【量化交易】量化交易全景：从信号到订单的工程链路
量化交易不是策略写得好就能赚钱，更难的是把数据、特征、因子、信号、组合、执行、风控、复盘这八段链路在工程上连成一条不漏数据、不串时间、不丢订单的流水线。本文是【量化交易】系列的总目录与读图，给出八段链路的输入输出、失败模式、不变量清单，并用研究流程图把从一个想法到一笔实盘订单之间所有该过的卡点串起来。
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【量化交易】回测引擎设计：事件驱动与向量化
把回测引擎当成一套工程系统讲清楚：事件驱动架构、撮合保真度、滑点嵌入、多频率多账户、并行加速、回放对账。给出可运行的最小事件驱动回测器与 vectorbt 向量化对照实现。
【量化交易】回测陷阱：前视偏差、过拟合、数据窥视
回测引擎只能保证「语法对」，但真正杀死策略的是「逻辑错、数据脏、推断不严」三件事。本文系统拆解前视偏差（lookahead bias）、过拟合（overfitting）、数据窥视（data snooping）三大陷阱，介绍 Bonferroni、BH-FDR、Family-Wise Error 的多重检验修正，给出 Deflated Sharpe 与概率 Sharpe（PSR）的可运行 Python 实现，配一份 30 条上线前自检清单。
量化交易
从因子研究到生产执行的量化交易全栈工程。覆盖市场微结构、数据管线、因子构造、组合优化、回测方法论、执行算法、做市策略、高频架构到生产运维。面向策略研究员与工程师。