债券-欧度南栖

步不停，心自由

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2026-01-27
私有量化平台：交易引擎设计（Execution Engine）在自建私有量化交易平台中，执行模块（Execution Engine）是策略与真实市场之间的“唯一通道”。它不负责判断对错，只负责忠实、稳定、可控地执行策略意图。一句话定位：执行模块是量化系统中最“脏”、但也最关键的一层。一、执行模块的核心职责执行模块的职责可以总结为三类： 1. 下单执行
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2026-01-27
私有量化平台：策略开发与回测在自建私有量化交易平台中，策略开发与回测是承上启下的核心环节：向上承接数据系统（行情、指标、特征）向下决定是否值得进入实盘执行一个成熟的平台，并不是“策略跑得快”，而是策略逻辑清晰、可复现、可验证、可淘汰。 1. 策略开发 1.1 用编程语言实现交易逻辑私有量化平台的策略开发，本质是把交易思
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2026-01-27
私有量化平台：数据系统建设在自建私有量化平台中，数据系统不是辅助模块，而是整个系统的地基。策略可以迭代、模型可以替换，但一旦数据系统设计失误，所有上层能力都会被限制。尤其在“私有化量化平台”的场景下，数据系统的核心目标是：数据完全可控、口径统一、历史可复现，且不依赖第三方运行环境。一、数据系统在私有化量化平台中的定位
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2026-01-08
私有量化平台：架构规划详解在私有量化交易系统中，架构规划是系统能否稳定运行的核心。一个清晰、模块化、可扩展的架构能让策略回测、数据管理、风险控制和实盘执行顺利衔接。本文将对量化系统的架构规划进行系统性详解，从模块划分、功能职责到设计原则全面覆盖。一、系统架构的总体思路量化交易系统本质上是一个数据驱动 + 规则执行 +
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2026-01-08
私有量化平台：指南篇 ——以私有化方式实现策略自动化与纪律化交易私有量化交易平台的核心目标，并不是“做一个能跑策略的系统”，而是：在完全私有化的前提下，实现策略自动化、交易纪律化，确保数据安全与策略安全，避免任何形式的外泄风险。这决定了系统的设计思路、技术选型和模块划分，必须以长期可控、可扩展、可维护为前提。一、
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2026-01-08
量化入门：五、量化交易常用工具与技术详解量化交易不仅仅是策略，更是一个由工具、技术和数据构成的完整生态。掌握工具与技术，能够让策略落地，更安全、高效地执行。一、编程语言：量化交易的基础量化交易的核心在于规则和逻辑的可实现性，而编程语言就是实现的工具。 1. Python：入门首选优势：语法简单，容易上手
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2026-01-08
量化入门：四、量化交易的基本流程详解量化交易不是随机下单，而是一套从想法到执行再到验证的闭环流程。理解流程，才能系统化地搭建策略、管理风险和持续优化。量化交易的基本流程通常包括以下五个环节：提出交易假设数据准备策略实现回测与评估实盘与优化下面逐步详细说明。一、提出交易假设：量化交易的起点
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2026-01-08
量化入门：三、量化交易常见策略类型详解（全景版）量化交易策略，是通过明确规则指导买卖行为的系统化方法。根据策略逻辑和应用场景，常见策略可以大致分为以下几类：趋势跟随策略均值回归策略因子选股策略事件驱动策略套利与统计套利策略高频与微结构策略组合与多策略策略下面用表格方式进行详细分类与分析。一、趋势跟随策略（Trend Foll
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2026-01-08
量化入门：二、量化交易的核心组成 —— 一套完整系统是如何运转的量化交易从来不是“写一个策略就完事了”。真正能长期运行的量化交易，一定是一套结构完整、模块清晰、相互制约的系统。通常，一个完整的量化交易系统，由以下五个核心模块构成：交易策略数据系统回测系统执行系统风险控制系统下面逐一展开说明。一、交易策略：量化系统的“灵魂”
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2026-01-08
量化入门：一、什么是量化交易 —— 从本质到边界的全面理解一、量化交易并不是“让机器预测市场” 很多人第一次听到量化交易，会下意识理解为：用计算机算法预测股价走势这是一个常见但严重的误解。量化交易的核心，并不是预测未来的价格点位，而是通过对历史数据的统计分析，找出在长期内具备概率优势的交易行为，并用程序严格执行这些行为。换句话说，量化交易关注的是：
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