rust_quant 是一个基于 Rust 的量化交易与策略回测框架，支持 OKX 交易所历史数据获取、实时行情推送、策略回测、自动化策略调度与下单。
通过灵活的配置和模块化设计，既适合策略开发者回测，也适合实盘自动化交易。
- API 获取历史数据：便捷拉取 OKX 历史K线、行情、深度等数据，支持策略回测。
- 环境变量配置：通过
.env文件灵活切换回测/实盘/数据同步/实时策略等模式。 - WebSocket 实时行情：高性能异步推送，支持多品种多周期订阅。
- 策略回测与实盘调度：支持批量回测、定时调度、实时信号生成与自动下单。
- 任务调度与监控：内置任务调度器，支持策略任务的动态添加、取消与监控。
src/
├── main.rs # 程序入口，模式切换与调度
├── config.rs # 环境变量与配置管理
├── error.rs # 错误类型
├── socket/ # WebSocket 实时行情
│ └── mod.rs
├── trading/ # 策略与回测
│ ├── strategy/
│ │ ├── order/vagas_order.rs # Vegas策略调度与下单
│ │ └── ... # 其它策略
│ └── task/
│ ├── basic.rs # 策略回测与信号生成
│ └── tickets_job.rs # 行情数据更新
└── ...
.env 示例：
MODE=backtest # backtest/real
IS_BACK_TEST=true # 是否回测
IS_RUN_REAL_STRATEGY=false # 是否实盘策略调度
IS_RUN_SYNC_DATA_JOB=false # 是否同步历史数据
IS_OPEN_SOCKET=true # 是否启动WebSocket实时行情
OKX_API_KEY=xxx
OKX_API_SECRET=xxx
OKX_PASSPHRASE=xxx
use okx::api::market::market_api::OkxMarket;
let market = OkxMarket::from_env().unwrap();
let candles = market.get_history_candles("BTC-USDT", "1D", None, None, Some("100")).await.unwrap();
println!("{:?}", candles);main.rs 片段（自动遍历品种和周期）：
if env::var("IS_BACK_TEST").unwrap() == "true" {
for inst_id in inst_ids {
for time in period {
let res = task::basic::vegas_test(inst_id, &time).await;
// 错误处理...
}
}
}main.rs 片段（定时调度，自动下单）：
if env::var("IS_RUN_REAL_STRATEGY").unwrap_or("false".to_string()) == "true" {
// 获取策略配置
let strategy_list = StrategyConfigEntityModel::new().await.get_list().await;
for strategy in strategy_list.unwrap().iter() {
if strategy.strategy_type == StrategyType::Vegas.to_string() {
let strategy_config: VegasStrategy = serde_json::from_str(&strategy.value).unwrap();
VagasOrder::new().order(strategy_config, inst_id, time).await?;
}
}
}- 支持多策略、多品种批量调度
- 任务调度器自动管理策略的定时执行、监控与取消
main.rs 片段：
if env::var("IS_OPEN_SOCKET").unwrap() == "true" {
socket::websocket_service::run_socket(inst_ids, period).await;
}- 支持多品种多周期订阅
- 实时推送行情/K线到策略模块
VagasOrder::order会自动初始化历史数据、注册定时任务、定时运行策略、自动下单- 支持任务的动态添加、取消与监控
- 详见
src/trading/strategy/order/vagas_order.rs
- 回测模式：通过 API 拉取历史数据，批量执行策略回测，输出绩效。
- 实盘模式：WebSocket 实时推送行情，策略模块定时/实时生成信号，自动下单。
- 数据同步：可选同步历史行情，便于数据分析与回测。
# 配置好 .env 后
cargo run- 策略回测与实盘调度解耦，便于独立测试和优化。
- 支持多策略、多品种批量回测与实盘调度。
- 任务调度器支持动态添加、取消、监控任务。
- WebSocket 实时行情与策略信号解耦，便于扩展更多策略。
MIT
以下流程图展示了系统的核心业务流程：
下图展示了系统回测执行的详细逻辑流程，包括各种交易条件判断和仓位管理：
主要包括：
- 初始化交易状态（资金、持仓、入场价等）
- 循环处理K线数据
- 根据信号执行开仓、平仓操作
- 计算并记录每笔交易和最终回测结果
这些流程图直观地展示了系统的工作原理和执行路径，有助于理解代码的设计思路和业务逻辑。
下图展示了 Vegas 指标信号获取全流程，从获取历史K线数据，到指标计算、信号判定，再到风控与持仓管理的完整流程：
主要包括：
- 获取历史K线数据并转换为
Vec<CandleItem> - 进行多指标计算（EMA、成交量比率、RSI、布林带等）
- 根据指标信号和权重生成交易信号
- 实施风控和持仓管理逻辑
下图展示了 Vegas 订单的自动化处理流程，包括初始化、数据准备、任务调度和实际下单执行：
主要包括：
- 初始化历史数据和策略参数
- 注册策略任务到调度器
- 数据收集与指标计算
- 判断交易信号并执行下单