量化的基础是数据，数据层提供决策所需的一切信息。

1. 数据类型

• 行情数据（tick、K线、深度）
• 基本面数据（财报、财务指标）
• 宏观数据（利率、CPI、汇率）
• 另类数据（新闻情绪、社交媒体、卫星图像等）
• 高频数据（订单流、成交明细）

2. 数据来源

• 第三方数据供应商（如：同花顺、Wind、Tushare、Quandl、Bloomberg）
• 自建数据爬虫（如爬取新闻、财报）
• API 接口（交易所、券商）

3. 数据存储

• 本地数据库：MySQL / PostgreSQL / SQLite
• 时序数据库：InfluxDB / kdb+
• 云服务：AWS S3, Google Cloud Storage

二、研究层（Research Layer）

研究层用于策略的开发与回测。

1. 策略开发

• Alpha 策略：动量、反转、价值、成长
• 统计套利：配对交易、协整
• 机器学习：随机森林、XGBoost、深度学习、RL
• 多因子模型：Fama-French、因子暴露优化

2. 数据处理与特征工程

• 数据清洗（缺失值、异常值处理）
• 特征构造（技术指标、因子提取）
• 标签构造（涨跌分类、收益率）

3. 回测系统

• 回测引擎：backtrader、Zipline、QuantConnect、Qlib
• 模拟交易成本：滑点、手续费、交易规则
• 性能评估指标：
  • 年化收益率
  • 夏普比率
  • 最大回撤
  • 盈亏比/胜率

三、执行层（Execution Layer）

策略实现和交易执行。

1. 仓位管理

• 风险预算（如VaR）
• 最大持仓限制
• 仓位调整（逐步建仓/减仓）

2. 订单执行

• API接入券商（如IB、富途、掘金、聚宽）
• 智能下单算法：
  • TWAP（时间加权）
  • VWAP（成交量加权）
  • POV（参与率）
  • 冲击最小化（min market impact）

3. 实盘监控

• 实时监控订单、持仓、收益
• 报警系统（价格波动、策略失效）

四、风控层（Risk Control Layer）

1. 策略级风控

• 单笔交易损失限制
• 每日最大亏损限制
• 杠杆倍数限制

2. 账户级风控

• 资产净值限制
• 总敞口限制
• 风险暴露（行业、风格）

3. 异常检测

• 滑点异常、频繁交易、异常收益

五、组合管理层（Portfolio Layer）

1. 多策略组合

• 策略打分与优选（IC、IR）
• 动态权重分配（风险平价、最小方差组合）

2. 资产配置

• 股票/债券/商品/外汇配置
• Beta中性、行业中性

3. 绩效归因

• Brinson模型
• 因子归因（风格暴露）

六、技术与系统层（Infrastructure Layer）

1. 架构设计

• 模块化、可扩展性、低耦合
• 多线程/分布式计算支持

2. 编程语言

• Python：研究与原型开发
• C++ / Java：高频或性能关键部分
• R：统计分析

3. 工具与框架

• 数据处理：Pandas, NumPy, Dask
• 可视化：Matplotlib, Plotly
• 调度系统：Airflow
• 容器化部署：Docker + Kubernetes
• Git版本控制，CI/CD流程

七、日志与监控层（Logging & Monitoring）

1. 日志系统

• 策略日志
• 错误日志
• 操作日志

2. 实时监控

• 交易系统状态
• 策略运行状态
• 数据源连接状态

3. 风险预警系统

• 发送报警邮件/短信
• 自动熔断机制

✅ 示例框架架构图

数据层 ──▶ 研究层 ──▶ 执行层 ──▶ 风控层 ──▶ 实盘交易
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