? 什么是“策略的運行”？

在量化交易系統中，“策略的運行”并不一定意味著“每個策略對應一個線程”，但在大多數實際實現中，確實會使用線程、任務、協程或進程等形式來實現每個策略的獨立調度與執行。

“運行”意味著策略開始生效、執行它的邏輯，并根據行情等數據做出判斷，觸發下單、止盈止損、調整倉位等行為。它通常包含以下幾個過程：

1. 初始化：加載策略配置和參數，準備資源；
2. 訂閱行情：訂閱對應的幣對（如 BTC/USDT）的實時數據；
3. 執行邏輯：根據策略算法（如網格、趨勢、馬丁等）進行分析；
4. 下單交易：根據判斷通過交易接口發出訂單；
5. 風控管理：限制最大持倉、止損止盈等；
6. 日志記錄與狀態維護：記錄策略行為、盈虧、狀態等。

? 是不是“一個策略一個線程”？

不是必須，但常見。具體取決于系統設計和性能需求。

方案	描述	優點	缺點
每個策略一個線程	每個策略運行在獨立線程中	隔離性強、邏輯清晰，適合低頻或中頻策略	線程多時系統資源開銷大
多策略共享線程池	使用線程池調度任務，周期性觸發每個策略的 run()	資源控制更靈活	復雜度提升，狀態管理更麻煩
異步事件驅動 / 協程	特別是在 Python 等支持協程的語言中	高并發、低資源開銷	實現復雜，需要更好的事件管理
進程隔離（高級方式）	每個策略運行在單獨進程甚至 Docker 容器中	安全性好，可水平擴展	部署、監控、通信更復雜

? Java 中常見做法

在 Java 的量化策略平臺中，常見做法包括：

• 使用 Spring 的調度器或線程池（如 ScheduledExecutorService）周期性運行策略邏輯。
• 每個策略是一個實現了 Runnable 或 Callable 的類。
• 也可以使用 Akka、Vert.x 這樣的 Actor 模型或事件驅動框架進行高并發調度。

示例：策略線程

public class StrategyRunner implements Runnable {private final Strategy strategy;public StrategyRunner(Strategy strategy) {this.strategy = strategy;}@Overridepublic void run() {while (!Thread.currentThread().isInterrupted()) {strategy.execute();try {Thread.sleep(1000); // 每秒執行一次} catch (InterruptedException e) {break;}}}
}

啟動示例：

Strategy grid = new GridStrategy(...);
Thread thread = new Thread(new StrategyRunner(grid));
thread.start();

多線程不是必須的。可以設計為單線程輪詢多個策略的方式，只要策略之間不會互相阻塞即可。這種方式適合策略數量少、頻率不高的系統，但可擴展性較差。

• “策略運行”指的是：策略開始訂閱行情并根據規則實時作出交易決策的過程。
• 是否一個策略一個線程：不強制，但在實際系統中較常見，尤其是為了提高隔離性和可控性。
• 你可以使用線程池、協程、定時任務、進程等方式執行策略，取決于你的系統架構與目標負載。

實時運行

絕大多數量化交易策略都是實時運行的，尤其在虛擬貨幣交易所這種7×24小時不間斷交易的市場中，實時運行是基本要求。

“實時運行”指的是：

• 策略系統實時監聽行情數據（如盤口、K線、成交量等）；
• 根據這些實時數據立即執行策略邏輯；
• 立即做出決策，如是否下單、平倉、調整倉位等。

它意味著：

• 持續運行的狀態（不是運行一次就結束）；
• 策略會對每一個數據變化做出快速響應；
• 能在行情波動時快速捕捉機會或防止虧損。

? 實時運行的常見場景

類型	是否實時	描述
網格策略	?	持續監控價格區間，價格一旦觸及網格即下單
趨勢策略	?	根據實時K線突破或均線判斷買賣點
馬丁格爾策略	?	實時根據虧損情況加倉
高頻策略	??	極度依賴行情毫秒級波動，實時性要求極高
回測策略	?	用歷史數據離線測試策略邏輯
模擬策略	? 或 ?	取決于是否連接模擬交易接口、是否訂閱實時行情

? 實時運行的實現基礎

1. 實時行情訂閱
   通常通過 WebSocket 訂閱幣對行情（如 ETH/USDT），包括盤口、K線、最新成交等。
2. 策略調度機制
   • 每當行情數據到來時觸發策略執行；
   • 或者每隔固定時間（如每1秒、每分鐘）輪詢并執行策略判斷。
3. 快速下單能力
   實時判斷后，通過交易 API 或撮合系統下單。
4. 風險控制實時監測
   同樣是實時監控策略運行情況（浮虧、爆倉等）。

