前言 Robert Carver是一位CTA策略研究与实战领域活跃的分享者，他的书Systematic Trading清晰且系统的介绍了如何构建一套多品种多周期的CTA交易系统。 最近Robert Carver在个人博客对其2021年的研究及过去在博客发表的文章做了系统化的总结，公布了其正在使用的交易系统，涉及从品种的筛选到具体的交易规则。 研究踩坑：哪些可以做，哪些不可以做 我从2013年到2021一直在使用这套交易系统，并且在2020年把策略的执行切换到了pysystemtrade（作者的开源框架）。 soon) Kurtosis as a trading rule (too complex and didn't work as well as expected) 以下方法确实有效，且已经应用在了今年的交易系统改进中 现在我总结性的概括一下我筛选标的/市场的流程： 阶段性的关注下经纪商（盈透）现在可供交易的品种； 维护一个关注品种的清单 (当前清单中有64个品种)； 从barchart.com提取历史数据，并加入到当前的交易系统
电商系统演进的主要驱动力是业务发展带来的规模和复杂度的挑战，不同阶段解决的主要矛盾不同。
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订单交易系统随着业务的发展，逻辑也越来越多，需要进行重构，之前已经把交易模块拆分了，目前还需要再把订单系统进一步拆分 当前的问题 订单相关代码都放在一起，随着业务发展，逻辑越来越复杂 履约和查询（ 批量查询和导出相关逻辑，不再查询业务MySQL，改为查询ElasticSearch ps: 重构时，要注意哪些业务是基本固定的，哪些是经常变动的，需要把变动的逻辑尽量放到一起 参考 重构：改善饿了么交易系统的设计思路
交易服务器部分 2. 应用层防火墙 3. 集群实现 4. Data feed 报价系统的设计 5. 核心交易系统的设计 5.1. 协议部分 5.2. 订单处理 6. 管理员控制台的设计 6.1. 交易服务器部分 图 1. 交易服务器架构蓝图 image.png 可以简单的讲交易服务器分为三大块：报价，交易，管理。 图 2. 交易服务器设计 image.png 2. 所以设计交易系统我们要考虑不同操作系统的差异与不同语言的通信。 核心交易系统的设计 交易系统的核心就是处理订单，开仓，平仓，挂单等等。下图展示了订单处理的内部模型。 图 5. Trade Core ? 5.1. 管理员控制台的设计 通常交易系统有两个控制台，分别是Adminstrator与Manager，Adminstrator是给运维人员使用，用于服务器配置，例如权限分配，性能监控，日志查看等等。
系统稳定性和系统可用性是对在线系统很重要的两个评价指标，也是最重要的系统能力，系统可用性或者成熟度不足，将会造成重大的事故或者经济损失。
本篇推文将分三个部分由浅到深，为大家介绍算法交易系统架构的细节： 算法交易系统概述 算法交易系统要求（重点） 算法交易系统架构（超重点） 第一部分：算法交易系统概述 算法交易是使用计算机算法自动做出交易决策 模型的选择直接影响算法交易系统的性能。使用多个模型（集合）可以提高预测精度，但会增加实现的复杂性。该模型是算法交易系统的大脑。 第二部分：算法交易系统要求 算法交易系统（ATs）使用计算算法制定交易决策，提交指令，并在提交后管理指令。近年来，算法交易系统越来越受欢迎，目前已占据通过国际交易所进行的大部分交易。 第三部分：算法交易系统架构 前面两部分我们介绍了智能算法交易系统的概念，以及生产算法交易系统的功能性和非功能性要求。 算法交易系统架构应被视为一个对于个人和组织想要设计他们自己的算法交易系统的参考点。 ? —End—
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