一、引言：大數據時代的數據處理挑戰 全球數據量正以指數級增長。據 Statista 統計，2010 年全球數據量僅 2ZB，2025 年預計達 175ZB。企業面臨的核心挑戰已從“如何存儲數據”轉向“如何快速分析數據”。傳統架構在處理海量數據時暴露明顯瓶頸：單點資源爭用導致查詢延遲激增，垂直擴展成本高昂（如某金融機構單台服務器擴容費用超百萬美元），且難以支持實時分析需求。 MPP 架構的歷史演進
功能概述與核心價值定位 本文聚焦於量化交易領域中極具實踐意義的組合優化問題——通過蒙特卡洛方法對ETF網格交易策略的動態止盈參數進行系統性尋優。該方案的核心在於構建基於歷史數據的隨機抽樣實驗框架，在多維度參數空間中搜索能夠最大化風險調整後收益的最優解集合。相較於傳統手工調參或單一指標優化方式，本方法具有三大技術優勢：①突破局部最優陷阱的全局搜索能力；②天然適配非線性、非凸的
