量化策略交易系统
案例介绍
2. 策略研究，包括高频跨交易所三角套利策略(扣除交易成本仍盈利)，资金费率+期现套利(设定 VaR 限额进行风险管理，持有期以每日计)，合约对冲(对冲风险敞口)，目前月收益率 15%+，最大回撤 4.7%
3. 基于 vnpy 编写套利实盘代码，完成策略信号生成和交易执行解耦，在执行系统里完成拆单以及降低滑点逻辑，监控并每日统计交易结果及冲击成本情况
量化策略交易系统
案例介绍
1. 使用 Python Tornado 接收多交易所 websocket 推送，处理行情数据(包括 tick, K 线)以及其他数据，并通过Redis Streams，多进程多线程以及协程完成高并发低延迟实时推送
2. 策略研究，包括高频跨交易所三角套利策略(扣除交易成本仍盈利)，资金费率+期现套利(设定 VaR 限额进行风险管理，持有期以每日计)，合约对冲(对冲风险敞口)，目前月收益率 15%+，最大回撤 4.7%
3. 基于 vnpy 编写套利实盘代码，完成策略信号生成和交易执行解耦，在执行系统里完成拆单以及降低滑点逻辑，监控并每日统计交易结果及冲击成本情况
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