QuantFabric系统架构革新：共享内存驱动的超低延迟新时代 继续跟随天山老妖的QuantFabric教程深入学习，这次迎来了系统架构的里程碑式重大升级。如果说之前的HFTrader展现了纳秒级的极致性能，那么这次基于共享内存的架构革新则是从根本上重构了系统的通信基础，将低延迟性能提升到了新的高度。 这次升级的核心在于彻底消除TCP通信的延迟瓶颈，通过共享内存（SHM）技术实现内存级速度的数据传输。同时，引入全新的XQ策略进程组件，实现了策略层与基础设施层的完全解耦，既保证了核心组件的稳定性，又提供了策略开发的极致灵活性。 这次学习让我深刻认识到，优秀的系统架构不仅要追求性能的极限，...

一回测和跨期套利的概念 1.1回测：给交易策略做历史彩排 说白了就是把写好的策略代码，放进过去的真实行情数据里跑一遍； 我这次选了2024.10.22-12.31的期货数据，初始资金、佣金/保证金都按实盘1倍设，尽量还原真实交易； 不光能看赚没赚钱，还能算出夏普比率、最大回撤，清楚策略的问题在哪，避免实盘瞎试错。 1.2期货跨期套利：赚“价差回归”的钱 不是赌单合约涨跌，是赚同一品种近/远月合约的价差钱； 比如螺纹钢2501（近月）和2505（远月），价差会围绕合理区间波动，偏离时“买低卖高...

精通AI、CV、NLP、pytorch、HFT和python。 

一一级标题 第二轮测试，多策略测试与回测 1.1二级标题   优点：年轻的团队非常有创造力，利用大模型的微调，做了自己的金融大模型，而且应该是国外的大模型！ 利用了软件开发式的，项目工作流原理，应用到了策略开发AI工作流。可视化，非常清晰看懂策略产生的逻辑，尤其是多策略的前后因果关系！大模型的应用最好应用Claude. 1.2二级标题  缺点：需要继续优化改进的地方！ 1、当自动化程序运行出错的时候，左侧有一个日志栏，会显...

延续上次对市场"状态转换逻辑"的探讨，我们知道识别市场状态固然重要，但真正的挑战在于如何快速执行。最近在学习天山老妖的QuantFabric教程（[edu.csdn.net/learn/37051/572467](https://edu.csdn.net/learn/37051/572467?spm=1002.2001.3001.4157)），对高频交易系统的架构有了更深入的理解。 作为量化交易者，我们都知道速度和精确性的重要性。今天分享一下从教程中学到的QuantFabric系统架构，看看它如何通过精妙的设计和优化，帮助交易者在毫秒甚至纳秒间执行交易。 高频交易的核心需求 在高频交易的...

上次我们通过天山老妖的教程了解了QuantFabric的系统架构设计，从理论层面认识了这套高频交易系统。今天继续跟着教程的第二部分，看看这个系统在实际运行时是什么样子的。 如果说上一篇是在看"设计图纸"，那么这一篇就是在看"驾驶舱"——一个真正运行中的量化交易系统，交易员每天面对的操作界面，以及系统背后各个组件是如何协同工作的。 从理论到实践的跨越 理论再完美，最终还是要落地到实际使用中。天山老妖在这个演示中，展示了一个完整的QuantFabric测试环境，让我们能够直观地看到： 行情数...