事件驱动架构与交易策略融合实战

📚 共计 30 章节

事件驱动架构基础

核心概念：事件、事件源、事件处理器、事件总线，与传统架构对比

交易策略基础

量化交易概述，趋势跟踪、均值回归、统计套利，回测与评估

事件驱动与交易策略融合

为什么需要事件驱动、融合架构设计、实时数据流处理

事件源与数据接入

市场数据源（行情、订单簿、新闻），数据接入层设计，清洗与标准化

事件总线实现

内存事件总线、分布式事件总线（Kafka/RabbitMQ），路由与过滤

事件处理器设计

策略处理器、风控处理器、订单处理器、日志处理器

处理器架构

策略引擎核心

策略注册与生命周期管理，事件到策略映射，状态管理

订单管理模块

订单生命周期、市价单/限价单/止损单，路由与执行

风险管理模块

VaR、最大回撤，实时风控规则引擎，仓位管理

回测系统设计

事件驱动回测框架，历史数据回放，性能评估指标

实时交易系统

系统架构、低延迟设计、高可用性保障

实时高可用

数据存储与历史分析

时序数据库（InfluxDB/ClickHouse），事件日志存储，离线分析

时序库分析

监控与告警

系统监控指标、日志聚合、实时告警机制

策略部署与运维

容器化部署（Docker/K8s），CI/CD流水线，灰度发布

事件处理吞吐量优化，内存管理，GC调优

单元测试、集成测试、压力测试、混沌工程

安全与合规

数据加密、访问控制、交易合规检查

多市场支持

股票、期货、加密货币、外汇市场适配

多市场适配

高级事件模式

复杂事件处理（CEP），事件时间窗口，模式匹配

机器学习集成

事件驱动的ML推理，特征工程，模型部署

分布式系统设计

事件一致性、分布式事务、CAP理论在交易中的应用

消息队列深度

Kafka实战、RabbitMQ实战，消息可靠性保证

流处理框架

Apache Flink / Spark Streaming 在交易中的应用

微服务架构

服务拆分、服务间通信、API网关

微服务网关

数据库选型

关系型 vs NoSQL，时序数据库，内存数据库（Redis）

前端监控面板

实时数据可视化，WebSocket推送，React/Vue实现

前端可视化

RESTful API、WebSocket API、FIX协议适配

灾备与恢复

多活架构、数据备份、故障切换策略

灾备高可用

实战项目一

基于事件驱动的趋势跟踪策略系统

实战趋势跟踪

实战项目二

多策略融合的统计套利系统

实战统计套利