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。

本篇谈谈系统主要可以选择的技术栈，主要还是要符合实际情况，之前创业团队只有6个人，其中1个交易策略、2个系统开发、1个数据开发、2个模型开发，所以交易系统开发基本上就是只用到python和C++，3个月构建出来一套从数据采集、模型训练、策略回测、实盘交易的最简系统，而且系统的稳定性也经过了实盘的验证，确实是每天都在不停的修改和优化。

在自动化交易系统的开发中，技术栈的选择至关重要，因为它直接影响系统的性能、可扩展性、稳定性和开发效率。一个合理的技术栈可以确保系统在高频的市场交易环境中保持高效和稳定。技术栈的选择需要考虑系统的各个模块，例如数据采集、策略实现、订单管理、风控、监控报警等。以下是自动化交易系统的常见技术栈的详细扩展。

2.1 编程语言选择

编程语言的选择是自动化交易系统开发中的第一步，不同的编程语言在性能、开发难易度、社区支持等方面各有优势。常见的编程语言选择包括：

• Python：Python 是自动化交易系统中最常用的语言之一。它的语法简洁易学，拥有丰富的第三方库和框架，如 pandas、NumPy、scikit-learn、TA-Lib 等，这些库为数据处理、技术分析和机器学习提供了极大的便利。Python 还具备较强的社区支持和开发效率，适合用于策略开发、数据分析和原型验证。缺点是 Python 的执行速度相对较慢，因此在高频交易场景中可能不如其他语言。

• C++：对于需要高性能和低延迟的系统，C++ 是首选语言之一。C++ 的编译代码执行速度极快，能够满足高频交易中毫秒级甚至微秒级的延迟要求。C++ 也非常适合用于实现底层的数据采集模块、订单管理模块等对性能要求高的部分。但 C++ 的开发周期较长，代码维护的复杂性较高。

• Java：Java 具有较高的跨平台兼容性，且在企业级应用中有广泛的应用。Java 的虚拟机（JVM）具有良好的内存管理和垃圾回收机制，能够为自动化交易系统提供稳定的性能表现。Java 的生态系统非常丰富，适合用于构建分布式系统和微服务架构。

• JavaScript/Node.js：对于需要处理实时数据流的系统，Node.js 也是一个很好的选择。Node.js 基于事件驱动和异步 I/O 模型，适合处理 WebSocket 实时数据采集，尤其是在需要同时维护大量连接的场景中具有优势。JavaScript 还可以用于开发前端可视化监控面板。

2.2 数据库技术

数据存储在自动化交易系统中至关重要，包括历史数据的存储、交易日志的记录、账户状态的跟踪等。根据不同的数据特性和使用场景，数据库技术的选择包括：

• 关系型数据库（RDBMS）：例如 MySQL 和 PostgreSQL，这些数据库适合存储结构化数据，如历史 K 线数据、订单信息、交易日志等。关系型数据库支持 SQL 查询语言，数据的可靠性和一致性较好，适合进行复杂的数据查询和统计分析。PostgreSQL 还具有丰富的数据类型支持和扩展性，适合在需要进行数据聚合和复杂分析的场景中使用。

• NoSQL 数据库：例如 MongoDB、Redis 和 Cassandra，这些数据库适合存储非结构化或半结构化的数据。MongoDB 适合用于存储实时行情数据、订单簿深度等具有高变动性的数据。Redis 是一种内存数据库，常用于缓存实时数据和加速数据访问，尤其是在需要快速响应的系统中具有极大优势。Cassandra 则适合处理大规模的分布式数据存储。

• 时间序列数据库：例如 InfluxDB 和 TimescaleDB，这些数据库专为存储时间序列数据而设计，适合用于存储市场行情、K 线数据等随时间变化的数据。它们在处理时间序列数据的插入、查询、聚合方面具有很高的效率。

2.3 消息队列与数据流处理

自动化交易系统中各模块之间需要进行数据交互和通信，特别是在数据采集、策略执行和订单管理之间，需要高效的消息传递机制。消息队列和数据流处理技术的选择包括：

• Kafka：Kafka 是一种分布式消息队列，适合用于自动化交易系统中的数据传输与异步处理。它能够处理高吞吐量的数据流，确保数据在采集模块、策略模块、订单模块之间的传输效率和稳定性。Kafka 还具有持久化的功能，保证数据的可靠性。

