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DaviRain-Su/zigQuant

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zigQuant

基于 Zig 语言的高性能量化交易框架 结合 Freqtrade 回测能力 + Hummingbot 做市能力 + NautilusTrader 性能 + HFTBacktest 精度

Zig Version Build Status Tests License Version

🎯 项目愿景

打造新一代量化交易框架，利用 Zig 语言的内存安全和性能优势，兼顾专业量化和零售友好。

核心差异化

  • 🔥 单一语言栈 - 100% Zig (vs Rust + Python 混合)
  • 🔥 混合架构 - 事件驱动 + 向量化 + 队列建模
  • 🔥 全场景覆盖 - 趋势策略 + 做市策略 + HFT
  • 🔥 性能 + 易用性 + 精度 - 三者兼顾

详见 架构演进战略 和 竞争分析

📖 核心文档

🚀 快速入门

🏗️ 架构设计

📚 功能文档

✅ V0.1 Foundation (基础设施)

✅ V0.2 MVP (交易系统)

✅ V0.3 策略与回测

✅ V0.4 优化器增强与指标扩展

✅ V0.5 事件驱动架构

✅ V0.6 混合计算模式 (NEW!)

✅ V0.7 做市策略

✅ V0.8 风险管理

✅ V0.9 AI 策略集成

🚧 V1.0 生产就绪 (开发中)

🎓 教程和示例

🔧 故障排查

🚀 快速开始

环境要求

  • Zig 0.15.2 或更高版本
  • Linux / macOS / Windows
  • 网络连接（Hyperliquid testnet 集成测试）

安装和构建

# 克隆仓库
git clone https://github.com/DaviRain-Su/zigQuant.git
cd zigQuant

# 运行所有测试 (453 个测试)
zig build test --summary all

# 运行集成测试
zig build test-integration        # HTTP API
zig build test-ws                  # WebSocket
zig build test-trading             # Trading 完整流程

# 构建项目
zig build

# 构建 Release 版本
zig build -Doptimize=ReleaseFast

CLI 使用示例

# 查看帮助
zig build run -- --help

# 1. 市场数据查询
zig build run -- price BTC-USD
zig build run -- book BTC-USD --depth 10

# 2. 策略回测 (NEW in v0.3.0!)
zig build run -- backtest \
  --strategy dual_ma \
  --config examples/strategies/dual_ma.json \
  --data data/BTCUSDT_1h_2024.csv

# 3. 参数优化 (NEW in v0.3.0!)
zig build run -- optimize \
  --strategy rsi_mean_reversion \
  --config examples/strategies/dual_ma_optimize.json \
  --top 10 \
  --objective sharpe

# 4. 查询账户（需要配置 API）
zig build run -- balance

详见 CLI 使用指南

运行示例

# 核心基础
zig build run-example-core

# WebSocket 实时数据
zig build run-example-websocket

# HTTP 市场数据
zig build run-example-http

# 策略回测 (NEW!)
zig build run-example-backtest

# 参数优化 (NEW!)
zig build run-example-optimize

# 自定义策略
zig build run-example-custom

# v0.4.0 示例
zig build run-example-indicators   # 新技术指标
zig build run-example-walkforward  # Walk-Forward 分析
zig build run-example-export       # 结果导出
zig build run-example-parallel     # 并行优化

# v0.5.0 新示例 (事件驱动架构)
zig build run-example-event-driven  # 事件驱动架构演示
zig build run-example-async-engine  # 异步交易引擎演示

# v0.6.0 新示例 (混合计算)
zig build run-example-vectorized    # 向量化回测
zig build run-example-adapter       # Hyperliquid 适配器
zig build run-example-paper-trading # Paper Trading
zig build run-example-hot-reload    # 策略热重载

# v0.7.0 新示例 (做市策略)
zig build run-example-clock         # Clock-Driven 执行
zig build run-example-pure-mm       # Pure Market Making
zig build run-example-inventory     # 库存管理
zig build run-example-persistence   # 数据持久化
zig build run-example-arbitrage     # 跨交易所套利
zig build run-example-queue         # 队列位置建模
zig build run-example-latency       # 延迟模拟

# v0.9.0 新示例 (AI 策略)
zig build run-example-openai-chat  # OpenAI Chat 示例

# 查看完整说明
cat examples/README.md

📦 已实现功能

✅ V0.1 - Foundation (基础设施) - 已完成

核心模块 (140+ 测试):

