开篇： 回测一个10年策略要等半分钟？账户结算卡在50毫秒？当Python遇到性能瓶颈，QUANTAXIS用Rust给出了答案——不重写代码，直接提速100倍。
一个务实的量化交易解决方案
做量化的都懂：Python写策略快，但跑起来慢；C++ 性能强，但开发效率低。QUANTAXIS 用了近10年时间，把这个矛盾化解了。
这个由余天在2015年发起的开源项目，从最初的 Python 单体框架，演进成了 Python + Rust + C++ 混合架构。核心思路很直接：开发用 Python，执行用 Rust，极端场景上 C++。
目前在 GitHub 上已有8.8K Star，是国内量化交易领域为数不多的全栈开源方案。
核心技术：三层架构解决性能焦虑
1. 分层设计，各司其职
QUANTAXIS 的架构分三层：
- Python 层：策略开发、因子研究，保持灵活性
- Rust 层（QARS2）：账户系统、回测引擎，性能提升100倍
- C++ 层（QAUltra）：极致低延迟场景，微秒级响应
实测数据：账户操作从50ms 降到0.5ms，10年日线回测从30秒压到3秒。你用 Python 写代码，底层自动切换到 Rust 执行，不需要改一行代码。
2. QIFI 统一账户协议
量化系统最怕的是什么？账户状态不一致。回测显示盈利，实盘却亏损，往往就是账户逻辑没对齐。
QIFI 协议是 QUANTAXIS 最精妙的设计之一。它定义了一套标准的账户状态格式，无论是 Python 回测、Rust 实盘还是 C++ 风控，都用同一套协议交换数据。
# Python 策略调用 Rust 账户
account = QARSAccount("strategy_01", init_cash=1000000)
account.buy_open("IF2512", 4500.0, "2025-01-15", 10)
qifi_state = account.get_qifi() # 标准 JSON 格式输出
这套协议已经被多个量化项目采用，成为行业事实标准。
3. 零拷贝数据通道
高频场景下，数据序列化是性能杀手。QUANTAXIS 的 QADataBridge 采用共享内存机制，实现 Pandas、Polars、Arrow 之间的零拷贝转换，数据传输速度提升7倍。
对于需要处理 Tick 级数据的 CTA 策略来说，这个优化能省下大量时间。
业务场景：覆盖从数据到实盘全链路
场景一：期货 CTA 套利
期货套利需要快速响应价差变化。QUANTAXIS 的 Rust 账户系统支持双向开仓、逐笔结算，配合分布式任务调度，可以在多品种间实时捕获套利机会。
场景二：多因子选股
通过 QAFactor 模块管理因子库，MongoDB 存储历史因子值，ClickHouse 处理 Tick 级数据。一个典型的因子回测流程：
data = QA_fetch_stock_day('000001', '2020-01-01', '2025-01-01')
result = data.add_func(lambda x: x['close'].rolling(20).mean())
链式操作让因子计算像写 SQL 一样简洁。如果你想深入学习 Python 在量化领域的应用，可以参考云栈社区的 Python 学习路径。
场景三：分布式回测
基于 RabbitMQ 的 QAPubSub 模块，支持多节点协同计算。你可以在局域网内部署10台服务器，并行回测1000只股票的组合策略。
技术亮点：工程化成熟度高
本地化部署，数据自主可控
与云端量化平台不同，QUANTAXIS 强调数据主权。所有历史数据、策略代码、账户状态都存储在本地 MongoDB 或 ClickHouse 中，适合对数据安全有严格要求的机构。
渐进式优化，无需重构代码
开发阶段用 Python 快速验证逻辑，生产环境自动切换到 Rust 引擎。这种"写 Python，跑 Rust"的模式，让量化团队无需重构代码即可获得性能提升。
标准化协议，避免供应商锁定
QIFI 协议的开放性意味着你的策略可以无缝迁移到其他支持 QIFI 的平台，不会被单一框架绑定。
适合谁用
- 个人量化交易者：完整的数据采集、回测、实盘工具链
- 中小型私募团队：支持多人协作的局域网部署方案
- 量化研究员：丰富的因子计算和数据分析接口
- 技术开发者：可深度定制的开源架构
如果你是后端开发转量化，想系统学习相关技术栈，云栈社区（ https://yunpan.plus ）整理了后端与架构的学习资源，涵盖 Python、Rust、数据库等核心模块。
上手建议
- 新手入门：从 Python 层开始，熟悉 QA_fetch、QA_DataStruct 等基础模块
- 性能优化：策略稳定后，迁移到 QARSAccount 享受 Rust 加速
- 生产部署：配置 MongoDB 集群、RabbitMQ 消息队列，构建分布式系统
对于想深入研究算法与数据结构的开发者，可以参考云栈社区的算法学习路径，这对优化策略逻辑很有帮助。
写在最后
QUANTAXIS 不是最炫酷的量化框架，但可能是最务实的。它没有华丽的 Web 界面，没有 AI 选股的噱头，只有扎实的工程实现和清晰的架构设计。
对于追求"Faster Alpha Discovery"的《alphaFind》来说，这正是我们需要的——从因子到实盘，陪你走完最后一毫秒。
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📦 项目资源
- GitHub 仓库：
yutiansut/QUANTAXIS
- 官方文档：
quantaxis.yutiansut.com
- Rust 版本：
QUANTAXIS/qautlra-rs
- Python 教程：
https://yunpan.plus/f/26
- Rust 教程：
https://yunpan.plus/f/57
标签： #QUANTAXIS #Github #量化交易 #Rust #高频交易 #开源项目 #Python
发表于 昨天 23:04
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