1. 数据阶段：数据源、获取与清洗
1.1 数据源类型与选择
在量化交易中的推荐系统中，数据源的广度与深度直接决定模型的预测能力，因此应覆盖行情历史、逐笔成交、订单簿、成交量、行情新闻与宏观数据等多源信息。优先选择具有低延迟、稳定接口和可追溯的数据源，并明确每个源的权重分配与时延特性，以避免后续错配带来的风险。
常见的数据源分为两大类：一是市场数据源，如K线、Tick数据、买卖五档、成交量与行情快照；二是辅助数据源，如新闻情感、事件日历、宏观指标与交易所公告。建立数据字典与元数据表格，记录字段含义、单位、时区和采样频率，便于后续特征工程的一致性。
为了实现可追溯的研究与上线部署，应对数据源设置版本化标签，如源系统版本、数据清洗规则版本、字段映射版本等。这样可以在回溯测试和上线迭代时快速定位问题源。
1.2 数据获取与实时流
实时性是量化推荐系统的核心要求之一，因此需要搭建高吞吐、低延迟的数据获取与分发管线，常用组合包括消息队列（Kafka、RabbitMQ）与内存数据网格（Redis Streams、Aerospike）。
以事件驱动方式组织数据输入：价格更新、成交快照、成交单信息等作为事件流进入处理管线，通过缓冲与批处理层实现时序对齐，确保后续特征计算不因微小时延差异而产生偏移。
# 示例：从Kafka消费行情事件并写入特征缓存
from kafka import KafkaConsumer
consumer = KafkaConsumer('market_stream', bootstrap_servers=['kafka:9092'])
for msg in consumer:event = json.loads(msg.value)# 写入特征缓存（如 Redis、Feathr 等）cache.set(event['symbol'], event['timestamp'], event)
对于离线批量数据应对齐到相同的时区与交易日，确保多源数据在同一时点上的一致性。将数据读写分层，可以在离线回测和在线预测之间实现无缝切换。
1.3 数据清洗、归一化与质量控制
缺失值处理、异常值纠正与字段统一单位化是数据清洗的关键步骤。缺失阶段可采用前向填充、后向填充或模型预测填充，异常值需设定阈值并辅以统计方法进行平滑。数据质量规则写入治理表，定期自动化校验，以防止上线后出现不可控的漂移。
同时要实现数据归一化与对齐：对价格、成交量、成交价等字段进行尺度统一，确保特征在同一量纲下计算，避免模型对某些字段异常敏感。定期对数据源进行对比分析，发现源头漂移并及时更新处理策略。
# 简单的数据清洗示例
def clean_dataframe(df):df = df.sort_values(['symbol','timestamp'])df['price'] = df['price'].astype(float)df['volume'] = df['volume'].astype(float).fillna(0.0)df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'], unit='ms')df = df.fillna(method='ffill')return df
2. 特征阶段：特征工程、特征管线与数据版本化
2.1 特征设计原则与常用特征
在量化推荐系统中，特征不仅要具备预测力，还需具备稳定性与可解释性。以时间序列信号、微观结构信号、以及跨市场信号为主，并结合风险因子与行情环境变量形成“因子组合”。
常用特征包括：移动均线、价格动量、波动率、成交量峰值、买卖压、成交量深度、订单簿不对称性、价格冲击因子等。对特征进行滞后处理，避免因同点采样导致的自相关偏差，并对高相关特征进行降维或合成。
在可解释性方面，提供简单的因果解释路径（比如某因子在特定市场环境下提升预测力），有助于风控与上线后的信任建立。将特征清晰分组，方便版本化与复现。
2.2 特征工程流程与工具
推荐建立一个可重复的特征流水线：数据源输入 -> 特征计算 -> 缓存/特征存储 -> 模型输入。使用特征存储（Feature Store）可以实现跨模型共享、版本化与特征重用，提高开发效率与治理水平。
特征工程应围绕时效性、稳定性和可解释性展开，确保离线特征的生成逻辑在在线预测中保持一致，并附带特征检验与断言以发现异常。
# 简化的特征计算示例（Pandas）
def compute_features(df):df['ma5'] = df.groupby('symbol')['close'].transform(lambda s: s.rolling(5).mean())df['ma20'] = df.groupby('symbol')['close'].transform(lambda s: s.rolling(20).mean())df['mom'] = df.groupby('symbol')['close'].transform(lambda s: s - s.shift(5))df['vol_mean'] = df.groupby('symbol')['volume'].transform(lambda s: s.rolling(10).mean())df['rsi'] = compute_rsi(df['close'], window=14)return df
2.3 数据版本化与特征版本控制
特征与数据版本化是上/下游系统可靠性的关键。通过为数据源、清洗规则、特征计算脚本分别打版本号，确保任何上线变更都可回滚且可复现。特征版本控制与数据仓库的元数据管理是治理的核心。
