我为什么要做量化
1. 寻找新的挑战
作为一名互联网一线大厂程序员，随着工作越来越熟悉，工作中挑战也越来越少。如何找到新的挑战来实现自我价值，从而获得新的成就感是我当时面临的问题。2020年一次偶然的机会接触到了量化这个东西，将计算机技术和投资相结合，瞬间意识到这是一个值得投入的事情，既有挑战，又能通过技术去解决一些实际的问题从而获得成就感。
2. 量化不是青春饭
随着年龄的增长，互联网行业一直被看做青春饭，到了35岁就面临随时被辞退的危险。而量化投资经验是可以积累的，经验越多获得成功概率就越大，只要能活在这个市场上，量化投资可以当做一辈子的事业来做。IT行业很难做一辈子，而量化投资可以，如果盈利稳定，可以"以交易为生"，做自由职业
3. 需要管理自己的财富
经过几年的经济积累，已在新一线城市定居，房贷所剩无几，而公司即将上市，到时候会有一部分期权可变现，这一部分资金需要管理，因此需要提前3~5年提前规划，当这部分资金要变现的时候，自己有能力管理这部分资金。
经过3年多(自2020年7月以来)的持续投入和研究，中间死了至少10个策略，直到今年才挖掘到一个相对满意的策略，近半年一直在模拟盘跑这个策略，通过观察模拟盘的表现，基本符合预期，终于可以进入到实盘了，目前2周时间依然保持着正收益，有些交易日也亏损，但亏的少，正收益居多。目前还在小资金实盘调优阶段，依然需要观察策略是否稳定，因为过去半年，大盘其实是趋势向下的
我的实盘方案
由于我需要监听全市场2600+支股票数据，为了避免处理延迟，因此Backtrader策略程序采用多进程，每个进程只处理100只股票。
为什么需要一个Http网关呢？因为证券公司的QMT交易客户端没有Linux版，只有Windows版本，因此我只能安装在虚拟机的Windows7里面，此时策略程序无法和QMT交易客户端通讯，于是中间必须要通过一个网关做"行情数据"以及"交易指令"的转发，于是我写了一个Http的交易网关，用于转发QMT交易客户端的行情数据以及传输Backtrader策略程序发来的"交易指令"。
Http 网关收到QMT交易客户端的行情数据后，为什么要写Redis呢？主要是为了实现N个Backtrader策略进程订阅行情数据，这个是典型的发布订阅模式，为了低延迟考虑，写内存速度快，因此选了Redis。如果你的策略只需要分钟级或者日线数据，不需要走Redis转发，甚至不需要走发布订阅模式，直接在Backtrader策略程序里面主动获取行情数据即可，因为此时不需要考虑延迟。而我做的是Tick行情的策略，3s一次行情数据推送，对延迟比较敏感，因此做了一个基于Redis的内存MQ方案。
为什么要做3s一次的Tick行情策略呢？因为好的股票一般都需抢筹码，如果做1分钟级的策略，可能价格已经上涨太多，导致盈亏比较低，止损位较大，需要冒很大的风险去博取小收益，因此行情级别越小，价格越占优势。
Backtrader收到行情数据后，根据行情数据来判断是否有交易信号，如果有交易信号，则发出买入/卖出请求，经过Http网关转发后，最后QMT交易客户端处理买入/卖出操作，实现整个交易自动化的过程。
Backtrader官方实盘能力并没有和A股股票打通，我扩展backtrader的qmtbroker、qmtstore、qmtdata，实现了Backtrader+MiniQmt的A股实盘交易能力。
硬件
硬件用的是一台二手Dell的服务器，20核40线程，237G内存(24根内存槽全插满了，16G/8G/4G内存混合，升级了2次内存)，2T磁盘做的Raid5，防止数据丢失；操作系统安装的Centos7，在Centos7上安装了windows7的虚拟机，然后在Windows7上面安装了国金证券的交易客户端，采用MiniQmt模式运行
回测/模拟盘/实盘框架
Backtrader + MiniQMT
关键中间件依赖
Redis：在交易时间内，用于中转3s Tick行情数据
TDengine: 时序数据库，用于存储日线/分钟级/3s Tick行情数据，用于回测和实盘交易时读取T-N日的数据依赖
实盘交易程序
国金证券的QMT，采用MiniQMT模式
总结
我的量化实盘关键点：
Backtrader和MiniQMT打通了A股实盘，在业界我没找到相应的开源解决方案，于是只能自己基于Backtrader扩展了一套方案，可以做到回测无需改任何策略代码，直接进入模拟盘，模拟盘确认没问题后，只需要修改交易账号就可以直接实盘，一整套流程可以做到无缝衔接
MiniQMT通过Http网关支持多操作系统，既能在Mac系统上做策略开发，又能在交易时间内在生产环境Centos系统做交易，不仅限于Windows环境。Backtrader策略程序无需在虚拟机里面执行，可以直接在Centos物理机上执行，利用多核优势，执行效率更高
Backtrader策略程序多进程，低延迟且具备处理全市场股票的能力
Redis转发Tick行情数据，基于内存的MQ方案，支持多进程订阅，尽可能的降低行情数据延迟
后续我会分享更多量化投资干货，下篇预告：如何通过挖掘行情数据中的规律(概率)来发现有效的投资机会
