手把手搭建交易系统
📚 共计 30 章节
01
交易系统概述
什么是交易系统，核心要素（策略、风控、执行），为什么需要自动化
概念
入门
02
开发环境搭建
Python安装/pyenv，虚拟环境，必备库：pandas, numpy, ccxt, backtrader
环境
工具
03
数据获取基础
认识OHLCV，ccxt获取交易所行情，数据清洗与预处理
数据
API
04
数据存储与管理
CSV / SQLite存储，数据读取与更新策略
存储
SQL
05
技术指标计算
SMA/EMA, RSI, MACD, 布林带实现
指标
计算
06
K线图绘制
matplotlib绘制K线，成交量子图，技术指标叠加
可视化
matplotlib
07
策略开发入门
策略组成部分，第一个简单策略：双均线交叉
策略
入门
08
回测框架搭建
逐K线循环，交易日志，绩效指标：夏普、最大回撤
回测
引擎
09
Backtrader入门
框架介绍，数据源加载，第一个Backtrader策略
框架
backtrader
10
Backtrader进阶
自定义指标，多数据源，参数优化
进阶
优化
11
风险管理基础
凯利公式、固定比例仓位，止损止盈，最大回撤控制
风控
仓位
12
资金管理模块
动态仓位计算，风险敞口限制，资金曲线监控
资金
模块
13
订单类型与执行
市价/限价/止损单，订单状态管理，模拟执行引擎
订单
执行
14
事件驱动架构
事件驱动概念，事件总线，事件处理器
架构
事件
15
多策略管理
策略注册/注销，组合运行，权重分配
多策略
组合
16
实时行情接入
WebSocket基础，ccxt WebSocket，数据缓存与分发
实时
WebSocket
17
交易信号生成
信号生成器，过滤与确认，优先级管理
信号
生成
18
自动化交易执行
对接交易所API，自动下单，处理限频与错误
自动化
API
19
日志系统设计
日志级别，格式化存储，日志轮转
日志
调试
20
配置管理
YAML/JSON管理，环境变量，热加载
配置
YAML
21
性能优化
向量化计算，多线程/异步IO，内存管理
性能
优化
22
数据库进阶
TimescaleDB，数据分区与索引，查询优化
数据库
时序
23
Web界面开发
Flask监控面板，实时数据，策略控制接口
Web
Flask
24
通知系统
邮件、钉钉/企微机器人、短信告警
通知
告警
25
策略回测报告
生成HTML报告，绩效可视化，交易记录分析
报告
分析
26
参数优化与过拟合
网格搜索、遗传算法，防止过拟合技巧
优化
过拟合
27
模拟交易环境
模拟交易服务器，撮合引擎，资金管理
模拟
测试
28
实盘部署
服务器选型，Docker容器化，监控运维
部署
Docker
29
系统测试
单元测试、集成测试、压力与稳定性测试
测试
质量
30
交易系统总结
架构回顾，常见问题，未来扩展方向
总结
展望