前言
目前在jupyter里用python回测，面临以下问题：
1、框架比较杂乱，没有成体系（证券和股票都可以用，但是比较散）
2、数据源没有解决好（一个是数据来源--普通数据和高级数据的获取，另一个在本地组织数据，第三是数据的管理--下载-增加-删除等，提高自动化程度）
3、行情数据的处理计算量大：除权、复权的处理，tick级仿真，云主机优缺点。
4、动态语言的缺点：能否底层用rust or c++构建，上层用python写业务
一、自己搭建回测框架的必要性：
二、数据来源：行情数据、基本面数据【宏观、行业、公司】
三、可能用到的技术
1、数据组织：数据库 {mysql，非关系数据库}，数据文件
2、架构：单机、C/S、B/S
3、业务基础：金融、证券、数学、计量经济学、量化分析
4、工具：python、julia、rust、c++
四、实盘
1、交易接口和监管问题
2、稳定性问题
3、后期维护和升级问题
五、自己搭建回测平台--参考--附录
【1】OnePy--构建属于自己的量化回测框架
前言目前在jupyter里用python回测，面临以下问题：1、框架比较杂乱，没有成体系（证券和股票都可以用，但是...
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本文标题：自己搭建回测平台
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