量化交易
把策略变成
可上线运行的系统
周期约 15天
业务线量化系统
核心栈C++/Rust / Python / 多交易所 API
地区中国
项目背景与挑战
客户为量化团队，已有研究阶段的策略，需要把策略从 Notebook 走到真实市场。要求支持多策略并行、低延迟执行，回测与实盘逻辑一致。
难点在回测与实盘的一致性——很多量化系统的痛点是"回测漂亮、实盘亏钱"，本质是回测引擎与实盘执行用了不同代码路径。
我们承接的范围
策略框架、回测引擎、实盘执行链路、多交易所对接、风控与监控、运维报警。
范围 1
策略框架
范围 2
回测引擎
范围 3
实盘执行链路
范围 4
多交易所对接
范围 5
风控与监控
范围 6
运维报警
技术栈
核心
C++ / Rust 低延迟执行
策略
Python 策略框架，热加载
交易所
CEX/DEX 多交易所统一抽象
回测
与实盘共享同一执行代码路径
关键技术决策
决策 01
回测与实盘同构
回测引擎与实盘执行共享同一份订单逻辑，从架构上避免回测虚高实盘亏损。
决策 02
策略隔离
多策略隔离运行，单一策略异常不影响其他策略，故障域限定在策略级别。
决策 03
实时风控
仓位、敞口、亏损上限实时监控，触发即止损，风控不依赖策略自觉。
交付成功（脱敏）
<200 ms
订单端到端延迟
10+
并行策略数
30+ 个
对接交易所
团队与周期
总周期约 15天，投入 4 人，分四阶段推进：
01
策略与需求梳理
02
回测与策略框架
03
实盘对接与风控
04
上线与监控
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