量化定制工具技术设计

1. **策略引擎**

   - 核心策略逻辑与信号运算最好独立于界面，便于回测和实时计算
   - 可支持 Python 或自定义 DSL（Domain Specific Language）
2. **数据架构**

   - **历史数据**：日线、分钟线、成交量、资金流、指标衍生数据
   - **实时数据**：券商 API + 数据供应商（如聚宽、米筐、优矿）
   - **缓存机制**：对高频查询的数据做内存缓存，提高响应速度
3. **回测与实盘分层**

   - 回测引擎应支持 T+1、涨跌停、成交率模拟
   - 实盘策略引擎支持条件单触发和批量下单
   - 可用队列/事件驱动模型处理信号到下单的逻辑
4. **风控与仓位管理**

   - 内置 ATR、波动率、凯利公式、组合波动率目标计算
   - 支持“动态仓位调整”策略
5. **可扩展性**

   - 模块化插件设计，允许用户导入自定义指标、因子、策略
   - 数据源、券商 API 可抽象成接口