? 示例：實時運行流程（簡化版）

行情系統 --(實時推送)--> 策略引擎 --(判斷買/賣)--> 下單模塊 --(調用)--> 交易系統

? 補充說明

• 在某些非高頻策略中，“實時”可能是指分鐘級別；
• 在高頻交易（HFT）中，策略運行粒度可以達到毫秒或微秒級別；
• 有些平臺（如量化策略托管平臺）也支持用戶設置策略運行周期，如每5分鐘運行一次等。

? 量化策略數量

在大型虛擬貨幣交易所中，量化交易策略可以達到幾十萬個甚至更多，尤其是在支持量化策略托管、API交易和多用戶自定義策略的平臺上。

1. 多用戶托管

在開放型交易平臺中，每個用戶都可以配置并運行自己的策略。比如：

• 用戶 A 使用網格策略跑 BTC/USDT；
• 用戶 B 使用趨勢策略跑 ETH/USDT；
• 用戶 C 啟動 10 套馬丁策略跑不同幣種。

? 如果有 1 萬個用戶，每人部署 10 個策略，就有 10 萬個活躍策略實例。

2. 策略配置是“實例級”的

即使使用的是同一個“策略模板”（如網格策略），每個實例的參數都不同（價格區間、格子數、幣對等），每一個都算一個“獨立策略實例”。

3. 支持多幣種、多時間周期

一個策略可以被復制多次，用在不同幣對、不同周期（如 1min、5min、1h）上。比如：

• 同一個用戶啟動網格策略分別跑 BTC、ETH、LTC；
• 再以 1 分鐘 / 5 分鐘 / 1 小時為單位分別跑。

4. 策略工廠或自動生成策略

一些平臺甚至允許用戶一鍵生成多個策略、自動輪換參數測試、做批量部署。

? 那實際中怎么支撐這么多策略“運行”？

這是系統架構的關鍵挑戰，一般通過以下方式應對：

技術手段	說明
線程池調度	不為每個策略分配一個線程，而是通過線程池輪詢調度
事件驅動架構（EDA）	通過行情事件觸發策略處理，而非策略主動輪詢
分布式部署	把策略運行拆分到多個服務器、容器中運行（如 Kubernetes）
狀態壓縮 / 內存優化	只保留活躍策略狀態，不活躍策略換盤或休眠
策略編排平臺	有專門的策略引擎管理、編排所有策略生命周期

策略需要“實時運行”，但優化后我們又做了分片、調度、模板復用等處理——會不會失去“實時性”？

? 正確認識：“實時運行”≠“持續占用線程運行”

? 真正含義是：

策略需要在關鍵事件到來時（如行情變動）“盡快響應”并執行邏輯，而不是“每個策略都一直運行在一個線程里”。

我們通過以下手段保持 實際效果上的實時性，而避免資源浪費：

? 1. 事件驅動調度機制

• 只在行情、風控、時間點等事件觸發時，才去調度相關策略運行；
• 用輕量線程池或協程處理；
• 通常 5～20ms 就可以完成一次策略響應，非常快。

🧠 類比：你有20萬個交易機器人，但只有在收到命令（如行情到達）時，某幾個會被激活執行動作。其它是“睡眠狀態”，不占用資源。

? 2. 分片調度只針對非事件型策略

• 比如“每隔10秒檢查一次倉位”，或者是“周期性分析”的策略；
• 對這類策略使用輪詢、分批加載方式，不影響實時事件響應類策略。

? 3. 事件感知能力與策略粒度控制

• 使用 Kafka、Disruptor、WebSocket 推行情；
• 僅分發給感興趣幣種或策略類型的策略；
• 每次觸發只調度相關的幾百～幾千個策略實例，響應速度快，資源可控。