• RabbitMQ：RabbitMQ 是另一个常用的消息队列，支持复杂的路由和消息确认机制，适合用于需要可靠传递的数据场景。例如，在策略模块生成交易信号后，通过 RabbitMQ 传递给订单模块，并确保订单执行成功。

• Apache Flink 或 Spark Streaming：对于需要实时处理和分析大规模数据流的场景，可以选择 Apache Flink 或 Spark Streaming。这些数据流处理框架适合对数据进行实时计算和复杂事件处理，例如实时计算市场指标，捕捉市场异常等。

2.4 前端技术

自动化交易系统通常需要一个可视化界面来监控交易系统的运行状态、查看账户盈亏、查看交易策略的表现等。前端技术的选择包括：

• React.js 或 Vue.js：React.js 和 Vue.js 是当下流行的前端框架，可以用于构建交互性强的用户界面。例如，使用 React.js 来构建交易系统的监控面板，展示账户状态、策略运行情况、实时行情等。它们具备很好的组件化开发模式，可以使前端页面的开发和维护更加高效。

• D3.js：D3.js 是一个基于数据驱动的图形库，适合用于数据可视化。例如，使用 D3.js 来绘制市场行情的 K 线图、交易量柱状图、账户净值曲线等，帮助用户直观地了解市场和策略的运行状态。

• WebSocket：为了实现实时的市场数据推送，前端可以使用 WebSocket 与后端进行通信，将行情数据和策略信号实时更新到前端界面上，便于操作员随时了解系统的最新状态。

2.5 系统架构与框架

自动化交易系统通常由多个模块组成，包括数据采集、策略执行、订单管理、风险控制和实时监控等，因此需要选择合适的架构和框架来保证系统的模块化、可扩展性和稳定性。

• 微服务架构：自动化交易系统可以采用微服务架构，将数据采集、策略执行、订单管理、风控等模块解耦，每个模块作为独立的服务运行。这样做的好处是每个模块可以独立扩展、独立部署，提升系统的灵活性和可维护性。微服务之间可以通过 gRPC 或 REST API 进行通信。

• Spring Boot（Java）：如果使用 Java 作为主要开发语言，Spring Boot 是构建微服务的优秀框架。它提供了一套完整的基础设施支持，便于快速开发、配置和部署独立的服务模块。

• Flask 或 FastAPI（Python）：对于 Python 语言，Flask 和 FastAPI 是开发 RESTful 服务的常用框架。FastAPI 具有更高的性能，适合用于需要处理高并发请求的场景，例如实时行情数据的查询和推送。

• Docker 与 Kubernetes：为了方便系统的部署和扩展，可以使用 Docker 来封装各个模块的运行环境，并使用 Kubernetes 来管理容器的编排和调度，以实现系统的弹性扩展和高可用性。

2.6 开发工具与测试框架

在自动化交易系统的开发过程中，使用合适的开发工具和测试框架，可以提升开发效率并确保系统的稳定性。

• IDE 与代码管理：例如，使用 PyCharm（Python）或 IntelliJ IDEA（Java）作为开发环境，提供丰富的调试和代码检查功能。使用 Git 进行版本控制和协作开发，通过 GitLab 或 GitHub 来管理代码仓库和 CI/CD 流水线。

• 单元测试与集成测试：自动化交易系统的每个模块都需要经过严格的测试。可以使用 pytest（Python）或 JUnit（Java）进行单元测试，确保每个函数和类的正确性。同时，使用 Selenium 进行端到端测试，模拟实际用户操作，确保系统整体功能的正确性。

• 压力测试与性能测试：为了评估系统在高并发环境下的表现，可以使用 JMeter 或 Locust 进行压力测试，测试系统的数据采集、订单处理模块在高负载情况下的性能表现。

2.7 风控与安全技术

自动化交易系统涉及大量资金的进出，安全性是不可忽视的部分，必须采取严格的风控与安全技术来保护系统和账户的安全。

• 身份验证与授权：可以使用 OAuth 或 JWT（JSON Web Token） 实现用户的身份验证和授权，确保只有合法用户才能访问系统的关键功能。

• 加密与安全传输：所有与交易所 API 的通信应使用 HTTPS 或 WSS 来加密传输数据，防止中间人攻击。同时，对敏感信息（如 API 密钥）进行加密存储，保护账户安全。

• 入侵检测与审计：可以使用 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana） 来收集和分析系统日志，通过设置安全规则进行入侵检测，发现并及时应对潜在的安全威胁。还可以定期审计交易日志，确保每笔交易均符合风控规则。