【导读】随着Northstar盈富量化交易平台v5.0的里程碑版本发布，笔者花费了两三年业余时间打造的开源交易系统完成了从零到一的探索。借此可以分享一下本人对量化交易系统的一点粗浅认识。

工欲善其事，必先利其器

笔者从一开始便是量化交易爱好者。笔者对量化交易的初体验源于付费的量化软件。

随着交易实践的深入，每年动辄过万元的软件服务费对于量化入门用户而言，是一项实实在在的负担。除此以外，商业软件在可扩展性方面的限制甚多，导致许多的策略想法无法实现。

由于笔者从事的是软件研发的相关工作，打造开源项目的初衷除了对商业软件现状的不满外，同时也是对工程能力的一种自我挑战。正如古装小说中的武林高手一样，真正的高手都喜欢打造一件自己称手兵器。

Northstar盈富量化交易平台设计的目标正是成为笔者心中的那件可以随心所欲的称手兵器。

因此在设计上，平台的难点在于系统的可扩展性。要让一个系统兼容不同交易所接口，同时也要让一套开发模式兼容不同类型的交易策略。

交易所接口的调研

不同的交易所所采用的通信协议各不相同，但通信模式基本上可以抽象成两种：一种叫应答模式，一种叫订阅推送模式。

所谓应答模式，就像是HTTP请求，每个请求对应一个服务端响应。例如老虎证券的交易接口采用的正是HTTP协议来实现应答模式。然而，HTTP并非是唯一的实现方式，例如国内期货CTP平台接口，就并非采用HTTP协议，而是基于TCP连接的非通用协议。

所谓订阅推送模式，就像websocket协议，客户端与服务端建立连接后，服务端可以主动向客户端推送数据包。例如老虎证券的行情接口采用的便是websocket协议。基于C++的接口可选的方案更多，有的平台使用基于TCP发送，有的平台基于UDP发送。

站在开发者用户的角度，不需要关心传输是是基于TCP还是UDP，也不需要知道数据是用通用协议封装还是自定义协议封装。因为接口的SDK往往已经处理好数据包解析的工作。

不管对接哪个交易所平台的接口，只要理解了以上两种通信模式，就不难理解平台接口的设计逻辑。不同的平台接口，数据结构差异非常大，因此在设计本地交易系统时，防腐层设计的通用性直接影响系统的可扩展性。本文仅对系统的难点与关键点作概括性介绍，关于防腐层更详细的实现方式可参考Northstar项目源码，在此便不作展开。

策略模式的调研

由于笔者本人对量化交易的策略认识有限，且更多是基于期货市场的交易策略。因此在设计交易平台时，只考虑了基于技术指标的交易策略、基于价差的套利对冲策略两种策略模式。而且策略模式也是主要基于个人交易场景。像基金公司对持仓有要求的、基于因子进行调仓换股的策略模式，并不适用。

策略编程模式的选型

综观坊间知名的量化交易平台，不管是商业软件还是开源软件，站在用户的角度看，编程模式无非就两种：一种是基于行情数据的事件驱动型架构，一种是基于策略轮询的循环计算型。Northstar采用的是基于行情数据事件驱动的编程模型，通过行情数据的刷新来驱动策略逻辑的执行。

可灵活接入行情的模拟账户

模拟账户本质上就是模拟交易与模拟结算。有不少商业软件在试用阶段仅允许用户使用模拟账户进行交易，在付费购买后又仅允许用户使用实盘账户进行交易。

在笔者看来，模拟账户对用户而言，是起到UAT环境的作用：即当用户的交易策略编码完毕后，还需要借助模拟账户来在实盘运行一段时间，以用实盘数据来对交易策略进行预生产验证。以CTP为例，不管是SimNow环境还是仿真环境，都无法用真实的行情进行实时行情同步验证。因此量化交易平台自带一个模拟账户，能接入不同的行情进行模拟交易显得尤为重要。

灵活可控的历史回放（回测）

坊间商业软件对策略回测的实现方案通常是针对某个策略进行回测。回测本质上就是历史数据的重放。大部分商业软件不知道是出于哪方面的考虑，都不支持历史回放功能。但在笔者看来，历史回放是一个最自然直观的回测方案，它甚至不需要单独实现一个回测模块。只需要设置好回放时段，配上不同的回放精度和回放速度，便可以对策略进行验证。如果多个策略绑定的是同一个合约，一次回放便可实现多个策略同时回测的效果。若是一个策略绑定了多个合约，只需要选择同时回放多个合约的数据。

可视化设计的思考

不是每个量化交易系统都需要做可视化设计，也完全可以黑箱化运行，仅通过日志文件来记录程序的状态变化过程。只是当系统越来越复杂时，一个可视化界面让用户更易用更高效。比如当策略涉及几十个指标值输出时，一个好的可视化界面会更容易定位问题；同时，可视化界面能对策略研发起到关键作用。

版本迭代的过程

事实上，以上提到的需求分析以及实践方案并非从一开始就想得那么清楚。而是经历了多个版本的迭代与实践，再结合初期用户的反馈意见而最终形成。以下便是各个大版本的演变过程 ：

v1.0，仅接通了CTP网关，可进行手工交易与模拟交易，实现了基本的网关管理功能；

v2.0，完成了策略自动化交易；

v3.0，增加了模组管理功能，正式开源项目；

v4.0，优化了策略编程接口，增加了历史回放，增加了技术指标功能以及指标可视化，经过实盘应用检验；

v5.0，优化了可扩展性，引入了老虎证券网关。至此，量化交易平台仅完成了从零到一的搭建，即完成了交易程序化。

未来还要向交易智能化进发，引入更多AI能力。让我们拭目以待！

总结回顾

本文介绍了笔者亲手打造量化交易系统的动机是想打造一件称手的兵器来征战交易市场。通过对可扩展性这一核心需求的调研与分析，结合量化软件的几个核心场景，确定了量化软件要解决的问题域与核心技术点所在。

更详细的代码方案可关注开源项目：https://gitee.com/dromara/northstar