB 提供了免费版本的官方云服务，这让我们个人量化交易者免去了搭建维护数据库的工作，并且免费版的 MongoDB 在我们的数据量不大的情况下够用。
数据库不仅可以存储余额数据，也可以存储其他诸如订单和仓位数据，这对事后分析量化策略都有帮助。