Rust适不适合做量化工作？
一般地认为，目前大部分场景策略开发最佳是Python；策略交易和部署是C++。但还是有人会问，Rust呢？
这个问题不太靠谱！
适不适合做一件事情，本身就是一件主观的事。即使是一件确定的事呢，也会有不同的答案，因此不同的人，自然有不同的看法。
语言精通水平不同：有人出神入化，有人只懂皮毛，出活有快有慢，自然会得出不同的结论。
角色和场景不同：有人做策略开发，有人做策略部署，有人做全栈，有人做风控或绩效评估等；有人高频，有人低频；
有人只要日bar，有人必上tick，这又如何一样？
条件不同：有人机器要省之又省，有人机器带宽无限造。有人时间很宝贵，有人人力很便宜，因人而异结论自然不同。
因此，适不适合，本身就是一个伪命题，鞋子合不合脚，本身也不需要别人来评价。
尽管如此
尽管做适不适合的评价，有点不太靠谱的。但并不是说，做这样的评价完全没有价值。就象"黑神话：悟空"，你在设计之前，不同的技术选型，也一定是结合自身的特点和工具、平台自身的优劣来得出来的，可能有一些无奈，可能也有一些经验。
一、评价维度
评价一个语言，往往可能有几个维度：易用、成熟度、 性能、安全、生态。放在这里，也是不错的几个维度。
1、易用性
学习资料（官方文档、书籍、博客）、国内baidu、stackoverflow；
学习上手所需时间；
代码简洁性;
2、性能
这个通过各种排名可以看到。
3、资源占用及安全性
GC和非GC，内存管理方式；
内存安全等；
内存和CPU占用；
4、语言自身成熟度
github star; 语言各种排名；
是否1.0？
异步和多线程：（JS和python:单线程，但均支持异步）
类型丰富、表现力强；
宏、类lammda（匿名函数）、
泛型；
FFI:ABI；
行业知名库的影响：
5、行业生态
使用普及性；
行业公司采用案例；
行业专业库广度和深度；
以上1-4仁者见仁，今天主要从第5项生态角度看，看看Rust在量化上是否有前景？
二、Rust行业量化生态评估
初步整理了Rust目前的生态，大家可以参考一下。参考时间是2024年9月初。
三、相关判断
Rust在机器学习库、基础库、文件IO上是比较强的；制图算不上强，但能满足正常需求。但有待提升；金融库和统计库相对较弱，但满足基本需求。
总体上，Rust在量化上的生态还是不错的。
回到最初的问题上：在策略开发上，是否适合，这个取决个人的水平，出活快就适合，出活快就算了；在策略交易和部署上，Rust其安全性、性能的保证可以成为除C++外的另外选择。如果从全栈开发角度，是一个不错的选项 。
仁者见仁，不争论。