nautechsystems/nautilus_trader

解决的问题

NautilusTrader 弥补了交易策略研究与实盘执行之间的鸿沟。传统上，研究人员使用 Python 进行向量化回测，而生产系统为了速度而使用编译型语言构建。NautilusTrader 提供了一种单一的、确定性的事件驱动架构，同时适用于两者，允许策略在无需更改代码的情况下从研究转向生产。

工作原理

它使用 Rust 原生核心来实现高性能执行和安全性，并使用 Python 作为策略逻辑和编排的控制平面。这种混合方法结合了编译型引擎的速度和 Python 的灵活性。该系统与资产类别无关，并使用模块化适配器通过 REST API 或 WebSockets 连接到各种交易场所，将数据规范化为统一的领域模型。

适用对象

需要用于多资产、多场所交易和确定性模拟的生产级引擎的量化交易员、个人和小型团队。

亮点

• 研究到实盘的一致性：在回测和实盘交易中具有相同的执行语义和时间模型。
• 高性能：使用 Rust、mimalloc 分配器和用于异步网络的 tokio 构建。
• 多场所支持：能够在加密货币、外汇、股票、期货和期权上同时运行做市策略和跨场所策略。
• AI 就绪：引擎速度足够快，可用于使用强化学习 (RL) 或进化策略 (ES) 训练 AI 交易代理。
• 高级订单类型：支持 iceberg、OCO、OUO 和 OTO 条件订单等复杂指令。
• 确定性模拟：使用历史 Tick、K 线和订单簿进行纳秒级分辨率的回测。