  • ✅ Decimal - 18位精度、i128整数运算、零浮点误差
  • ✅ Time - 毫秒时间戳、ISO 8601、K线对齐
  • ✅ Error System - 5大分类、错误上下文、重试机制
  • ✅ Logger - 6级日志、多Writer、结构化字段
  • ✅ Config - JSON配置、环境变量、敏感信息保护
  • ✅ Exchange Router - IExchange接口、VTable模式

完成时间: 2024-12-23

✅ V0.2 - MVP (交易系统) - 已完成

核心功能 (173 测试):

  • ✅ Hyperliquid 连接器
    • HTTP API (Info + Exchange)
    • WebSocket 实时数据流
    • Ed25519 签名认证
    • 速率限制 (20 req/s)
  • ✅ 订单簿管理
    • L2 订单簿
    • 快照 + 增量更新
    • < 50μs 更新延迟
  • ✅ 订单管理
    • 下单、撤单、批量撤单
    • 订单状态追踪
    • WebSocket 事件处理
  • ✅ 仓位跟踪
    • 实时 PnL 计算
    • 账户状态同步
  • ✅ CLI 基础命令
    • 11 个交易命令
    • 交互式 REPL

性能指标 (全部达标):

  • ✅ WebSocket 延迟: 0.23ms (< 10ms 目标)
  • ✅ 订单执行: ~300ms (< 500ms 目标)
  • ✅ 内存占用: ~8MB (< 50MB 目标)
  • ✅ 零内存泄漏

完成时间: 2024-12-25

✅ V0.3 - 策略与回测 (策略框架) - 已完成 ⭐

核心功能 (357 测试):

策略框架

  • ✅ IStrategy 接口 - VTable 模式策略抽象
  • ✅ 7 个技术指标 - SMA, EMA, RSI, MACD, Bollinger Bands, ATR, Stochastic
  • ✅ 3 个内置策略
    • Dual Moving Average (双均线)
    • RSI Mean Reversion (RSI 均值回归)
    • Bollinger Breakout (布林带突破)
  • ✅ IndicatorManager - 缓存优化，10x 性能提升

回测引擎

  • ✅ BacktestEngine - 事件驱动架构
  • ✅ PerformanceAnalyzer - 30+ 核心性能指标
    • Sharpe Ratio, Sortino Ratio, Profit Factor
    • Maximum Drawdown, Win Rate, Risk/Reward
  • ✅ CSV 数据加载 - 历史数据导入和验证
  • ✅ 逼真订单执行 - 滑点和手续费模拟

参数优化

  • ✅ GridSearchOptimizer - 自动化参数优化
  • ✅ 6 种优化目标
    • Sharpe Ratio, Profit Factor, Win Rate
    • Drawdown, Net Profit, Total Return
  • ✅ 结果分析 - 排名和性能对比

CLI 命令 (NEW!)

  • ✅ backtest - 策略回测
  • ✅ optimize - 参数优化
  • ✅ run-strategy - 实盘运行（stub，计划 v0.4.0）

文档 (5,300+ 行)

性能指标 (全部达标):

  • ✅ 回测速度: 60ms/8k candles (> 10,000 ticks/s)
  • ✅ 指标计算: < 10ms (< 50ms 目标)
  • ✅ 策略执行: < 10ms (< 50ms 目标)
  • ✅ 网格搜索: ~85ms/组合 (< 100ms 目标)
  • ✅ 内存占用: ~10MB (< 50MB 目标)
  • ✅ 零内存泄漏

真实数据验证 (Binance BTC/USDT 2024 年完整数据):

  • ✅ Dual MA: 1 笔交易
  • ✅ RSI Mean Reversion: 9 笔交易，+11.05% 收益 ✨
  • ✅ Bollinger Breakout: 2 笔交易

完成时间: 2024-12-26 发布说明: RELEASE_v0.3.0.md

✅ V0.4 - 优化器增强与指标扩展 - 已完成 ⭐

核心功能 (453 测试):

Walk-Forward 分析

  • ✅ WalkForwardAnalyzer - 前向验证分析器
  • ✅ DataSplitter - 数据分割策略 (固定/滚动/扩展/锚定)
  • ✅ OverfittingDetector - 过拟合检测器
  • ✅ 6 种新优化目标 - Sortino, Calmar, Omega, Tail, Stability, Risk-Adjusted

扩展技术指标 (+8 新增)