应建立每次训练的特征集快照，记录特征版本、训练时间、数据集日期范围、评估指标等。这样在出现漂移或回测失败时，可以快速定位需要修正的特征或数据源。
3. 模型阶段：模型结构、训练、验证与上线策略
3.1 模型选择与结构设计
量化推荐系统的模型可以采用多种结构：基于树的模型（如 LightGBM、XGBoost）适合离线批量训练、对特征间缺失值不敏感；深度学习模型（如 LSTM、Transformer）擅长捕捉时序依赖与复杂模式。选择应基于数据量、时延要求与解释需求。
常见的目标包括二分类（上游信号方向）、回归（未来收益/风险尺度）或排序（排序多数信号的相对重要性）。在上线前，需要确保模型具有可解释性、鲁棒性和风控友好性。
此外还要设计上线策略：单模型猜测、集成模型、以及在线学习与离线更新的混合模式，以平衡偏差-方差与时效性之间的权衡。
3.2 训练、验证与回测框架
训练应采用滚动时间窗的回测框架，实现 walk-forward 验证，避免未来数据泄露。分层抽样与分组验证有助于评估在不同市场环境下的稳健性。
评估指标要覆盖收益、风险与稳定性：夏普比率、索提诺比率、胜率、最大回撤、盈亏比等。将阈值和策略约束嵌入评估过程，确保上线后的合规与风险可控。
# 伪代码：LightGBM 训练流程
import lightgbm as lgb
X_train, y_train = load_training_data() # 包含特征与目标
train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)params = {'objective': 'binary','metric': 'auc','learning_rate': 0.05,'num_leaves': 31,'feature_fraction': 0.9,'bagging_fraction': 0.8,'bagging_freq': 5,'verbose': -1
}
bst = lgb.train(params, train_data, num_boost_round=200, valid_sets=[train_data], early_stopping_rounds=20)
回测部分应记录交易成本、滑点与拥挤度等现实因素，避免对收益的过度乐观估计。将回测结果与上线监控指标对齐，确保在线表现可追溯。
3.3 模型上线前的风险评估与对齐
上线前需要进行风险评估，包括市场冲击、模型漂移、数据源变动、执行延迟等。建立风控阈值、连接多源监控与告警机制，确保在异常时能自动触发降级或回滚。
另一个关键点是对齐执行系统与预测输出之间的时间窗，确保预测信号在实际交易中的可执行性。对齐策略包括容量控制、订单拆分与限价或市价策略的选择。
4. 上线部署阶段：在线服务、低延迟与监控
4.1 部署架构与技术栈
上线通常采用微服务架构，将预测服务、数据处理、特征存储与风控模块解耦。使用容器化部署（Docker/Kubernetes）可实现弹性扩缩、灰度发布与快速回滚。
服务端可以采用 REST 或 gRPC 作为预测接口，前端触发事件驱动的数据输入，预测结果直接写入交易执行层。对高频场景，优先使用本地缓存与就近计算来降低延迟。
# FastAPI 服务示例（简化版预测接口）
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import uvicorn
import joblibapp = FastAPI()
model = joblib.load('model.pkl')class Request(BaseModel):features: list[float]@app.post("/predict")
def predict(req: Request):import numpy as npx = np.array(req.features).reshape(1, -1)prob = float(model.predict_proba(x)[0, 1])return {"probability": prob}if __name__ == "__main__":uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)
4.2 实时推送与延迟优化
为了实现低延迟推送，通常在预测后将信号以消息形式写回执行端，确保网络路径、序列化成本与序列号管理最小化。对关键路径设置优先级队列，避免拥堵导致的时延漂移。
还要对特征缓存进行热备与一致性校验，避免预测时使用过期特征。实现特征失效策略，在特征更新时触发实时刷新，确保在线输出尽量接近最新环境。
# 构建一个简单的低延迟预测流水线伪示例
def run_prediction_pipeline(request):features = request['features']# 从缓存获取特征并装配输入x = assemble_features(features)# 进行预测y_hat = model.predict_proba([x])[0,1]# 将结果写入交易执行通道publish_to_execution_queue({'signal': y_hat, 'ts': time.time()})return {'signal': y_hat}
4.3 监控、告警与版本回滚
上线后需持续监控模型漂移、预测分布、执行延迟、交易胜率与最大回撤等关键指标。建立告警门槛与自动回滚机制，确保在异常时能够快速降级至安全策略或切换到备用模型。
版本管理方面，保持逐步发布（灰度）、多版本共存与可控回滚。通过数据与模型的双重版本控制，确保每次变更都可控且可回溯。
