量化用的数据库叫什么名字

量化交易常用的数据库有多种，其中比较常见的有以下几种：

1. MySQL：MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，被广泛应用于量化交易领域。它具有高性能、可靠性好、易于使用等特点，可以满足量化交易中的数据存储和查询需求。

2. PostgreSQL：PostgreSQL是另一种开源的关系型数据库管理系统，也被广泛应用于量化交易领域。与MySQL相比，PostgreSQL在一些高级特性上更为强大，如支持复杂的数据类型、事务处理和并发控制等。

3. MongoDB：MongoDB是一种开源的文档型数据库，也被一些量化交易策略所采用。它具有高可扩展性、灵活的数据模型和快速的查询速度，适合存储非结构化或半结构化的数据。

4. InfluxDB：InfluxDB是一种开源的时间序列数据库，特别适合存储和查询时间序列数据，如股票价格、交易量等。它具有高性能、高可用性和易于扩展等特点，被广泛应用于量化交易中的实时数据处理和分析。

5. Redis：Redis是一种开源的内存数据库，常用于缓存和快速存取数据。在量化交易中，Redis可以用于存储实时行情数据、缓存计算结果等，以提高策略的性能和响应速度。

需要注意的是，以上只是量化交易中常见的数据库，实际上还有其他一些数据库也可以用于量化交易，如Oracle、Microsoft SQL Server等。选择适合自己需求的数据库需要考虑因素包括数据量、查询速度、可靠性、扩展性以及成本等。

量化投资中使用的数据库有很多种，常见的有以下几种：

1. Bloomberg：Bloomberg是金融业界广泛使用的数据库之一，它提供了全球范围内的金融市场数据、新闻、分析工具等多种功能。Bloomberg的数据覆盖范围广泛，包括股票、债券、外汇、期货、衍生品等多个市场。

2. FactSet：FactSet是另一个常用的金融数据库，它提供了全球市场数据、公司财务数据、经济数据、市场新闻等多种信息。FactSet的特点是数据更新及时、功能强大，适用于各类量化投资策略的研究和实施。

3. Wind：Wind是中国本土的金融数据库，它提供了包括股票、债券、期货、基金等多个市场的数据和分析工具。Wind的特点是其覆盖了中国市场的广泛数据，包括A股、港股、美股等多个市场的数据。

4. CRSP：CRSP是美国的一个股票市场数据库，主要提供美国股票市场的历史股价和财务数据。CRSP的数据广泛应用于学术研究和量化投资领域。

5. Quandl：Quandl是一个开放数据平台，提供了来自各个领域的大量数据，包括金融、经济、社会等多个方面的数据。Quandl的特点是数据源丰富、易于获取和使用，适用于各类数据分析和量化模型的构建。

需要注意的是，以上只是一些常见的量化投资数据库，实际上市场上还存在其他不同类型和覆盖范围的数据库，根据具体的需求和研究对象，选择适合自己的数据库是非常重要的。

量化用的数据库有多种选择，其中较为常见的有以下几种：

1. MySQL：MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，广泛应用于量化交易中。它具有快速、可靠、稳定的特点，支持高并发处理和大规模数据存储。

2. PostgreSQL：PostgreSQL是另一种开源的关系型数据库管理系统，也是量化交易中常用的数据库之一。它具有高度的可扩展性和灵活性，支持复杂的查询和事务处理。

3. MongoDB：MongoDB是一种面向文档的NoSQL数据库，适用于处理非结构化数据和大规模数据存储。在量化交易中，可以用来存储行情数据、交易记录等。

4. Redis：Redis是一种开源的高性能键值存储系统，常用于缓存和实时数据处理。在量化交易中，可以用来存储临时数据、计算结果等。

除了以上常见的数据库，还有一些专门为量化交易设计的数据库，如KDB+、TimescaleDB等。这些数据库具有更高的性能和更适合量化交易的特点，但一般需要付费使用。

在选择量化用的数据库时，需要考虑数据量、数据类型、查询需求、性能要求等因素。同时，还需要考虑数据库的稳定性、安全性、可扩展性等方面的问题，以确保数据库能够满足量化交易的要求。