  • ✅ ADX - 平均趋向指数 (趋势强度)
  • ✅ Ichimoku Cloud - 一目均衡表 (趋势、支撑阻力)
  • ✅ Stochastic RSI - 随机RSI (动量超买超卖)
  • ✅ Williams %R - 威廉指标 (超买超卖)
  • ✅ CCI - 商品通道指数 (周期波动)
  • ✅ OBV - 能量潮 (成交量趋势)
  • ✅ MFI - 资金流量指数 (资金流向)
  • ✅ VWAP - 成交量加权平均价

回测结果导出

  • ✅ JSONExporter - JSON 格式导出
  • ✅ CSVExporter - CSV 格式导出
  • ✅ ResultLoader - 历史结果加载
  • ✅ ResultComparator - 多策略性能对比

并行优化

  • ✅ ThreadPool - 线程池实现
  • ✅ ParallelExecutor - 并行回测执行器
  • ✅ 进度跟踪 - 实时进度回调

新增策略

  • ✅ MACD Divergence - MACD背离策略

新增示例 (+4)

  • ✅ 09_new_indicators.zig - 新技术指标演示
  • ✅ 10_walk_forward.zig - Walk-Forward 分析
  • ✅ 11_result_export.zig - 结果导出演示
  • ✅ 12_parallel_optimize.zig - 并行优化演示

完成时间: 2024-12-27

✅ V0.5 - 事件驱动架构 - 已完成 ⭐

核心功能 (502 测试):

消息总线 (MessageBus)

  • ✅ Pub/Sub 模式 - 主题发布订阅、通配符匹配
  • ✅ Request/Response 模式 - 同步请求响应
  • ✅ Command 模式 - 异步命令发送

数据缓存 (Cache)

  • ✅ OrderBook 缓存 - 订单簿快照、增量更新
  • ✅ Position 缓存 - 仓位追踪
  • ✅ Quote 缓存 - 报价数据
  • ✅ Bar 缓存 - K线数据序列
  • ✅ Order 缓存 - 订单状态追踪

数据引擎 (DataEngine)

  • ✅ IDataProvider 接口 - VTable 模式数据源抽象
  • ✅ 历史数据回放 - CSV 加载、速度控制
  • ✅ 实时数据处理 - 事件发布到 MessageBus

执行引擎 (ExecutionEngine)

  • ✅ IExecutionClient 接口 - VTable 模式执行抽象
  • ✅ 订单恢复 - 启动时恢复未完成订单
  • ✅ 超时检测 - 订单超时自动处理
  • ✅ 风控检查 - 订单大小、数量限制

交易引擎

  • ✅ LiveTradingEngine - 同步交易引擎
  • ✅ AsyncLiveTradingEngine - 基于 libxev 的异步引擎

新增示例 (+2)

  • ✅ 13_event_driven.zig - 事件驱动架构演示
  • ✅ 14_async_engine.zig - 异步交易引擎演示

集成测试

  • ✅ v050_integration_test.zig - 7 个集成测试用例

代码统计:

  • MessageBus: 863 行
  • Cache: 939 行
  • DataEngine: 1039 行
  • ExecutionEngine: 1036 行
  • LiveTradingEngine: 859 行
  • 总计: 4736 行核心代码

完成时间: 2025-12-27 发布说明: RELEASE_v0.5.0.md

✅ V0.6 - 混合计算模式 - 已完成 ⭐

核心功能 (558 测试):

向量化回测

  • ✅ VectorizedBacktester - SIMD 优化回测引擎
  • ✅ 12.6M bars/s - 超越目标 126 倍

适配器层

  • ✅ HyperliquidDataProvider - IDataProvider 实现
  • ✅ HyperliquidExecutionClient - IExecutionClient 实现

Paper Trading

  • ✅ PaperTradingEngine - 模拟交易引擎
  • ✅ 模拟订单执行 - 支持滑点/延迟

策略热重载

  • ✅ HotReloadManager - 运行时参数更新
  • ✅ 零停机更新 - 无需重启

完成时间: 2025-12-27

✅ V0.7 - 做市策略 - 已完成 ⭐

核心功能:

做市核心

  • ✅ Clock-Driven 模式 - Tick 驱动策略执行
  • ✅ Pure Market Making - 双边报价做市策略
  • ✅ Inventory Management - 库存风险控制

