明确需求：先确定是做教学演示、策略回测还是实盘模拟。教学用可简化行情源；策略回测需支持分钟级数据与API；实盘模拟要对接券商仿真撮合。
选技术栈：Python（Backtrader、Zipline）+Tushare/聚宽数据，或JavaScript（Node.js+TradingView图表）。若需高并发，用C++撮合内核。
3. 数据与撮合：
- 行情：Tushare Pro免费日K，米筐/同花顺付费tick；
- 撮合：开源项目如vn.py的“simnow”模块，或自建按价格优先、时间优先队列。
4. 功能设计：
- 账户体系（现金、持仓、当日流水）；
- 下单接口（限价/市价/止损），实时盈亏与滑点模拟；
- 风控：涨跌停、T+1校验、强平规则。
5. 部署：Docker打包，前端用Vue+WebSocket推送成交回报；回测结果用Jupyter展示。
6. 避坑：tick数据量大，用Parquet分片存储；撮合延迟>50ms会失真，本地内存撮合即可。

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