2014年底，在国内尚无一家在线量化平台的背景下，米筐科技成立了。2017年3月份，在国内尚无自研开源量化回测引擎的背景下，我们在Github开源了米筐自研Python量化策略引擎——RQAlpha。作为国内量化行业的先行者，米筐科技团队一直希望为奋斗在一线的机构从业者量身定制一套解决方案，从而真正从实际提高机构的效益。
在充满愿景的同时，我们深知金融软件有别于其他互联网产品，由于服务的对象是专业机构，对于产品的稳定性、可扩展性、保密性有着更高的要求。我们也深知将产品“商业化”意味着需要承担更大的责任。因此，在完成长达半年的实盘资金及压力测试后，我们终于可以宣布：国内第一家自研Python商业化实盘终端正式上线！
在综合考虑国内现有市场环境后，米筐科技团队为金融数据、策略引擎、应用环境、实盘交易、环境部署以及二次开发设计了以下方案：
（交易流程图)
金融数据
数据作为投研及实盘的基础，对历史数据的准确性跟实时数据的稳定性有着极高的要求。为此，米筐数据采用自研时间序列数据库，进行多源对比及自动化清洗，确保投研以及实盘的脚步足够稳健。
十年全品种（商品、国债、股指）、多频率（日、分钟、Tick）期货历史数据；
实时数据直连CTP、支持期货夜盘；
低延迟、自动化录入及清洗；
双源多点备份，策略数据永不终断。
策略引擎及应用场景
实盘系统本身内置了talib、sklearn、pandas、numpy等数据处理及统计分析库。米筐自研量化回测引擎拥有强劲的性能，在配备低延迟、高频率的金融数据后可支持CTA（包含机器学习在内）策略、套利策略及批量自动执行策略。
全市场Tick级别订阅、支持跨品种套利策略；
回测、模拟仿真、实盘在同一终端内完成；
支持事件订阅机制，最大限度保证策略编写灵活性；
期货实盘模拟仿真支持simnow；
内置海量成熟的数学、金融库。
实盘交易
在实际交易环境中，“能交易”仅仅只是系统的起点。在策略应用于实盘的过程中，订单及仓位管理是满足实际交易需求的关键。为此，米筐科技在引入了两个自研核心模块：OMS与PMS。
（实盘资金交易）
OMS是订单管理系统(Order Management System)的缩写。OMS使用基于内存的系统架构，将关键的订单、成交回报等通过异步的方式储存在数据库，从而不影响关键交易链路的速度。目前OMS已稳定支持多资产（包括股票、期货等），自动化测试覆盖率达80%以上。成熟的OMS系统可以让交易者免于订单管理、订单状态和灾难情况恢复的困扰，专注于自己的策略实现和交易。
（OMS实例图）
PMS是仓位管理系统(Portfolio Management System)的缩写。PMS从交易网关订阅成交回报，独立管控仓位，在每日盘后进行合约到期、分红派息等处理。单个策略实例挂载的持仓将由仓位管理模块独立维护，不同策略实例之间可以做到互不影响，从而使得资金账户与策略实例之间实现多对多的映射。
（不同策略收益图）
部署环境
米筐科技采用Docker技术成功做到1万+策略稳定大批量运行，相互之间无干扰且计算资源得到了更充分的利用。与此同时，为了使机构能免受维护策略运行环境的烦恼，米筐科技提供私有化部署或公有云服务两种部署方案：
私有化部署代用K8S技术，提高部署、运维和监控的效率且可以做到多点热备；
公有云服务协助机构低成本启动业务，解决硬件管理问题；
服务器端运行保证稳定性与低延迟；
支持co-location：服务器端可部署到特定机房或指定云服务位置。
可拓展接口及SDK
为了满足不同机构个性化的需求，米筐科技提供了可拓展接口和二次开发的SDK。机构可通过数据SDK单独调用数据，也可通过RQAlpha Mod对接外部API，接入自有特色数据源和加入自有风控逻辑。
提供自定义数据源的接口；
支持自定义API的扩展；
支持程序化交易每一个阶段的钩子注入；
支持撮合引擎的扩展和替换。
异常恢复方案
在实际交易中存在许多不可控的因素，因此米筐科技团队设计了完备的异常恢复方案：
交易网关实时保存所有订单、成交数据，一旦出现异常，重启后将主动从柜台查询并恢复当日所有成交、订单信息；
仓位管理模块保存所有持仓信息，一旦出现异常，重启后将通过交易网关获取当日所有成交，基于存储的历史仓位信息进行仓位重建；
策略实例异常退出之后，该策略所有挂单都将被交易网关撤单，策略重启后，仓位、成交都将恢复正常。
米筐科技团队有多年扎实的业界交易系统和金融模型研发经验，一直秉承专业、务实的态度，全力打造标杆级的机构终端。米筐科技希望在不远的未来能与不同机构展开多维度的合作，共同探索金融科技领域的无限可能。
