trade-learn 技术手册

欢迎来到 trade-learn 官方文档。 本手册旨在帮助您从零开始，构建、测试并优化工业级的量化交易系统。

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快速导航

• 快速开始 --- 30 行代码走通第一个回测。 立即前往 →

• 投研流水线 --- 学习如何将因子研究、因果分析与机器学习集成。 探索 Pipeline →

• 核心架构 --- 深入了解 Python / Rust 混合动力内核。 查看架构 →

• 一致性基准 --- 查看与 Backtrader 及 Empyrical 的对齐数据。 性能与对齐 →

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文档地图

1. 策略开发 (Strategy Development)

• 模式对比：Lite 与 Engine 模式的代码实现对比。
• Lite 入门：最简单的策略书写方式。
• Engine 指南：Backtrader 风格的高级策略控制。
• 指标生态：支持 TDX、TradingView、TA-Lib 等口径。

2. 量化投研 (Research & ML)

• 研究指南：构建可复现的投研流水线。
• 因果推断：利用因果发现破除伪相关因子。
• 实验追踪：集成 MLflow 管理海量实验。

3. 底层内幕 (Internals)

• Runtime 与 Runner：了解 Rust 是如何调度计算任务的。
• 撮合机制：深入探讨撮合精度与事件循环。
• API 参考：详尽的函数签名与类定义。

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社区与支持

• GitHub: MuuYesen/trade-learn
• 联系作者: muyes88@gmail.com

Note

本文档持续随项目迭代更新。如果您发现任何描述不清或示例错误，欢迎在 GitHub 上提交 Issue 或 PR。