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量化系统开发实战
以 Micang Trader 为案例，围绕实盘级量化交易系统的架构边界、数据流、交易时段、回测实盘一致性、性能防线、测试防线和架构演进组织阅读路径。
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1. 量化交易系统开发实录（一）：项目启动与架构设计的五个关键决策
post以 Micang Trader 为案例，从系统边界、数据流、交易时段归属、回测实盘统一接口和 AI 协作边界出发，建立整个量化交易系统系列的架构主线。
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2. 量化交易系统开发实录（二）：Python Pitfalls 实战避坑指南（上）
post把 Python 陷阱从长清单重组为量化交易系统的工程风险参考篇：语法与作用域、类型与状态、并发与状态三类风险如何放大为真实交易系统问题。
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3. 量化交易系统开发实录（三）：Python Pitfalls 实战避坑指南（下）
post继续把 Python 风险重组为参考篇：GUI 生命周期、异步网络失败、安全边界和部署基础设施如何影响量化交易系统的长期稳定性。
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4. 量化交易系统开发实录（四）：测试驱动敏捷开发（AI Agent 辅助）
post从一个跨夜交易日边界 bug 出发，重构量化交易系统的测试防线：缺陷导向测试金字塔、AI TDD 分工、边界时间、数据血缘和 CI Gate。
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5. 量化交易系统开发实录（五）：Python 性能调优实战
post把性能优化从经验猜测改造成可验证的侦查流程：从 3 秒图表延迟出发，定位真实瓶颈，比较优化方案，建立 benchmark 与回退策略。
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6. 量化交易系统开发实录（六）：架构演进与重构决策
post复盘 Micang Trader 的五次重构，解释系统如何从初始快照演进为更清晰的目标架构，并把技术债务和 ADR 决策纳入长期治理。
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7. 量化交易系统开发实录（七）：AI 工程化落地——从 speckit 到 BMAD
post以交易日历与日线聚合需求为单一案例，解释 AI 工程化如何通过规格驱动、BMAD 角色交接和人工质量门禁进入真实量化系统交付。