股票量化交易软件技术文档
1. 概述与应用场景
股票量化交易软件是通过数学模型与算法实现自动化投资决策的系统工具，其核心价值在于将市场数据、交易规则和风险管理转化为可执行的程序化指令。该软件适用于股票市场的趋势跟踪、套利交易、高频交易等多种场景，能够帮助投资者克服人为情绪干扰，提升交易效率与收益稳定性。区别于传统主观交易，其优势体现在策略可回溯性、执行一致性和风险可控性。
2. 系统架构与技术选型
2.1 分层架构设计
股票量化交易软件采用模块化分层架构（见图1），包含：
数据层：通过Tushare Pro、聚宽等接口获取实时行情与历史数据，支持CSV本地存储及数据库动态更新；
策略层：基于Python实现双均线、MACD、机器学习等算法模型，支持用户自定义策略开发；
执行层：集成算法交易引擎（如vn.py框架），支持TWAP、VWAP等智能拆单算法，并与券商API对接实现自动化报单；
风控层：内置止损止盈、仓位动态平衡等规则，实时监控资金回撤与异常交易行为。
2.2 技术框架
本系统以Python为核心开发语言，结合以下技术栈：
量化框架：vn.py（支持多市场接入与策略回测）；
数据分析：Pandas、NumPy、TA-Lib（技术指标计算）；
机器学习：Scikit-learn、TensorFlow（因子挖掘与预测模型）；
可视化：Matplotlib、PyQt5（策略绩效展示与交互界面）。
3. 功能模块详解
3.1 数据管理模块
数据源配置：支持Tushare Pro、Wind等API密钥动态加载，可自定义股票池与时间范围；
数据预处理：提供复权处理、缺失值填充、特征标准化等功能，适配不同策略需求；
本地缓存：自动将高频访问数据缓存至Redis，降低实时查询延迟。
3.2 策略开发模块
策略模板库：内置均线交叉、布林带突破等经典策略，用户可通过继承基类快速迭代；
回测引擎：支持多周期并行回测（日线/Tick级），输出夏普比率、最大回撤等12项风控指标；
参数优化：提供网格搜索与遗传算法，实现参数空间高效遍历。
3.3 交易执行模块
智能算法：支持冰山订单、手订单等高级执行策略，最小化市场冲击成本；
多账户管理：可同时接入模拟盘与实盘账户，支持资金分配与优先级设置；
日志监控：实时记录订单状态、成交明细及异常警报，确保交易可追溯性。
4. 配置要求与环境部署
4.1 硬件配置
基础环境：CPU i5以上（推荐i7），内存16GB（高频策略需32GB），SSD硬盘500GB；
网络要求：实盘交易需10Mbps以上专线，延迟低于50ms。
4.2 软件依赖
操作系统：Windows 10/11、Ubuntu 20.04 LTS；
Python环境：3.8及以上版本，需安装TA-Lib库（Windows用户需预编译whl文件）；
数据库：MySQL 8.0（历史数据存储）、Redis 6.2（实时缓存）。
4.3 部署流程
1. 依赖安装：执行`pip install -r requirements.txt`安装量化包；
2. 权限配置：在`config.yaml`中设置API令牌、交易账户及风控阈值；
3. 服务启动：通过`python main.py mode=prod`进入生产环境模式。
5. 使用说明与操作指南
5.1 策略配置流程
1. 选择模板：在策略库中加载双均线策略（示例路径：`egs_local_strategies/double_ma`）；
2. 参数调整：编辑`conf/double_ma.yaml`，设置短周期（默认5日）与长周期（默认20日）；
3. 数据回填：指定回测起止日期，系统自动下载并校验数据完整性。
5.2 实盘运行步骤
1. 风险复核：检查最大仓位限制、单日止损比例等参数；
2. 模拟验证：在仿真环境中运行至少3个完整交易日；
3. 实盘切换：通过命令行参数`live=true`激活实盘接口。
5.3 监控与调优
仪表盘：实时查看资金曲线、持仓分布及信号触发频率；
日志分析：使用ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）堆栈进行异常诊断；
动态调参：根据市场波动率自动调整策略灵敏度阈值。
6. 安全与合规性
股票量化交易软件遵循《金融业开源软件应用评估规范》（JR/T 0291—2024），在以下方面满足监管要求：
数据加密：采用AES-256加密传输行情与交易指令；
权限隔离：实行三权分立机制（开发、运维、审计账号独立）；
合规备案：所有策略上线前需通过内部合规审查，留存完整测试记录。
本技术文档详细阐述了股票量化交易软件的核心架构与操作规范。通过模块化设计与严格风控机制，该软件可有效支撑从策略研发到实盘交易的全生命周期管理。未来将持续优化算法性能，并拓展至期权、期货等多品种交易场景。开发者可参考附件的《量化策略设计规范》，进一步定制专业化交易解决方案。
