Wat is de Fastparquet library voor efficiënte dataopslag?
Stel je voor: je hebt een backtest gedraaid op 10 jaar AAPL data, inclusief minutiekeuze en orderboekinformatie. Je wilt die data snel laden, comprimeren en bewaren voor je volgende bot-run.
Als je die 20 GB CSV’s steeds opnieuw inleest, verlies je tijd en geld.
Fastparquet is dan je vriend: een Python-bibliotheek die data opslaat in Parquet-bestanden, razendsnel in te lezen, klein en perfect voor algoritmische trading workflows.
Wat is Fastparquet eigenlijk?
Fastparquet is een Python-library die Parquet-bestanden leest en schrijft. Parquet is een columnair dataformaat: het bewaart kolommen bij elkaar, in plaats van rijen.
Dat maakt het extreem efficiënt voor datasets die je vaak filtert op specifieke features, zoals prices, volumes of indicators.
Waarom is dat handig voor trading? Omdat je meestal niet álles tegelijk nodig hebt. Je pakt de close-prijs, het volume en misschien een RSI-kolom.
Fastparquet haalt die kolommen razendsnel uit schijf, zonder de hele file te laden. Dat scheelt seconden tot minuten bij grote backtests op historische tick- of minutie-data.
Een Parquet-file is compact. Compressie (bijvoorbeeld snappy of gzip) zorgt dat je 20 GB aan CSV’s terugbrengt naar 5–8 GB. Bij API-feeds van brokers als Interactive Brokers of Alpaca, en eigen CSV’s van je bot, hou je schijfruimte over voor extra assets en langere tijdreeksen. Fastparquet is open-source en werkt goed met Pandas.
Je kunt je DataFrame direct wegschrijven naar .parquet en later weer inladen zonder types te verliezen.
Dat is fijn voor risk management: je weet precies welk datatype bij welke kolom hoort, zonder rare ‘object’-types.
Waarom het belangrijk is voor algoritmische trading
Backtesting staat of valt met snelle data-invoer. Als je bot 500.000 rijen per seconde moet doorlopen, wil je niet wachten op langzame CSV-parsers.
Fastparquet leest data in blokken, waardoor je geheugen en CPU slim gebruikt. Je bot start sneller op, en je kunt vaker testen in dezelfde tijd.
API’s van brokers leveren soms grote datasets. Bij een live-papertrade loop je tegen latency aan als je data steeds opnieuw inlaadt. Met Parquet heb je een lokale cache die razendsnel beschikbaar is. Je haalt de benodigde kolommen eruit en stuurt ze naar je trading-engine.
Risicomanagement wordt makkelijker. Parquet bewaart schema’s, dus je weet dat ‘close’ float64 is en ‘symbol’ string.
Geen gedoe met gemengde types in CSV’s. Je kunt features zoals stoploss-niveaus, spread en slippage betrouwbaar opslaan en later analyseren. Voor professionele Bloomberg-stijl dataopslag in Python doen opslagkosten ertoe.
Een Parquet-file van 5 GB kost bij cloud-opslag (bijvoorbeeld S3) ongeveer €0,115 per maand. Een CSV van 20 GB kost vier keer zoveel.
Als je meerdere assets en timeframes bewaart, loopt dat snel op. Parquet bespaart je dus echt geld.
Hoe Fastparquet werkt: de kern in heldere stappen
Je schrijft een Pandas DataFrame voor financiële data weg naar Parquet met fastparquet.write. Je kunt kiezen voor compressie (snappy is snel, gzip compacter) en je kunt de data partitioneren op symbol of datum.
Partitioneren betekent dat je mappenstructuur je query versnelt: bijvoorbeeld data/AAPL/2024-01.parquet. Fastparquet leest kolommen selectief in.
Met de columns-parameter laad je alleen wat je nodig hebt: close, volume, rsi. Dat scheelt geheugen en tijd. Je kunt ook filteren bij het inladen, zodat alleen rijen binnen een datumrange worden gelezen.
