写了几年都写不完的自动交易系统，被 AI 一天搞定了

本文仅用于学习研究与技术交流，不构成任何投资建议。

最近在 Codex 和灵码的帮助下，终于把自动交易的系统写好了，补上了从策略到自动交易的“最后一公里”。

至此，在本地进行策略研究、回测和自动交易的整个链条算是彻底打通。

这整个过程的构建有点漫长，断断续续算是搞了好几年了。虽然实际花的时间没那么多，但中途遇到困难时不想解决，就一直拖着。

1. 缘起

自动交易最早是在 2023 年开始尝试，那时候用 miniQMT 搞过一版，但能力有限，只写了一个非常初级的 demo。

实际自动交易要处理的细节实在太多，太耗费精力和时间，就懒癌爆发一直不想继续往下写。

这几年 AI 大模型迅猛发展，写代码的方式也完全变了。以前很多事情要自己琢磨、自己敲代码。现在好了，只需要把详细的需求喂给 AI，AI 就能快速生成整个系统的代码。

而且写出来的代码风格之统一、结构之优雅，让人佩服。要我自己写，我可能很难写出这么漂亮的代码。

2. 订单处理

之前在本地搞了一些策略，一直没有对接 miniQMT 自动交易。主要原因是我想写一个真正不需要自己管的自动交易框架，类似于聚宽的模拟盘。策略丢进去就能自己跑，而不需要太多人工参与。

但一个真正意义上的自动交易框架，需要考虑的细节太多。

比如最基础的下单逻辑：

• 下了单，如果部分成交怎么办？
• 完全没成交又怎么办？

这些问题倒还算好处理。可行的解决办法有：

下单 -> 检查成交 -> 未完全成交则撤单 -> 按最新价格重新提交。

虽然不能保证百分百成交，但成功率已经很高了。

另一种更激进的办法是：买单主动加一跳、卖单主动减一跳。

这样可以提高成交概率，但交易成本会略微增加。

3. 多策略并行

其实最麻烦的问题是：

一个账户对接多个策略时，如何隔离各策略的现金与持仓？

如果自动交易中途暂停了，那重启时这些隔离的信息又如何恢复？

如果只是简单地跑一个策略，那就没啥意思了。如果将多个策略杂糅成一个策略然后丢进一个账户，那组合策略的代码就非常混乱，后续也不好维护。

在 AI 的帮忙下，最终确定了如下解决方案：

1. 为每个策略单独运行一个自动交易脚本，因此需要自动交易脚本足够通用，方便接入不同的策略；
2. 每个脚本内部维护自己的“策略现金”和“策略持仓”；
3. 这些数据根据成功成交的订单来进行更新，而不是用交易账户的变化来进行更新；
4. 所有数据实时写入本地文件。

这样做的好处有：

• 自动化暂停后重启时，只需读取本地文件即可恢复之前的信息状态；
• 每个策略拥有完全独立的现金、持仓、市值信息；
• 历史数据存入了本地，便于后续进行分析；
• 多策略互不干扰，实盘框架也更加干净。

4. AI 参与开发

于是在这些想法的指引下，开始 push Codex 和灵码从 0 来搭建这个自动交易系统。

要我自己来写这些代码，我都不知道要写到什么时候。但 AI 很快就写好了。

虽然 AI 写的代码也存在一些 bug，但在 AI 写好的代码基础上慢慢 debug，比自己从 0 写代码再慢慢 debug，还是快太多。

目前，整个系统已经 debug 和用测试账号测试完毕，最近开始用 miniQMT 来进行实盘交易了，在实际交易中慢慢完善和改进这个框架。

后续的工作也有很多，但从 0 到 1 的过程是最艰难的。现在 1 终于有了，后面再慢慢迭代就相对容易多了。

敬请期待。