三个月前，我对比了MOEX的开源框架。搞清楚了选什么。但问题仍然存在：这一切内部是如何运作的？

今天不是关于选择平台，而是关于引擎盖下发生了什么。

我分析了四个流行开源机器人的架构：Freqtrade、NautilusTrader、Hummingbot和微服务系统MBATS。

结论：尽管语言和目标不同，模式是重复的。

分层架构：基础

大多数交易机器人遵循5层架构：

第5层：通信层      <- Telegram、Web UI、API
第4层：策略层      <- 交易逻辑
第3层：执行和风控  <- 订单、风险管理
第2层：数据处理    <- 指标、标准化
第1层：数据采集    <- 交易所连接

设计模式

1. Event Sourcing

将每个状态变化保存为事件。对审计、调试和合规至关重要。

2. CQRS

分离读写。Event Store处理写入；单独的数据库处理查询。

3. 微服务架构

MBATS将系统拆分为通过Kafka/RabbitMQ通信的独立服务。

4. Actor Model

NautilusTrader和Hummingbot使用它。每个Actor有独立状态，通过消息通信。无共享状态意味着无竞态条件。

设计清单

1. 从单体开始 — 不要过早跳到微服务
2. 从第一天起分离层次
3. 为测试而设计 — 依赖注入
4. 从第一天起添加可观测性 — 日志、指标
5. 规划持久化 — 保存所有订单、持仓、设置
6. 何时转向微服务： >100个工具、HFT、团队>3人

架构决定了你能走多远。意大利面代码能用一个月。正确的架构——能用好几年。

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有用链接：

• Freqtrade
• NautilusTrader
• Hummingbot
• MBATS