股票量化监控系统

背景

一直都想去搭一个量化交易的平台。从一开始搭建的與情预测股票系统，锻炼了爬虫技术、数据库技术和机器学习技术；到后来的股票价格时序分解系统锻炼了出图、docker部署、内网穿透和微信公众号后台技术。到现在，搭建出了一个可以实时对股票进行量化指标监控，并通过微信公众号提醒的系统。

流程图

股票监控系统——模块关系图

简单说来就是：

爬虫模块，监控数据库里存储的订阅股票信息，采用多线程的方式爬取所有订阅的股票数据，并把数据存储到数据库里，同时缓存一份当天的数据到redis里；并作为生产者，把股票数据更新的消息发送至mq。
其中，数据库采取简单工厂设计模式提供生成接口，支持不同的数据库后端，在前端提供一致的服务。具体的后端数据库，包括 mongodb和sqlite等。
算法策略模块作为mq的消费者，收到股票的更新消息后，会从redis中读取股票数据，并用每一种算法策略进行处理。若策略结果有更新，则将结果缓存进redis，同时作为生产者，将策略结果更新的消息发送至mq。
推送模块从mq监听策略结果的更新，若有，则从redis读取策略结果，以及所有订阅该股票和该算法策略的用户，取出他们的微信id，主动发送报警。而报警信息中会利用该股票的历史数据，以及历史报警信息，画出图像，并存储至七牛云图床，让微信用户在打开该报警信息时，可以从最近的七牛云cdn访问到图片。
另外，还部署了微信服务器程序，负责处理微信用户发来的消息，包括绑定微信号、订阅股票、取消订阅股票、查询股票、查询已订阅的股票等功能。
以上这些模块全部使用docker部署，并且为了统一管理，编写了docker-compose.xml，并采用portainer，来进行统一部署和管理。