业务和功能介绍
有段时间幻想炒股赚钱，于是自研了一套量化交易系统，虽然现实并不理想，但是学了很多新技术，积累了很多经验。
模型研发：
超参数优化框架；
算子生成框架；
自定义高阶算子；
回测功能：
一套模拟交易环境；
极速回测框架；
模型研发与策略回测通用；
丰富的指标记录；
交易功能：
支持多种数据源、多种交易环境；
定时获取行情信息并持久化存储；
定时计算预测结果并持久化存储；
定时读取预测结果执行交易；
模型研发：
超参数优化框架；
算子生成框架；
自定义高阶算子；
回测功能：
一套模拟交易环境；
极速回测框架；
模型研发与策略回测通用；
丰富的指标记录；
交易功能：
支持多种数据源、多种交易环境；
定时获取行情信息并持久化存储；
定时计算预测结果并持久化存储；
定时读取预测结果执行交易；
项目实现
模型研发：
使用 qlib 作为基础平台；
使用 mmap 优化 qlib 中 ChangeInstrument 算子无法在线程间共享缓存的问题，大幅优化计算性能；
使用 Optuna 进行超参数优化；
使用 MlFlow 存储实验记录，并且将导入的所有本地代码的快照归档存储；
使用遗传算法进行因子挖掘；
构建大量高阶技术指标的算子；
交易功能：
低耦合设计，抽象出基础的数据源类、交易类，然后针对不同的数据源与交易系统开发对应的子类；
获取数据、计算预测值、执行交易分别为独立的定时任务，低耦合，易维护；
使用 SQLAlchemy 存储策略交易数据；
事件驱动，依然是低耦合设计；
使用 qlib 作为基础平台；
使用 mmap 优化 qlib 中 ChangeInstrument 算子无法在线程间共享缓存的问题，大幅优化计算性能；
使用 Optuna 进行超参数优化；
使用 MlFlow 存储实验记录，并且将导入的所有本地代码的快照归档存储；
使用遗传算法进行因子挖掘；
构建大量高阶技术指标的算子；
交易功能：
低耦合设计，抽象出基础的数据源类、交易类，然后针对不同的数据源与交易系统开发对应的子类；
获取数据、计算预测值、执行交易分别为独立的定时任务，低耦合，易维护；
使用 SQLAlchemy 存储策略交易数据；
事件驱动，依然是低耦合设计；
示例图片视频
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