# 量化交易系统工程资料

来源：https://doc.annhoo.cn/research/quant-system-engineering.html
摘要：量化私募基金开发人员常用的事件驱动、回测、可观测性和生产运维技术资料。

本页整理量化私募基金开发人员在行情、策略、回测、交易和运维系统中经常遇到的工程问题。资料以公开论文、开源项目文档和工程实践为主。

**内容类型：**开源工程实践  ·  发布机构： LMAX Exchange

LMAX Disruptor on GitHub

Disruptor 是面向低延迟并发场景的消息传递组件，使用预分配环形缓冲区（ring buffer）、序列号（sequence）和消费者依赖关系减少锁竞争与内存分配。它常被用于理解事件驱动交易系统中的生产者、消费者和处理阶段。

ring buffer、lock-free、event-driven architecture、false sharing、memory barrier、消息队列。

无锁结构不代表系统一定更快。线程数量、事件大小、缓存局部性、消费者阻塞和异常处理都需要用目标负载验证。

**内容类型：**开源工具资料  ·  发布机构： Linux kernel community

Brendan Gregg's perf examples

该资料介绍 perf stat、perf record、火焰图和硬件性能计数器，用于分析 CPU cycles、instructions、cache-misses、branch-misses、context-switches 等指标。对于低延迟行情程序，它提供了从“感觉变慢”走向可测量诊断的方法。

Linux perf、flame graph、CPU cycles、cache miss、profiling、性能剖析。

性能报告应将指标与实际事件联系起来，例如每条行情消息的解析耗时、队列等待时间和异常峰值，而不是只展示一次基准测试的总耗时。

**内容类型：**研究主题索引

arXiv Quantitative Finance

Quantitative Finance papers

Open Source Risk Engine

回测系统需要处理时间对齐、交易成本、手续费、滑点、撮合规则、停牌、数据缺口和幸存者偏差。事件驱动回测通常按行情事件、订单事件和成交回报推进状态；向实盘迁移时，还要处理网络延迟、拒单、重连和部分成交。

event-driven backtesting、market replay、slippage、transaction cost、order book replay、回放撮合。

**内容类型：**工程实践索引

OpenTelemetry Documentation

Prometheus Documentation

交易系统的可观测性不只是 CPU 和内存监控，还应记录行情序列号、丢包与恢复、订单生命周期、风控拒绝原因、时钟偏差和链路延迟。指标、日志和追踪需要结合交易事件关联，否则无法在故障后重建完整路径。

trading system observability、metrics、distributed tracing、market data monitoring、交易链路监控。