什么才是一个量化投资平台的核心呢？
量化交易的核心是用算法实现交易（回测、模拟或者实盘）。量化的本质是算法，所以，量化投资平台的核心在于设计一个机制,在历史数据或者实时数据上执行这个算法，分析算法的结果，验证算法的有效性，合理控制算法的风险，即执行、验证、控制算法。
既然，要设计一个机制去执行、验证、控制算法，什么样的机制会比较合理？
常见的机制是事件驱动的机制，以数据为事件，每次数据的更新，带动整个机制的不断运行。
比较少见的是向量化的机制，假设同时得到了所有的信息，容易出现未来信息等，一般很少有成熟的量化投资平台会考虑。
还有一种比较少见的是基于时间驱动的，时间更新了，获取新的数据，算法计算买卖信号，交易等，这种本来能够 有效的避免未来信息，但是，意外读到一些资料，觉得这个机制可能在未来存在很大的限制，所以，就放弃这个我原先写的基于时间驱动的量化回测平台了。
遵循大道而行（合群，随大流），是人的进化本能，在某种意义上，是有道理的。
所以，我开发的这个平台，也会采用事件驱动的机制。但是，在保证大的方向上没有问题的情况下，对于事件的定义，很可能与现有的平台大大不同。
00001. 行情数据的管理 历史tick数据，实时tick数据 历史bar数据，实时bar数据 历史数据的存储，读取，实时数据的保存，数据的合并等
00002. 回测的broker 可能需要根据交易所的不同，设置不同的broker,这个是框架的核心，重点。
00003. 实盘的broker 可以根据策略，连接实时数据，进行交易，尽可能和回测的合二为一
00004. 绩效分析
回测的结果，实盘交易的状态
00005. 风险管理
管理实盘中的可能面临的风险。
00006. 投资组合
如何组合多个策略进行交易
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