Not sure if your library is still being maintained? Check out our open source trading tools list. Introduction Open source trading libraries have empowered independent developers and small funds to build powerful strategies without starting from scratch. But what happens when the tools you rely on are no longer actively maintained? In this article, we dive into the risks of using unmaintained libraries in algorithmic trading — where stability and precision are non-negotiable. ...

想了解真实用户如何看待 Lean 和 QuantConnect？欢迎查看我们的 Lean 平台评测。 简介 本文我们采访了 Alex —— 一位从开发者转型为算法交易者的人物。他将分享自己使用 QuantConnect 及其开源引擎 Lean 的经验，包括学习曲线、平台优势以及他在日常交易流程中的使用方式。 问题 1：你是如何对 QuantConnect 和 Lean 产生兴趣的？ Alex： 起初我在寻找可以对股票和加密货币的日内策略进行回测的方法。大多数平台要么太基础，要么太封闭。而 QuantConnect 立刻引起了我的注意，因为它的 Lean 引擎 是开源的。我很喜欢能够在自己的环境中进行严肃的量化研究和回测的理念。 问题 2：你第一次在本地安装 Lean 时的感受如何？ Alex： 安装过程比起即插即用的平台确实复杂一些，但按照 Docker 指南操作之后我就运行起来了。整个代码库是开放的，这意味着我可以自定义数据的处理方式 —— 对开发者来说这是巨大的优势。 问题 3：你现在主要用 Lean 做什么？ Alex： 我主要用它做策略研究和回测。算法我基本用 Python 编写，不过 Lean 也支持 C#。我还用它做过一些 模拟交易，如果需要稳定的基础设施和券商集成，我也会通过 QuantConnect Cloud 部署实盘策略。 问题 4：你最喜欢哪些功能？ Alex： 具备防未来函数的 精准历史数据 模块化架构 —— 我可以插入自定义指标和风险模型 本地与云端同步 —— 在本地开发，在云端部署 对 多资产、多时间周期策略 的强大支持 问题 5：你遇到过哪些挑战？ Alex： 学习曲线比较陡峭，尤其是你没接触过量化框架的话。你需要理解事件驱动架构、Lean 如何处理数据切片、以及算法的生命周期。不过一旦理解了，它就非常强大。 ...

想让你的算法交易工作流更加顺畅？欢迎查看我们的工具测评与详细指南。 为什么在算法交易中使用 CI/CD？ CI/CD（持续集成 / 持续部署）不仅仅适用于网页应用，对于你的交易脚本，它同样是一个强大的自动化工具，能帮助你测试、部署和进行版本控制。原因如下： 每次修改代码后自动验证是否正常运行 在上线前自动测试逻辑 无需手动操作就可将更新部署到云服务器或 VPS 1. 基础项目结构 将你的机器人代码组织如下： /my-bot ├── .github/workflows/ │ └── ci.yml ├── bot/ │ ├── strategy.py │ └── trader.py ├── tests/ │ └── test_strategy.py ├── requirements.txt └── run.py 2. 为核心逻辑编写测试 使用 pytest 编写策略逻辑的单元测试： def test_buy_signal(): # 示例逻辑测试 result = my_strategy.should_buy(price=100, sma=90) assert result is True 3. 创建 GitHub Actions 工作流 在 .github/workflows/ci.yml 中添加： name: Run Strategy Tests on: push: branches: [main] pull_request: branches: [main] jobs: test: runs-on: ubuntu-latest steps: - name: Checkout code uses: actions/checkout@v3 - name: Set up Python uses: actions/setup-python@v4 with: python-version: '3.10' - name: Install dependencies run: | pip install -r requirements.txt pip install pytest - name: Run tests run: pytest 这样每次 push 或 PR 都会自动运行测试。 ...