数据持久化

  • ✅ DataStore - 数据存储层
  • ✅ CandleCache - K线数据缓存

高级功能

  • ✅ Cross-Exchange Arbitrage - 跨交易所套利
  • ✅ Queue Position Modeling - 队列位置建模 (HFTBacktest)
  • ✅ Dual Latency Simulation - 双向延迟模拟 (HFTBacktest)

完成时间: 2025-12-27

✅ V0.8 - 风险管理 - 已完成 ⭐

核心功能:

风险引擎

  • ✅ RiskEngine - 实时风险监控
  • ✅ Kill Switch - 紧急平仓机制
  • ✅ 多维度风险检查 - 仓位/杠杆/资金限制

止损管理

  • ✅ StopLossManager - 止损订单管理
  • ✅ 追踪止损 - 动态调整止损价
  • ✅ 自动止损执行 - 订单执行回调

资金管理

  • ✅ MoneyManager - 仓位大小计算
  • ✅ Kelly 公式 - 最优仓位比例
  • ✅ 风险预算 - 资金分配策略

风险指标

  • ✅ RiskMetrics - VaR (风险价值)
  • ✅ 实时 Sharpe/Sortino - 收益风险比
  • ✅ 回撤监控 - 最大回撤跟踪

警报系统

  • ✅ AlertSystem - 多级别警报
  • ✅ 警报通道 - 控制台输出
  • ✅ 警报历史 - 记录追溯

崩溃恢复

  • ✅ RecoveryManager - 状态快照/恢复
  • ✅ 交易所同步 - 重启后状态同步
  • ✅ 优雅降级 - 故障处理机制

代码统计:

  • RiskEngine: ~750 行
  • StopLossManager: ~840 行
  • MoneyManager: ~780 行
  • RiskMetrics: ~770 行
  • AlertSystem: ~750 行
  • 总计: ~3890 行核心代码

完成时间: 2025-12-28

✅ V0.9 - AI 策略集成 - 已完成 ⭐ (NEW!)

核心功能:

AI 模块

  • ✅ ILLMClient - VTable 模式 LLM 客户端接口
  • ✅ LLMClient - OpenAI 兼容实现 (基于 openai-zig)
  • ✅ AIAdvisor - 结构化交易建议服务
  • ✅ PromptBuilder - 专业市场分析 Prompt 构建器

支持的 AI 提供商

  • ✅ OpenAI - 官方 API
  • ✅ LM Studio - 本地模型服务
  • ✅ Ollama - 本地模型服务
  • ✅ DeepSeek - 第三方 API
  • ✅ Custom - 任何 OpenAI 兼容 API

混合策略

  • ✅ HybridAIStrategy - 技术指标 + AI 建议加权融合
  • ✅ 容错回退 - AI 失败时自动使用纯技术指标
  • ✅ 可配置权重 - AI 40% + 技术 60% (默认)

特性

  • ✅ Markdown 解析 - 自动处理 AI 返回的代码块包装 JSON
  • ✅ 自定义 JSON 序列化 - 避免 null 字段兼容性问题
  • ✅ 请求统计 - 成功率、延迟追踪

代码统计:

  • types.zig: ~200 行
  • interfaces.zig: ~200 行
  • client.zig: ~350 行
  • advisor.zig: ~600 行
  • prompt_builder.zig: ~200 行
  • hybrid_ai.zig: ~600 行
  • 总计: ~2150 行核心代码

完成时间: 2025-12-28 发布说明: RELEASE_v0.9.0.md

🗺️ 产品路线图

v0.1 Foundation          ████████████████████ (100%) ✅ 完成
v0.2 MVP                 ████████████████████ (100%) ✅ 完成
v0.3 Strategy Framework  ████████████████████ (100%) ✅ 完成
v0.4 优化器增强          ████████████████████ (100%) ✅ 完成
v0.5 事件驱动架构        ████████████████████ (100%) ✅ 完成
v0.6 混合计算模式        ████████████████████ (100%) ✅ 完成
v0.7 做市策略            ████████████████████ (100%) ✅ 完成
v0.8 风险管理            ████████████████████ (100%) ✅ 完成
v0.9 AI 策略集成         ████████████████████ (100%) ✅ 完成 (NEW!)
v1.0 生产就绪            ████████░░░░░░░░░░░░ (40%)  ← 开发中 (REST API ✅)

