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基于随机逼近理论，我们在限价单中提出了一个做市商的优化框架。 在最佳清算策略的背景下，我们考虑了Lavelelle，Lehalle和Pagès的文章中类似于Avellaneda-Stoikov模型的离散时间变体。 想法是利用更新出价和要价的过程的迭代性质，以使算法在反复试验的基础上（即在线学习）优化其策略。 这种方法的优点是，通过算法对系统的探索是在运行时执行的，因此不需要像随机控制方法那样对价格动态进行明确的说明。 正如将要讨论的那样，我们的方法的原理可以扩展到除做市商以外的更广泛的算法交易战术问题类别。

xBacktest: 基于C++的国内期货交易策略回测系统 架构 xBacktest是一个使用C++编写的期货交易策略回测系统，它借鉴了PyAlgoTrade的设计，采用事件驱动架构。 功能 xBacktest支持以下功能： 支持多策略、多合约、多周期组合 支持多种性能分析指标 内置多种技术指标，可外接TA-Lib 支持策略参数寻优，支持遗传算法寻优 抽象DataSeries接口，方便用户使用 策略编写使用事件驱动模式 说明 xBacktest已停止开发，其存在的主要问题是过度设计。回测系统如果考虑太多现实中不常用的需求，会导致不必要的复杂性。 改进版本的回测系统被集成到AlgoSE算法策略引擎中，实现回测与实盘接口的完全一致。