量化交易系统开发涉及多个层面和复杂的组件，包括数据获取、策略设计、交易执行、风险管理等。由于量化交易系统的复杂性和特定性，一个完整的源代码示例可能会非常长并且包含多个模块。不过，我可以为你提供一个简化的Python框架示例，用于构建量化交易系统的基础。请注意，这只是一个起点，你可能需要根据你的具体需求进行调整和扩展。

量化交易系统简化Python框架示例

1. 安装必要的Python库

首先，你需要安装一些必要的Python库，如pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，以及可能用于数据获取的库（如tushare，这是一个免费的股票数据接口，但你需要注册并获取token才能使用）。

pip install pandas numpy tushare

2. 获取数据

使用tushare或其他API获取交易数据。以下是一个使用tushare获取币对历史行情数据的示例：

import tushare as ts  # 初始化tushare，设置你的token  
token = 'YOUR_TUSHARE_TOKEN'  
ts.set_token(token)  
pro = ts.pro_api()  # 获取股票数据，例如获取某币种的历史行情数据  
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20230101', end_date='20231231')  
print(df)

3. 设计量化策略

接下来，你需要设计量化策略。这里以一个简单的双均线策略为例：

import pandas as pd  def double_ma_strategy(data, short_window=5, long_window=20):  # 计算短周期和长周期的移动平均线  data['short_ma'] = data['close'].rolling(window=short_window).mean()  data['long_ma'] = data['close'].rolling(window=long_window).mean()  # 初始化交易信号  data['signal'] = 0.0  # 生成交易信号  data.loc[data['short_ma'].notnull() & (data['short_ma'] > data['long_ma']), 'signal'] = 1.0  # 买入信号  data.loc[data['short_ma'].notnull() & (data['short_ma'] < data['long_ma']), 'signal'] = -1.0  # 卖出信号  return data  # 应用策略到数据上  
data_with_signals = double_ma_strategy(df)