我用 Go 写了一个高性能量化交易机器人，开源了

技术实现上的一些思考

1. 为什么选择 Go ？
   量化交易最常用的语言是 Python ，但在追求性能的同时又要保持开发效率，Go 是很好的选择。而且 Go 的交叉编译特性让部署变得极其简单。
2. 数据存储方案
   采用了 TimeScaleDB 时序数据库存储 K 线数据，在存储空间和查询性能上取得了很好的平衡。只存储 1m 、5m 、15m 、1h 、1d 这些基础周期，其他周期都通过动态聚合生成。
3. 回测性能优化
   通过支持状态缓存的指标库设计，大大提升了回测速度。同时采用事件驱动架构，让回测更接近实盘表现。

示例量化策略

[ github 策略仓库]

banbot 提供了包括趋势、网格等社区公开策略，您可从上面示例策略仓库中查看并测试。（请勿直接用于实盘）

使用建议

1. 在实盘之前，一定要进行充分的回测和滚动优化测试。
2. 建议先用小资金测试策略，确认策略表现符合预期后再加大资金量。
3. 实盘时建议配置微信通知，及时了解策略运行状态。

未来规划

• 支持更多交易所（目前仅支持币安）
• 添加更多经典策略
• 支持更多社交 app 通知和控制

项目完全开源，欢迎大家使用和贡献代码。如果对项目感兴趣，可以到 GitHub 查看更多细节。

[官方文档]

[ github 仓库]

PS：我只分享锤子，请别问我的圣杯雕刻的咋样，圣杯还得看各位大佬

更多深度交流从文档中扫码加微信进群