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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
  • 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。

另外,相比一些简单平台,在本地调试会更棘手 —— 这也是为什么记录日志和写测试很重要。


问题 6:你对初学 Lean 的开发者有什么建议?

Alex
从简单做起。尝试实现一个基础的移动平均交叉策略,弄清楚从数据加载到下单的每个环节是如何连接的。他们的 文档 非常完善,强烈建议好好阅读。

还有,不要害怕去看 GitHub 仓库代码。开源的魅力就在于此。


总结

Alex 的经历突显了 Lean + QuantConnect 的独特价值:它是严肃量化基础设施和开发者灵活性之间的桥梁。这并不是最简单的平台,但绝对是功能最强大的之一。


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