把量化策略从“脚本”变成“工程模块”
当策略需要长期维护、测试、回放、升级和多人协作时，最难的往往不是公式本身，而是边界、状态、版本、数据和运行环境。
为什么单文件脚本会越来越难维护
研究阶段，一个 Python 文件可以很快验证想法。但随着参数增多、数据源变化、回测和实时环境并存、多个策略同时运行，脚本通常会逐渐混入数据读取、状态保存、交易意图、日志和界面依赖。
策略工程化的目标，是把这些职责拆开：策略负责规则，平台负责数据、运行时、权限、风控和记录。
一个可维护策略模块需要什么
明确接口
统一策略生命周期、输入事件、输出策略信号/订单意图，以及参数和状态约定。
可复现配置
参数结构规范、默认值和运行配置都应可版本化，避免“同名策略不同参数”无法复盘。
可测试
策略应能脱离生产环境，在合成数据、历史回放和回测中独立验证。
可安装升级
通过策略包、版本号、签名与信任验证机制，让安装、升级、回滚和来源验证成为标准流程。
策略隔离运行为什么重要
第三方策略代码不应该默认拥有主程序的全部能力。隔离进程可以把策略执行、资源边界、IPC、超时和权限控制独立出来，让平台在策略异常时仍保留更清晰的恢复路径。
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