在使用开源工具构建系统吗？欢迎查看我们精选的交易框架评测。 为什么调试在算法交易中至关重要 在交易机器人中，一个逻辑错误或 API 故障都可能导致严重亏损。无论是回测还是实盘交易，良好的调试习惯都是保障安全、提高性能、增强信心的关键。 以下是我在调试交易机器人时遵循的最佳实践。 1. 智能记录日志 与其在代码中随意插入 print，不如使用 Python 的内置 logging 模块： import logging logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) logger.info("机器人已启动") logger.debug(f"当前仓位：{self.position}") logger.error("API 获取价格失败") 根据回测或实盘模式设置不同的日志等级。 2. 通过回测复现错误 永远不要在实盘中调试。出现问题时，应首先在回测模式中隔离问题，你可以快速运行成百上千个场景： 输入相同的历史数据 模拟引发问题的精确条件 按步骤记录订单决策和策略逻辑 3. 上线前使用 Dry-Run 模式 大多数平台（如 Freqtrade、基于 CCXT 的方案）提供 “dry-run” 模式，模拟真实交易但不执行订单。它有助于： 验证策略信号 测试订单生成逻辑 在投入资金前发现配置问题 4. 为策略组件编写单元测试 将逻辑拆分成函数并进行测试： def is_bullish_crossover(sma_short, sma_long): return sma_short[-1] > sma_long[-1] and sma_short[-2] <= sma_long[-2] 使用 pytest 或 unittest 来覆盖那些不应出错的逻辑。 5. 记录订单流程和交易所响应 特别是在使用如 CCXT 这类实时 API 时： 记录订单 ID、数量和响应信息 监控速率限制和错误代码 优雅地处理异常 try: order = exchange.create_market_buy_order('BTC/USDT', 0.01) logger.info(f"订单已执行：{order['id']}") except Exception as e: logger.exception("订单失败") 6. 上线前进行可视化 使用 Matplotlib 或 Plotly 绘制： ...

想知道哪些开源平台值得使用？请查看我们的深入评测与对比。 我的交易技术之旅 当我刚开始构建交易系统时，像许多人一样，我在界面华丽、功能丰富的商业平台上测试策略。它们确实有效，但总觉得哪里不对劲：我无法完全理解底层发生了什么。 于是我开始探索开源交易工具，从此再也没有回头。 1. 对策略的完全控制 商业平台常常限制你能自定义的内容——无论是平台限制还是价格等级。使用开源工具，我可以： 直接访问源代码 调整执行、滑点模型或指标 自由整合第三方数据或自定义逻辑 我不被黑箱执行引擎束缚——可以查看每一行代码和计算。 2. 成本透明 一些商业平台收取月费或从交易中抽成，而像**Backtrader、QuantConnect（社区版）和Freqtrade**这样的开源工具是免费的。唯一的成本是我花时间学习——我视其为投资。 3. 更好的学习体验 使用开源工具时，我不仅仅是点击按钮。我构建流程、编写逻辑、调试系统。这帮助我： 更好地理解市场 像量化分析师一样思考 提升编程和数据处理技能 没有比自己调试算法更好的老师了。 4. 社区优于供应商锁定 我属于一个社区，大家分享想法、改进，甚至插件。商业工具往往只能用供应商提供（且收费）的东西。而开源： 你可以从GitHub问题和论坛中学习 不会被锁定在单一生态系统 项目方向通常由用户驱动 5. 真正的定制化和自动化 我在Raspberry Pi上运行机器人，在本地服务器上做回测，整合**CCXT进行实盘交易，使用Docker**容器化环境。商业工具没有企业许可难以实现如此灵活。 但它并非完美 当然，开源工具也有取舍： 界面便利性较少 需要花更多时间搭建环境 你需要懂得使用代码和日志 但我宁愿选择自由、透明和社区，而不是单纯的便利。 最后的想法 开源不是适合所有人。但对于想构建、学习和成长的交易者来说，它是无可比拟的。 想探索我用的工具吗？看看我们的精选开源交易平台和框架列表。