起因
最初接触加密货币交易时，我也尝试过各种现成的量化平台 — 3Commas、Pionex 等。它们的共同问题是：策略不够灵活、风控不够精细、无法集成 AI 分析能力。
当我意识到大语言模型在市场分析方面的潜力后，决定从零构建一套完全可控的交易系统。
技术选型的关键决策
为什么选 TypeScript + Fastify
而不是 Python + FastAPI？
原因有三：
- 全栈统一: 前端展示层（Next.js）和后端交易引擎使用同一语言，减少认知切换成本
- 类型安全: 交易系统对数据精度要求极高，TypeScript 的类型系统能在编译期捕获大量错误
- 性能足够: Node.js 的事件循环模型天然适合 WebSocket 高并发场景，Fastify 的性能接近原生 HTTP
为什么自建而不用框架
市面上有 CCXT 这样的统一交易接口库，但它们的抽象粒度不满足我的需求。自建的好处是：
- 完全掌控订单生命周期
- 可以实现定制化的风控逻辑
- 方便集成 LLM API 做市场分析
风控是生命线
自建系统最大的挑战不是技术实现，而是风控设计。
我花了大量时间在风控矩阵上，最终确定了 13 个维度的风控检查。每个维度独立运行，任一触发即自动降级或停止交易。这套机制在回测和实盘中都经受住了考验。
总结
自建交易系统的核心价值在于完全可控。虽然前期投入大，但长期来看，能力边界完全由自己决定。如果你也在考虑类似的事情，我的建议是：先把风控做好，再考虑策略优化。