Je houdt types en metadata bij. Parquet onthoudt schema’s, dus je bot weet dat ‘timestamp’ datetime64[ns] is. Dat voorkomt fouten bij joins met order-events of API-responses. Je kunt ook custom metadata toevoegen, zoals broker, timeframe en spread-schatter.
Een voorbeeldje uit de praktijk: je bot slaat minutie-balken op voor 50 aandelen, 1 minuut en 5 minuten.
Je partitioneert per symbool en per jaar. De totale grootte is 8 GB. Je laadt voor één symbool en één maand maar 150 MB in, en je backtest loopt een stuk vlotter.
Prijzen, varianten en praktische voorbeelden voor trading
Fastparquet is gratis. Je installeert met: pip install fastparquet.
Als je snappy-compressie wilt, installeer je python-snappy (meestal ook gratis). Bij cloud-opslag betaal je voor opslag en verkeer. S3 Standard: ongeveer €0,023 per GB per maand, plus €0,09 per GB download.
Parquet verlaagt je opslag én je downloadvolume door compressie. Pas op voor varianten: er is ook pyarrow.
Beide libraries schrijven Parquet, maar fastparquet is vaak lichter en sneller voor simpele Pandas-workflows. PyArrow is krachtiger voor complexe data (bijv. nested structures) en Arrow-tabellen. Voor algoritmische trading bots die vooral tabulaire data hebben, is fastparquet een praktische keuze. Gebruik Dask voor het verwerken van gigantische datasets als je backtest-data uit de hand loopt. Prijsindicatie voor een kleine set-up: een backtest-dataset van 10 aandelen, 5 jaar minutie-data, gecomprimeerd in Parquet, kost je ongeveer 2–3 GB opslag.
Bij S3 is dat €0,05–€0,07 per maand. Als je ook tick-data bewaart, reken dan op 20–40 GB, oftewel €0,50–€1,00 per maand.
Je bespaart al snel €2–€5 per maand ten opzichte van CSV’s. Compressie-keuze beïvloedt snelheid en grootte. Snappy is sneller, gzip compacter.
Voor live-papertrading kies je snappy, zodat je cache razendsnel laadt. Voor archief kies je gzip, als je de data vooral bewaart en minder vaak inlaadt.
Tip: partitioneer altijd per symbool en tijdseenheid. Zo voorkom je dat je bij een kleine query toch een enorme file moet doorspitten.
Praktische tips voor algoritmische trading bots
- Schrijf je DataFrame direct weg na elke API-pull. Zo bouw je een betrouwbare cache die je bot steeds hergebruikt.
- Gebruik columns-parameter om alleen benodigde kolommen te laden. Doe dit in je backtest-loop voor speed.
- Combineer met een broker-API. Haal data bij Interactive Brokers of Alpaca, schrijf naar Parquet, en gebruik die cache voor je bot.
- Houd schema’s bij. Sla een klein ‘schema.json’ op naast je Parquet-bestanden, zodat je weet welke kolommen en types je verwacht.
- Test compressie op je eigen hardware. Soms is gzip op NVMe sneller dan snappy op HDD. Kies wat bij je setup past.
- Monitor opslagkosten. Als je meerdere brokers en timeframes bewaart, kan het snel oplopen. Parquet helpt, maar blijf bewust.
Begin klein. Pak één symbool, één timeframe, en bouw je pipeline stap voor stap op.
Zodra je ziet hoe snel Parquet laadt, wil je niet meer terug naar CSV.
Je bot wordt sneller, je backtests betrouwbaarder en je risicomanagement strakker. Met Fastparquet leg je een stevige basis voor je algoritmische trading stack. Je data ligt klaar, je broker-API levert aan, en je bot draait. Zo hou je tijd over voor wat echt telt: strategie verbeteren en risico’s managen.