❶ 股票交易系统到底有多强大，它能承受住这么大的并发量
应用场景与题主提到的股票实时交易...撮合的本质是一个单一线性过程,没有办法并发的。
❷ 股票交易系统是用什么技术实现的
❸ 多少数据量才能产生并发
1，订票系统案例，某航班只有一张机票，假定有1w个人打开你的网站来订票，问你如何解决并发问题(可扩展到任何高并发网站要考虑的并发读写问题)
问题，1w个人来访问，票没出去前要保证大家都能看到有票，不可能一个人在看到票的时候别人就不能看了。到底谁能抢到，那得看这个人的“运气”（网络快慢等）
其次考虑的问题，并发，1w个人同时点击购买，到底谁能成交？总共只有一张票。
首先我们容易想到和并发相关的几个方案 ： 锁 同步
同步更多指的是应用程序的层面，多个线程进来，只能一个一个的访问，java中指的是syncrinized关键字。 锁也有2个层面，一个是java中谈到的对象锁，用于线程同步；另外一个层面是数据库的锁；如果是分布式的系统，显然只能利用数据库端的锁来实现。
假定我们采用了同步机制或者数据库物理锁机制，如何保证1w个人还能同时看到有票，显然会牺牲性能，在高并发网站中是不可取的。使用hibernate后我们提出了另外一个概念：乐观锁、悲观锁（即传统的物理锁）；采用乐观锁即可解决此问题。乐观锁意思是不锁定表的情况下，利用业务的控制来解决并发问题，这样即保证数据的并发可读性又保证保存数据的排他性，保证性能的同时解决了并发带来的脏数据问题。
hibernate中如何实现乐观锁：
前提：在现有表当中增加一个冗余字段，version版本号, long类型
原理：1）只有当前版本号》=数据库表版本号，才能提交
2）提交成功后，版本号version ++
实现很简单：在ormapping增加 一属性optimistic-lock="version"即可，以下是样例片段
<hibernate-mapping>
<class name="com.insigma.stock.ABC" optimistic-lock="version" table="T_Stock" schema="STOCK">
2，股票交易系统、银行系统，大数据量你是如何考虑的
首先，股票交易系统的行情表，每几秒钟就有一个行情记录产生，一天下来就有（假定行情3秒一个） 股票数量×20×60*6 条记录，一月下来这个表记录数量多大？ oracle中一张表的记录数超过100w后 查询性能就很差了，如何保证系统性能？
再比如，中国移动有上亿的用户量，表如何设计？ 把所有用于存在于一个表么？
所以，大数量的系统，必须考虑表拆分-（表名字不一样，但是结构完全一样），通用的几种方式：（视情况而定）
1）按业务分，比如 手机号的表，我们可以考虑 130开头的作为一个表，131开头的另外一张表 以此类推
2）利用oracle的表拆分机制做分表
3）如果是交易系统，我们可以考虑按时间轴拆分，当日数据一个表，历史数据弄到其它表。这里历史数据的报表和查询不会影响当日交易。
当然，表拆分后我们的应用得做相应的适配。单纯的or-mapping也许就得改动了。比如部分业务得通过存储过程等
3）此外，我们还得考虑缓存
这里的缓存，指的不仅仅是hibernate，hibernate本身提供了一级二级缓存。这里的缓存独立于应用，依然是内存的读取，假如我们能减少数据库频繁的访问，那对系统肯定大大有利的。比如一个电子商务系统的商品搜索，如果某个关键字的商品经常被搜，那就可以考虑这部分商品列表存放到缓存（内存中去），这样不用每次访问数据库，性能大大增加。
简单的缓存大家可以理解为自己做一个hashmap，把常访问的数据做一个key，value是第一次从数据库搜索出来的值，下次访问就可以从map里读取，而不读数据库；专业些的目前有独立的缓存框架 比如memcached 等，可独立部署成一个缓存服务器。
❹ 两种股票交易系统为什么不能同时运行
股票交易软件很多都可以同时开好几个的
❺ 股票实时交易系统如何实现高并发撮合交易最好有java架构
你得补充买一价与卖一价才能回答你啊
连续竞价成交价格的确定
(1)成交价格的确定原则
①最高买人申报价格与最低卖出申报价格相同，以该价格为成交价格。
例如，某只股票的委托情况为：买-7.85元、买二7.68元；卖7.85元、卖二7。90元，那么7. 85元为成交价格。
②买入申报价格高于即时最低卖出申报价格的，以即时最低卖出申报价格为成交价格。
例如，某只股票的委托情况为：卖-7.85元、卖二7.90元，此时若有以7. 89元买入的委托，则以最低卖出价7.85元为成交价。
③卖出申报价格低于即时最高买人申报价格的，以即时最高买人申报价格为成交价格。
例如，某只股票的委托情况为：买一7. 85元、买二7.68元；若此时有以7. 69元卖出的委托，则以最高买入价7。85元成交。
❻ 股票交易系统最重要的三大要素是什么
在股票市场沉浮多年，私募基金操盘手也做过，证券分析师也做过，电视财经节目人也当过，股市市场的方法成千上万种，各种指标也是让人看的眼花缭乱的，但是能够在这个股市长久生存的，我也想谈谈自己的看法，也就是网友先想知道最重要的三大要素，我来总结下。
以上三点是我们平时最重要的三点，每次你买入股票的时候可能参考的其他东西很多，但是这三点最重要最基础的必须牢记在心，可能我只是笼统说了下，但是我研究股票策略时候，这三点我希望大家可以仔细去深挖下。感觉写的好点个赞呀，加关注后期会分享很多股票策略，有什么其他想法也可以在评论区评论大家一起交流。
❼ 股票交易系统如何设置，即各项设置的含义是什么
关于设置的话，要先熟悉股票交易系统。在操作上比如说迪蒙股票系统软件演示软件，对设置的技术指标有几十种，有图形展示，不需要知道每项的真正计算方式，而是观其型，找规律，用在实盘操作上。
❽ 股票交易系统有什么劣势
交易系统是根据数学模型，走的傻瓜交易方式，在正常交易下是没问题的，但是，在极端行情下，自动交易系统会出现踩踏操作，极端的追涨杀跌，尤其是涨跌幅没限制的品种下，出现崩溃，碾压的走势狠淋漓的，严重背离了风险控制的。
❾ 几个股票交易系统的问题
1.预埋单和定价买入的相同之处都是指定了价位，不同的是预埋单没有提交，而定价买入已经提交。
2.各有利弊，参与集合竞价价格较难把握，因而风险较大，但可以第一时间买入，开市后买入价格已经明朗，但此时的价格不一定是理想价位。如果你有一定把握，而又不怕风险，建议你参与集合竞价。
3.只要券商的交易系统开着，预埋单在任何时间都可以进行设定。你早上7点设定的预埋单到9:15集合竞价时对你是有效的，但对交易系统无效，因为你的预埋单还没有提交。
❿ 股票实时交易系统如何实现高并发撮合交易最好有java架构
采用 Apama架构，篇幅所限，楼主可以网络，有很多详细教程，主流很多交易系统都采用Apama