2019年创业做过一年的量化交易但没有成功，作为交易系统的开发人员积累了一些经验，最近想重新研究交易系统，一边整理一边写出来一些思考供大家参考，也希望跟做量化的朋友有更多的交流和合作。

整理和总结了交易系统的架构，这样整体说一下可能更加容易了解。交易系统通常涉及多个模块的协作，包括数据采集、策略执行、订单管理和风险控制等。以下是一个概述和关键步骤：

1. 系统架构概述

自动化交易系统通常由几个核心模块组成：
- 数据采集模块：实时获取市场行情数据，包括价格、成交量等。
- 策略模块：根据行情数据计算交易信号，采用技术指标、算法策略或机器学习模型。
- 订单管理模块：将交易信号转化为买卖指令，发送至交易所。
- 风险控制模块：监控账户风险、控制仓位，防止发生巨大亏损。
- 实时监控与报警模块：记录交易操作，提供系统状态监控。

2. 技术栈

- 编程语言：Python 和 C++ 是比较常见的选择。Python 开发速度快，适合策略开发和原型实现，C++ 则适合对延迟有更高要求的核心模块。
- 数据源：可以使用交易所 API 或第三方数据供应商获取实时行情。
- 数据库：使用数据库存储历史数据和日志。

3. 数据采集模块

- 使用交易所提供的 WebSocket 接口订阅实时行情，确保延迟最低。
- 对于历史数据，可以通过 REST API 获取，并存储以用于回测。

4. 策略模块

- 策略可以基于技术指标（如均线交叉、RSI）或者使用机器学习（如回归、分类模型）。
- 需要对策略进行回测，使用历史数据评估策略的有效性，之前都是自己开发的，最近用了tradingview挺好用，Python 的 backtrader也被推荐使用后面可以研究。

5. 订单管理模块

- API集成：通过交易所提供的 REST API进行下单操作。
- 订单类型：支持限价单、市场单、止损单等订单类型，根据策略选择合适的下单方式。
- 异常处理：处理常见异常如网络中断、订单拒绝等情况，保证系统的鲁棒性。

6. 风险控制模块

- 仓位管理：控制单笔交易的资金比例，避免过度杠杆。
- 止损止盈：设置止损点和止盈点，限制单次交易的最大损失。
- 风控规则：如最大回撤限制、每日损失上限等，用于保护账户资产。

7. 实时监控与报警

- 日志记录：将交易日志、行情数据等写入数据库或日志文件，方便后续分析。
- 监控面板：可以使用 Grafana 等工具，实时监控系统状态，如订单执行情况、资金曲线等。
- 报警机制：设置错误或风险事件的自动报警，通过短信或邮件通知。

特别注意：

1. 交易成本：每笔交易会有手续费，频繁交易时可能会显著影响收益，每次交易资金量如果过大还会有未成交成本和滑点成本。
2. 网络延迟：对于高频交易，网络延迟会影响策略执行效果，需考虑服务器与交易所的距离。