步骤

关键内容

工具/方法示例

策略构思

明确交易逻辑（趋势跟踪、套利、统计套利、机器学习等）

文献研究、市场观察

数据获取

历史数据（OHLC、成交量、基本面、另类数据等）

Tushare、Wind、Quandl、爬虫

数据清洗

处理缺失值、异常值、标准化

Pandas、NumPy

因子挖掘

技术指标（MACD、RSI）、基本面因子、情绪因子

TA-Lib、Scikit-learn

回测框架搭建

定义交易规则（开仓/平仓、滑点、手续费）

Backtrader、Zipline、PyAlgoTrade

步骤

关键要点

注意事项

历史回测

在历史数据上模拟策略表现

避免未来函数（Look-Ahead Bias）

参数优化

网格搜索、遗传算法优化参数

防止过拟合（样本外测试）

风险指标计算

夏普比率、最大回撤、胜率、盈亏比

需对比基准（如沪深300）

蒙特卡洛模拟

随机扰动参数测试鲁棒性

确保策略稳定性

步骤

实现方式

技术栈

交易接口对接

连接券商/交易所API（限价单、市价单、撤单）

CTP、IB API、CCXT（加密货币）

实时数据处理

行情订阅（Tick/K线）、实时计算信号

Kafka、RabbitMQ、Socket编程

风控系统

头寸管理、止损熔断、异常监测

独立风控模块（Python/C++）

订单执行

算法拆单（TWAP/VWAP）、防滑点策略

多线程/异步处理

模块

功能

工具示例

绩效监控

实时盈亏分析、策略偏离预警

Grafana、Prometheus

日志分析

记录交易行为、错误排查

ELK Stack（Elasticsearch+Logstash+Kibana）

策略迭代

定期更新因子、调整参数

自动化A/B测试

风险类型

解决方案

过拟合

使用Walk-Forward分析，限制参数复杂度

实盘滑点

回测中加入滑点模型（固定比例/动态价差）

市场环境变化

多策略组合（分散风险），设置环境适应机制

技术故障

灾备服务器、心跳检测、自动恢复机制