19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。
- 日志与监控模块：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
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