實時性是通過“事件驅動的快速響應”實現的，不是通過“線程常駐”實現的。

可以放心采用線程池 + 策略模板 + 分布式調度的方式來管理十萬級策略，只要事件處理延遲控制得好（比如低于100ms），就不會“丟掉實時性”。

? 策略模版數量

不需要寫幾十萬個策略類。無論系統中運行多少個策略實例，代碼結構上只需要維護有限數量的“策略模板類”即可。

幾十個策略邏輯模板類（如網格、馬丁格爾、趨勢跟隨、套利等），然后通過參數配置生成“策略實例”。

? 舉個例子：假設你寫了這幾個策略模板類（Java）

public class GridStrategy implements Strategy {private StrategyContext context;public GridStrategy(StrategyContext context) {this.context = context;}public void execute() {// 使用 context 中的參數運行策略邏輯}
}

public class MartingaleStrategy implements Strategy {private StrategyContext context;public MartingaleStrategy(StrategyContext context) {this.context = context;}public void execute() {// 馬丁格爾邏輯}
}

? 每個“策略實例”只是一組參數 + 模板引用

例如：

策略 ID	用戶	模板類	參數配置
10001	U001	GridStrategy	{"low": 1800, "high": 2200, "grids": 10}
10002	U001	MartingaleStrategy	{"baseAmount": 100, "multiplier": 2, "maxSteps": 5}
10003	U002	GridStrategy	{"low": 1900, "high": 2100, "grids": 5}

只需要寫一份 GridStrategy.java，系統會在運行時通過參數實例化出成千上萬個不同的策略對象。

? Java 中典型做法：策略工廠 + 反射 / Spring 注入

public class StrategyFactory {public static Strategy createStrategy(String strategyType, StrategyContext context) {switch (strategyType) {case "GRID": return new GridStrategy(context);case "MARTINGALE": return new MartingaleStrategy(context);// ...default: throw new IllegalArgumentException("Unknown strategy: " + strategyType);}}
}

? 可以用策略設計模式來統一

public interface Strategy {void execute();
}

然后你就可以：

Strategy strategy = StrategyFactory.createStrategy(db.getStrategyType(), db.getContext());
strategy.execute(); // 啟動實例

? 總結

問題	現實
是否需要寫幾十萬個策略類？	? 不需要
需要寫多少？	通常 10～50 個“策略模板類”足夠
每個實例怎么來？	通過參數 + 模板動態創建
這樣會不會耦合很高？	用策略模式 + 工廠解耦很好
支持擴展嗎？	非常靈活，添加新策略類只需注冊即可

量化策略實例調度機制

幾十萬個策略實例 ≠ 需要幾十萬個線程。

如果每個策略實例都用一個線程，那將是災難性的資源浪費，現代系統絕不會這樣設計。

現代的量化交易平臺通常使用以下幾種高效調度機制：

? 1. 事件驅動 + 共享線程池（推薦）

• 所有策略共享一個或多個線程池；
• 當行情、定時任務、風控等事件觸發時，調度線程池中的線程按需執行策略；
• 每個策略實例是“數據對象”，只有在行情或事件到來時才被“運行”。

實現思路：

public class StrategyDispatcher {private final ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(32); // 可配置大小public void dispatchPriceUpdate(double price, String symbol) {for (StrategyInstance instance : strategyRepo.getBySymbol(symbol)) {threadPool.submit(() -> instance.onPrice(price));  // 并發調度}}
}

這樣幾十萬個策略只在“需要處理事件”的時候才臨時占用線程，資源消耗極低。

? 2. 批量調度 + 分片執行

• 將所有策略分批處理，比如每秒鐘分成 100 組，每組 1000 個策略；
• 在定時任務中批量觸發這些策略運行；
• 每批用少量線程并發處理，提高緩存命中率和 CPU 利用率。

? 3. 異步消息 + 反壓（Kafka/RabbitMQ）

• 將行情或調度事件通過消息隊列（Kafka）廣播；
• 策略訂閱感興趣的數據；
• 執行用協程/線程池消費。

這種方式非常適用于分布式多節點策略運行平臺，能承載百萬級策略運行。

? Java 中實現示意（簡化）

ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newScheduledThreadPool(1);// 每秒輪詢觸發部分策略運行
scheduler.scheduleAtFixedRate(() -> {List<StrategyInstance> slice = strategyRegistry.getNextSlice();for (StrategyInstance s : slice) {threadPool.submit(() -> s.onTick());}
}, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);

? 總結

方法	是否推薦	原因
每個策略開一個線程	? 不推薦	極度浪費資源，線程調度開銷大
使用線程池調度	? 推薦	限制線程數量，高并發低資源占用
批量處理策略實例	? 推薦	能更好地調度資源，適合超大規模系統
使用協程（如 Kotlin）或 Reactor	? 推薦	更輕量的調度模型，適合密集計算