面向算法交易的模块化 Rust 框架。源码可用 · Rust

AlgoQuant Engine

构建可复用的交易组件，用于回测与实盘执行，同时掌控自己的数据、经纪商接入和基础设施。

归 AlgoQuantStudio 所有。采用 PolyForm Shield License 1.0.0 ，可用于不与本产品竞争的用途，包括你自己的研究、回测和实时交易。使用 AQE 提供竞争产品，须另行获得书面许可。

从文档开始查看源代码

模块化设计复用模型、处理流水线、生命周期逻辑、经纪商适配器和数据源。

本地运行，代码私有在你掌控的基础设施上运行，不强制依赖云端。

独立运行或连接使用直接使用 AQE，或配合 AQS 进行可视化控制和监控。

执行与编排层

支撑完整量化交易系统的运行时。

AQE 负责从接收市场事件到产生可复核交易结果的整个流程。策略代码专注于决策，由引擎协调状态、执行、持久化及相关集成。

协调策略状态

按可预测的顺序执行生命周期钩子、标的池选择、市场事件、Alpha 模型、信号处理流水线和收尾逻辑。

处理交易决策

用带状态的交易信号表达交易意图，并支持仓位计算、验证、转换、提交、成交、拒绝、管理和平仓。

让集成保持可替换

通过引擎 trait 隔离交易执行和市场数据接口，更换经纪商或数据提供商时，无需重写策略。

管理长时间运行的会话

持久化存储账户、净值、事件、指标和交易信号状态，以便在终端监控，或按需同步到 AQS。

交互式架构

了解市场数据如何驱动决策执行，并让全过程可观测。

探索各个模块，跟随动画了解执行路径，选择节点查看它在运行时中的职责。

市场数据输入数据源提供商

市场范围标的池

控制层AlgoQuant Studio 界面

信号生成Alpha 模型

编排策略

运行时状态可见性监控

按状态处理信号处理流水线

约束风险

资金协调投资组合

订单路由经纪商执行器

历史回放运行时回测

实时运行时实时执行

按状态运行的处理器链交易信号状态机

主要生命周期

其他终态结果

React Flow

所选模块策略

协调生命周期钩子、市场事件、状态、模型及已配置的运行时组件。

引擎基准测试

用数据衡量性能。

Rust 将策略逻辑编译为原生代码，并提供显式资源管理和严格的编译期检查。AQE 在此基础上结合 Polars 的数据分析能力，为交易决策提供统一框架。

AQE 0.2.2 · Apple M5 Max · 5 组配对运行

2026年11月2日

吞吐量：越高越快

优化前优化后

指标+4.7%

优化前26.97 M 根 K 线/秒

优化后28.24 M 根 K 线/秒

信号处理器+18%

优化前8.33 M 处理阶段/秒

优化后9.83 M 处理阶段/秒

PaperBroker+315.2%

优化前168.9 k 笔订单/秒

优化后701.2 k 笔订单/秒

每组对比分别使用从零开始的独立刻度。

相对于优化前候选版本的吞吐量提升。仅为本地合成工作负载，并非端到端交易性能。

这些带日期的测量结果仅反映所记录的源码快照，不代表对后续发布版本的验证，也不衡量实盘交易中的经纪商延迟。

测试方法与详细结果

在同一台 Apple M5 Max 上进行五组配对原生运行，交替执行优化前后的二进制文件。每项工作负载每次运行预热 3 次并采样 15 次；公布各版本最慢的中位数及同次运行的 p95。

发布构建：AQE 使用 opt-level=3、LTO 和一个代码生成单元。使用确定性的内存工作负载，计时不包含初始化、数据生成、网络、数据库、界面或 MT5 I/O。吞吐量为操作次数除以耗时中位数。这不代表真实经纪商延迟，也不是完整回测的测量结果。

与优化前的 0.2.2 候选版本进行受控比较，而非与已发布版本比较。工作负载、计时区域、编译器和依赖版本均未改变。

验证：1,081 项测试通过；完整生命周期检查保持了完全相同的经济结果。

指标

250,000 根 K 线：SMA、EMA、RSI 和 ATR

中位数 / p95: 毫秒
优化前: 9.27 / 11.22
优化后: 8.85 / 9.63
吞吐量: 28,236,754 根 K 线/秒

信号处理器

20,000 个交易信号：入场、有效期与收益风险比

中位数 / p95: 毫秒
优化前: 7.2 / 8.86
优化后: 6.11 / 6.33
吞吐量: 9,828,010 处理阶段/秒

PaperBroker

在同一根合成 K 线上完成 5,000 次提交与成交

中位数 / p95: 毫秒
优化前: 29.6 / 30.89
优化后: 7.13 / 10.05
吞吐量: 701,213 笔订单/秒

主机: Apple M5 Max · Mac17,6 · 18 CPU · 48 GiB
基准: 优化前的 0.2.2 候选版本 · 相同主机和工具链
实测快照: AQE 0.2.2 @ 8382531 · rustc 1.98.1 (48a229cea 2026-09-01) · cargo 1.98.1 (797e8a9bc 2026-08-05)
源码状态: 包含本地更改；源码哈希值已记录在 JSON 报告中。
峰值内存: 完整测试套件，RSS：116.8 MiB → 120.8 MiB

峰值内存未改善：受控比较中，整套测试的最大 RSS 高出 3.5%。离线实时生命周期的中位数基本不变。

历史参考：9 月的 0.2.0 记录为每秒 400,981 个 PaperBroker 订单；此候选版本为 701,213 个。

复现已记录的源码快照cargo run --release -p aq-engine --example engine_performance --features runtime --locked

基准 JSON 实测 JSON 报告受控比较 JSON 验证报告 9 月历史 JSON运行 1: 优化前 / 优化后运行 2: 优化前 / 优化后运行 3: 优化前 / 优化后运行 4: 优化前 / 优化后运行 5: 优化前 / 优化后

aq-engine/src/core/pipeline/mod.rs当前 trait

pub trait InsightPipe {
    fn version(&self) -> &str;

    fn run(
        &mut self,
        ctx: &mut dyn StrategyContext,
        insight: &mut Insight,
    ) -> InsightPipeResult;
}

可复用组件

交易逻辑只需实现一次，即可在多个策略中组合复用。

信号处理器围绕每次交易决策，按当前状态执行处理。你可以组合职责明确的组件，而不必把仓位计算、时间筛选、止损、提交和持仓管理全部写进同一个策略方法体。

复用仓位计算、市价入场、止损、止盈和交易时段处理器。

围绕新建、已提交、已成交、已取消、已拒绝和已平仓的交易信号，组合按状态运行的逻辑。

通过共用的 trait，切换 PaperBroker、MT5、Yahoo Finance 或未来的集成。

examples/hyperparameter.rs确定性参数扫描

let mut hyperparameters = HyperParameterConfig::new();
hyperparameters
    .set_sweep_id("ema-crossover-v1")
    .add_hyper_parameter(
        HyperParameter::new("atr_period", 14).values([10, 14, 20]),
    )?
    .add_hyper_parameter(
        HyperParameter::new("ema_period", 21).range(10.0, 30.0, 5.0),
    )?;

let mut state = build_state(timeframe.clone());
state.set_hyper_parameter_config(hyperparameters);
state.run_backtest(start, end, timeframe).await?;

超参数扫描