整体进度: 90% (9/10 版本完成) → v1.0.0 生产就绪规划中

✅ V0.4 - 优化器增强与指标扩展 - 已完成 ⭐

核心目标: 实现参数优化器和扩展策略库

  • Walk-Forward 分析 (前向验证、过拟合检测)
  • 扩展技术指标库 (15个指标，+8新增)
  • MACD Divergence 策略 (+1新增)
  • 回测结果导出 (JSON/CSV)
  • 并行优化 (多线程加速)
  • 策略开发教程 (完整文档)
  • 12个示例程序 (+4新增)

✅ V0.5 - 事件驱动核心架构 - 已完成

核心目标: 重构为事件驱动架构 (借鉴 NautilusTrader)

  • MessageBus 消息总线 (Pub/Sub, Request/Response, Command)
  • Cache 高性能缓存系统 (OrderBook, Position, Quote, Bar, Order)
  • DataEngine 数据引擎 (IDataProvider, 历史回放)
  • ExecutionEngine 执行引擎重构 (IExecutionClient, 订单恢复, 风控)
  • libxev 依赖集成 (AsyncLiveTradingEngine 框架)

✅ V0.6 - 混合计算模式 - 已完成

核心目标: 向量化回测 + 增量实盘 (借鉴 Freqtrade)

  • 向量化回测引擎 (12.6M bars/s，超越目标 126 倍)
  • HyperliquidDataProvider (IDataProvider 实现)
  • HyperliquidExecutionClient (IExecutionClient 实现)
  • Paper Trading 模拟交易系统
  • 策略热重载功能
  • 558/558 测试全部通过

✅ V0.7 - 做市策略 - 已完成

核心目标: 做市策略和微观市场结构 (借鉴 Hummingbot + HFTBacktest)

  • Clock-Driven 模式 - Tick 驱动策略执行
  • Pure Market Making 策略 - 双边报价做市
  • Inventory Management - 库存风险控制
  • Data Persistence - 数据持久化 (DataStore/CandleCache)
  • Cross-Exchange Arbitrage - 跨交易所套利
  • Queue Position Modeling - 队列位置建模 ⭐
  • Dual Latency Simulation - 双向延迟模拟 ⭐

完成时间: 2025-12-27 发布说明: 7 个 Stories (033-039) 全部完成

✅ V0.8 - 风险管理 - 已完成

核心目标: 生产级风险管理和监控 (借鉴 NautilusTrader)

  • RiskEngine - 风险引擎 (仓位限制、杠杆控制、Kill Switch)
  • 止损/止盈 - StopLossManager 止损管理、追踪止损
  • 资金管理 - MoneyManager (Kelly 公式、固定分数、风险预算)
  • 风险指标 - RiskMetrics (VaR、Sharpe、Sortino、最大回撤)
  • 实时监控 - AlertSystem 多级警报系统
  • Crash Recovery - RecoveryManager 崩溃恢复机制

完成时间: 2025-12-28 发布说明: 6 个 Stories (040-045) 全部完成

✅ V0.9 - AI 策略集成 - 已完成 (NEW!)

核心目标: AI 辅助交易决策 (借鉴 AI 技术趋势)

  • ILLMClient 接口 - VTable 模式 LLM 客户端抽象
  • LLMClient 实现 - 基于 openai-zig，支持 OpenAI 兼容 API
  • AIAdvisor - 结构化交易建议 (action/confidence/reasoning)
  • PromptBuilder - 专业市场分析 Prompt 构建
  • HybridAIStrategy - 技术指标 + AI 混合决策策略
  • Markdown JSON 解析 - 自动处理 AI 返回的代码块
  • 示例代码 - examples/33_openai_chat.zig

完成时间: 2025-12-28 发布说明: RELEASE_v0.9.0.md

🚧 V1.0 - 生产就绪 (开发中)

核心目标: CLI 工具和完整运维支持

  • REST API 服务 - 40 端点, JWT 认证, 动态数据 ✅
  • Prometheus Metrics - /metrics 端点导出 ✅
  • Docker 部署 - 容器化部署
  • Telegram/Email 通知 - 多渠道告警
  • 完整运维文档

详见 Roadmap 和 架构演进战略

🎯 项目特色

🔥 高性能

  • 零分配优化 - 日志级别过滤、错误处理
  • 编译时优化 - 类型检查、内联优化
  • 事件驱动 - MessageBus 单线程高效
  • 缓存优化 - IndicatorManager 10x 性能提升

性能对比:

  • WebSocket 延迟: 0.23ms (vs 行业平均 10ms)
  • 回测速度: 60ms/8k candles (vs Freqtrade ~500ms)
  • 内存占用: ~10MB (vs Python 框架 ~100MB)

🛡️ 类型安全

  • 编译时验证 - 配置、参数、订单
  • 强类型错误 - 五大错误分类
  • 精确数值 - i128 整数运算，零浮点误差
  • 内存安全 - Zig 语言保证

📚 开发体验

  • 完整中文文档 - 8,000+ 行策略文档
  • 25 个完整示例 - 从基础到高级 (v0.7.0 +11新增)
  • 624 个测试 - 100% 通过
  • 故障排查指南 - 详细的问题解决方案

🏗️ 架构优势

基于 4 大顶级平台 的深度研究:

来源 借鉴内容 应用版本
NautilusTrader 事件驱动 + MessageBus + Cache v0.5.0 ✅
Hummingbot 订单前置追踪 + Clock-Driven v0.5.0, v0.7.0 ✅
Freqtrade 向量化回测 + 易用性 v0.6.0 ✅
HFTBacktest Queue Position + Dual Latency v0.7.0 ✅

详见 竞争分析 (750+ 行深度分析)

🧪 测试

# 运行所有测试
zig build test --summary all

# 运行集成测试
zig build test-integration
zig build test-ws
zig build test-trading

# 运行指定模块测试
zig test src/core/decimal.zig
zig test src/strategy/interface.zig
zig test src/backtest/engine.zig

# 显示测试详情
zig build test -freference-trace=10

当前测试状态: 558+ tests passed ✅ (100%)

测试覆盖

  • ✅ 单元测试: 558+ 个
  • ✅ 集成测试: 15+ 个 (HTTP, WebSocket, Trading, Strategy, v0.5.0-v0.7.0 组件)
  • ✅ 真实数据验证: Binance BTC/USDT 2024 年完整数据
  • ✅ 内存泄漏检测: GPA 验证通过
  • ✅ 代码覆盖率: > 90%

📊 性能基准

模块 性能目标 实测性能 状态
Logger < 1μs (级别过滤) ✅ 零分配 ✅
Time < 100ns (now) ✅ 直接系统调用 ✅
Decimal < 10ns (加减法) ✅ 内联优化 ✅
Config < 1ms (加载) ✅ 单次解析 ✅
OrderBook 快照 < 1ms (100档) ✅ < 500μs ✅
OrderBook 更新 < 100μs ✅ < 50μs ✅
OrderBook 查询 < 100ns ✅ < 50ns (O(1)) ✅
API 延迟 < 500ms ✅ ~200ms ✅
WebSocket 延迟 < 10ms ✅ 0.23ms ✅
回测速度 > 10,000 ticks/s ✅ 60ms/8k candles ✅
指标计算 < 50ms ✅ < 10ms ✅
策略执行 < 50ms ✅ < 10ms ✅
网格搜索 < 100ms/组合 ✅ ~85ms ✅
内存占用 < 50MB ✅ ~10MB ✅
启动时间 < 200ms ✅ ~150ms ✅

所有性能指标全部达标 ✅

🛠️ 技术栈

  • 语言: Zig 0.15.2
  • 构建系统: zig build
  • 测试框架: Zig 内置测试
  • 依赖管理: zig-clap (CLI 参数解析)
  • 文档: Markdown (5,300+ 行)

🤝 贡献指南

提交代码

  1. Fork 项目
  2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
  3. 提交更改 (git commit -m 'Add amazing feature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
  5. 开启 Pull Request

报告问题

遇到问题时，请先查阅 故障排查文档。

如果是新问题：

  1. 在 GitHub Issues 中创建问题
  2. 提供详细的错误信息和复现步骤
  3. 标注 Zig 版本和操作系统

编写文档

发现并解决了新问题？请参考 故障排查贡献指南。

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。

🙏 致谢

本项目深度研究并借鉴以下开源项目：

详见 竞争分析

📮 联系方式

状态: 🚧 V1.0.0 生产就绪开发中 (REST API ✅) | 版本: 1.0.0-dev | 更新时间: 2025-12-29 测试: 558+ 全部通过 ✅ | 示例: 26 个完整示例 | 文档: 10,000+ 行 | 性能: 全部达标 ✅ 下一步: Docker 部署 + 通知系统 + 多交易所支持

About

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