数据层：分布式数据库存储行情、财务数据，支持高并发读取。

计算层：高性能计算引擎，支持策略并行回测和实时计算。

交易层：低延迟交易通道，对接各大交易所。接口层：提供 REST API 和 WebSocket 接口，支持外部系统对接。

发布于2025-5-20 10:16 郑州

你好，QMT（Quantitative Machine Trading）的底层技术架构主要基于高性能计算和模块化设计，以下是其核心架构特点：

1. 底层实现与性能优化
C++核心框架：QMT的底层采用C++语言实现，具备高效的数据处理能力和系统稳定性。这种设计确保了策略执行的快速性和可靠性，尤其在高频交易场景中表现出色。
多核并行计算：QMT支持多核CPU并行计算，能够快速完成策略回测和实时交易任务。这一特性使得回测速度极快，能够在短时间内完成对策略的历史数据检验。

2. 模块化架构
客户端与算法引擎分离：QMT采用“客户端+算法引擎”分离架构，量化程序独立运行，仅需保持极简客户端在线。这种设计提高了系统的灵活性和可扩展性，同时降低了对客户端硬件资源的依赖。
跨平台部署：支持跨平台部署，包括Windows、Linux和MacOS，方便用户根据自身需求选择合适的操作系统。

3. 数据处理与交互
数据驱动的任务处理：QMT内部使用消息队列（MQ）进行进程间通信，确保数据的高效传输和处理。这种设计可以有效解耦系统模块，提高系统的稳定性和响应速度。
RPC协议交互：客户端与服务器之间以及服务器各模块之间采用迅投私有的RPC协议进行交互，简化了网络层的编写工作。RPC协议支持多语言版本，方便开发团队快速添加功能接口。

4. 开发与策略支持
双语言开发：QMT支持Python和VBA双语言开发，用户可以根据自己的需求开发个性化的量化交易策略。Python语言的灵活性和丰富的金融分析库（如Pandas、NumPy、TA-Lib）使得策略开发更加高效。
丰富的技术指标和模型功能：QMT内置多种强大的技术指标模型功能，支持自定义编写策略模型指标。这使得投资者能够用更多指标、更个性化的方式跟踪、选择和定制交易策略。

5. 交易与风控功能
极速交易与算法交易：QMT支持极速交易和多种智能算法交易策略，如TWAP、VWAP、跟量策略、冰山策略等。这些算法策略能够有效降低交易冲击成本，提高交易效率。
完备的风控体系：QMT采用多层次并行风控的处理方式，支持在交易终端灵活设置风控参数。这种设计确保了投资者能够在无需审批的情况下，快速调整风控策略。

6. 系统特点
本地运行与数据安全：QMT需要在用户的本地电脑上运行，数据存储和策略执行都在本地进行。这种设计虽然对本地硬件有一定要求，但提供了更高的数据安全性和隐私保护。
高性能与低延迟：QMT的回测速度可以达到毫秒级别，交易执行速度也以毫秒计。这使得QMT特别适合对实时性和交易速度要求较高的量化交易场景。

通过以上架构设计，QMT能够为量化投资者提供一个高效、稳定且灵活的量化交易平台。
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发布于2025-5-20 16:39 北京