在介绍高频交易系统之前，首先科普一下量化交易，或者叫程序化交易的基本概念。
量化交易在英文中的称呼是Quantitative transaction，即“（精确）定量的交易”。其内在含义便是根据市场当下的量价情况，基于严谨的交易策略，计算出合适的出入场价格和量。
但是人的大脑并不能做出如此实时复杂的计算，所以量化交易具体事通过程序化交易的技术手段来实现的。
接下来我们来聊一下：
量化交易系统现状
我们为什么要造轮子
读完本文，读者可了解目前业内一些交易系统的情况，明白我们为什么要搭建自己的交易系统。
量化交易系统现状
根据笔者了解到的情况，目前业内量化公募或者私募实现自己的交易策略有两种方法：
软件厂商售卖的产品化交易系统
投资机构的自研系统
软件厂商提供的交易系统产品
笔者用过一些类似的产品，比如 文华财经、 MultiCharts、 Tradeblazer等，这些系统笔者都用过，基本上来说可以满足大部分量化投资者的需求。
这些产品为了考虑到所有的专业和非专业人士的需求，往往会有较为傻瓜化的操作方式。 使用者不需要了解很多计算机的知识，只需要学会使用简单的编程语言（多为Python）再加上一些点按和选择操作，就可以实现大部分自己的策略。有些产品甚至不需要编写策略代码，可以直接使用一种特定格式的计算公式进行组合，就能构造出自己的策略。
但是，为什么比较专业的团队还是不喜欢用这些产品呢？因为这些产品功能虽然丰富，但是对于一些资深团队来说不够专业:
系统效率低下
因为这些产品大都是定制一门现有语言作为自己的策略实现语言，例如我的上家所开发的产品，是对Python进行了定制后作为策略开发的语言。 python语言由于其本身的特点，并不支持多线程技术，所以整个策略几乎以一种同步（Synchronous）的方式在执行，无法高效利用异步（Asynchronous）的方式达到对网络、磁盘IO等信息的最快速处理。学过计算机的同学知道，Synchronous的执行模式会导致程序阻塞并且在阻塞期间无法进行其他的运算。可以想象，当一个最佳报价Tick来了的时候你的程序还阻塞在向磁盘写日志的过程中不能自拔，从而错过了一个最佳入场机会，是不是会很郁闷。
系统可开发性弱
这样的系统无法提供较高的性能，适合做CTA这类型不需要频繁下单，不需要进行准确入场的策略。
系统稳定性弱
另外这些系统为了实现用户友好，往往选择了支持图形界面的windows系统。而windows系统本身的稳定性就较低，这也会给交易带来一部分额外的风险。
此外，这些系统往往将实验、交易两部分功能集成为一个统一的软件，导致很多时候策略就运行在客户机系统上，这样则增加了交易的风险。
投资机构的自研系统
具有一定软件开发实力的机构，拥有自己的策略实现方式。由于不受交易系统设计的限制，这样几乎可以100%的实现策略逻辑，实现对下单撤单更精确的控制。
笔者见过最多的就是一个程序就是一个策略，如果运行多个策略，需要启动多个程序。
但是，这就会引发一些问题：
策略与系统耦合度很高
如果一个策略想在另外一个交易商接口上运行就很麻烦。例如之前的策略是针对CTP的，如果新账户使用的是Femas飞马接口，就需要重新实现一次，这样同一策略在不同平台上的一致性就很难保证。
没有足够的策略抽象
策略开发者在开发策略的时候除了要考虑策略本身的逻辑，还要关注交易底层的细节。这样就无法全身心投入策略逻辑设计。 此外，一个程序一个策略的方式，也不方便进行统一策略管理。有些账号的登陆时有限制的，例如CTP账号同时只能登陆N次，那也就限制了在这个账户上面最多能运行N个策略。
我们为什么要造轮子
专业的策略开发框架
使用C++作为策略开发语言，内存占用低，运行速度快。另外，可使用大量第三方库，如有名的QuantLIb。
“天下武功，唯快不破”
灵活配置交易目标。
“我的这个策略需要同时输入期货的3个合约、期权的两个合约以及一只股票的tick数据，而且要同时对一个股票账户与一个期权账户下单，能做到吗？能！”
对交易逻辑进行高层次抽象，将策略开发者从交易接口的底层细节中解脱出来。
“CTP接口的CThostFtdcDepthMarketDataField是啥？飞马接口的OnRspUserLogin又是啥？我其实一点都不需要关心。”
可自定义C++变量的“探针”，通过“探针”可以在盘中实时可视化任何变量的走势。
“bidprice/askprice 这两个指标放在一个图里，分别用红色和蓝色。volume放在另外一个图里，用黄色柱状图表示，在交易的时候我需要实时的看到这两个图的数据变化！”
策略可以将当前运行状态保存到磁盘，方便进行系统迁移。
“系统需要重启你下，我先把当前线上的运行的所有策略保存一下。重启完毕后我再恢复～”
策略可以自定义“人工干预动作”,在线上策略运行过程中，可人工向策略发送一些预定义的信号。
“突然发布的新闻对螺纹钢走势产生了严重影响，人工发一个信号让策略强行平仓吧。”
同一交易服务器上的不同策略之间可以互相通信。
“这10个策略组成的策略组最多持仓30手，组内每个策略在开仓前先判断一下其他策略的持仓情况。”
优雅的框架，定义了大量的宏，是的策略的代码简洁易懂。
“在写代码方面，我有洁癖。”
下面就是一个最简单的策略，这个策略什么都不做，但是展示了系统的大部分功能:
看到上面的策略模版，读者们可能要问：STRATEGY_TEMPLATE_DECLARE、
BEGIN_SERIALIZATION、PARAMETER_DOUBLE、BEGIN_GRAPH类似的这些是什么东东，为什么我学C++的时候从来没有看到过？
别着急，这些其实都是为了策略的代码更加简洁而预先设定好的一些宏定义。在后面的文章中我会展开详细讲一些这些宏的设计。
其中OnTick是当行情数据来了的时候策略需要做的事情，OnTrade是报单成交的时候需要做的事情，而OnOrder会通知一些撤单相关的信息。策略开发者并不需要关心 策略到底是跑在CTP平台还是飞马或者盈透平台，是不是so easy~~
专业的交易系统
研发环境、交易环境、监控环境分离。
“刚才我不小心踢掉电源了！不要着急，策略都在远程的服务器上安全地运行。”
资源占用小，运行稳定。
“我这个策略要连续不间断跑一年，而且要无人值守！”
扩展性强，可对接大部分的交易&&行情接口。目前已经支持CTP、
飞马、盈透、大连飞创等接口。
“咱们这个新产品需要用xxx接口去交易。没问题，写个插件就行。”
友好的策略监控。
“把这10个策略的监控图调出来，平铺显示！”
实时日志显示。
“每一笔交易的日志我都要立马看到！”
下面运行在本地的监控系统一些截图：
这些是热轧卷板和螺纹钢的套利，同一个策略，不同的运行参数进行不同周期的套利。可以看到一共有几十个策略在运行。
专业的策略研发系统
数据可视化。
多种盈亏自动计算。
下图是对一个策略的历史数据测试结果：
在接下来的一系列文章中，我将带领大家一步一步实现这个交易系统。
文章内容请移步到我的博客 http://www.huyifeng.net/ 欢迎一起交流讨论。
这里先附上Github地址
https://github.com/solopointer/thunder-trader