基于 LangGraph 的量化交易系统从 0 到 1 落地抛砖

作者：量化系统研发 10+ 年从业者

定位：一篇可直接照着实现的技术实战文，而不是概念堆砌

写在前面：先说清楚，这套系统能做到什么

本文目标不是打造“全自动赚钱机器”，而是帮助你从零搭建抛砖引玉的指南：

• ✅ 可真实运行的量化交易系统

• ✅ 包含回测、模拟盘、实盘的完整闭环

• ✅ 支持 Agent 决策与策略自动生成

• ✅ 可在本地或云服务器部署

技术组合核心：

• LangGraph：用于构建可控交易决策流程

• 大模型：辅助策略生成与分析（而非直接下单）

• 传统量化引擎：确保交易逻辑稳定可靠

一、量化系统真实架构设计

1.1 推荐系统整体结构

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│        Web 管理面板         │
│ 策略配置 / 回测结果 / 日志  │
└──────────────┬───────────────┘
               │ REST API
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│      策略调度服务 FastAPI   │
└──────────────┬───────────────┘
               │
┌──────────────▼───────────────┐
│   LangGraph 决策工作流引擎  │
│ 策略分析 / 风控 / 决策链    │
└──────────────┬───────────────┘
               │
┌──────────────▼───────────────┐
│     传统量化执行模块        │
│ Backtrader / vectorbt        │
└──────────────┬───────────────┘
               │
┌──────────────▼───────────────┐
│      交易所 API 接口        │
│ Binance Testnet / OKX 模拟  │
└──────────────────────────────┘

特点说明：

• AI 负责“辅助决策”，核心执行仍由稳定代码负责

• 回测与实盘使用同一套策略逻辑

• 可逐步替换人工策略为 Agent 自动生成

二、技术选型

三、系统核心模块拆解

四、LangGraph 在量化中的真实用法

注意：LangGraph 并不是用来直接“预测价格”，而是用来：

• 根据市场状态选择策略

• 调整参数

• 决定是否交易

4.1 真实可实现的 Agent 流程

  graph TD
A[获取市场数据] --> B[趋势分析 Agent]
B --> C[策略选择 Agent]
C --> D[风险评估 Agent]
D -->|通过| E[交易执行]
D -->|拒绝| F[放弃交易]

4.2 简化可执行代码示例

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from langgraph.graph import StateGraph

def market_analysis(state):
    price = state['price']
    if price > state['ma20']:
        return {"trend": "up"}
    return {"trend": "down"}

def strategy_decision(state):
    if state['trend'] == 'up':
        return {"action": "buy"}
    return {"action": "wait"}

builder = StateGraph()
builder.add_node("market", market_analysis)
builder.add_node("decision", strategy_decision)
builder.set_entry_point("market")
builder.add_edge("market", "decision")
workflow = builder.compile()

五、真实案例：BTC 15分钟均线突破策略

策略逻辑

• 使用 Binance BTCUSDT 15m K线

• short MA = 10

• long MA = 30

交易规则：

• MA10 上穿 MA30 买入

• MA10 下穿 MA30 卖出

核心 Backtrader 实现

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class SmaCross(bt.Strategy):
    params = (('pfast', 10), ('pslow', 30))

    def __init__(self):
        sma1 = bt.ind.SMA(period=self.p.pfast)
        sma2 = bt.ind.SMA(period=self.p.pslow)
        self.crossover = bt.ind.CrossOver(sma1, sma2)

    def next(self):
        if not self.position:
            if self.crossover > 0:
                self.buy()
        elif self.crossover < 0:
            self.sell()

该策略可在 Binance Testnet 完整运行。

六、回测系统流程

  graph LR
A[历史数据] --> B[策略执行]
B --> C[交易记录]
C --> D[绩效分析]

关键指标：

七、实盘接入步骤

7.1 使用 Binance Testnet

1. 注册 Binance Testnet

2. 获取 API Key

3. 使用 ccxt 调用接口

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import ccxt
exchange = ccxt.binance({
    'apiKey': 'YOUR_KEY',
    'secret': 'YOUR_SECRET',
    'options': {'defaultType': 'future'}
})
exchange.set_sandbox_mode(True)

八、项目目录结构

quant_system/
├── src/
│   ├── agents/
│   ├── strategies/
│   ├── backtest/
│   ├── execution/
│   ├── data/
│   └── api/
├── config/
├── logs/
└── main.py

九、从 0 到 1 实操路线

十、常见问题与经验

结语

量化系统不是“预测机器”，而是一个：

• 严格执行规则

• 可持续优化

• 数据驱动决策的系统工程

LangGraph 帮助你把复杂逻辑拆解成清晰可控的决策流程，而不是黑盒模型。

如果你能把每一笔交易背后的逻辑写清楚，你就已经超过市场上 80% 的所谓“量化玩家”。

后续可扩展方向

• 自动参数优化 Agent

• 多策略组合引擎

• 风险动态分配系统

• 策略打分与淘汰机制