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23天前
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们需要一位有经验的工程师，将现有的交易算法（目前运行在某零售交易平台上）重构为独立应用，使用 Java 或 Python 编写，并通过 FIX 直接连接市场。解决方案必须支持净额账户（netting，禁止对冲），并将原平台的订单类型准确映射到券商的 FIX 等价物（止损、限价，以及带价格改善的入场逻辑）。
该角色不仅要实现策略本身，还需搭建最小可用执行环境——包括会话管理、订单管理、风险检查和日志记录等。
必备能力
具有构建生产级 FIX 引擎的成熟经验（Logon/Heartbeat/消息重放、缺口处理、持久化、重连）。
在净额账户/净额撮合场景下进行实盘订单路由：Replace/Cancel 流程、部分成交、IOC/FOK、TIF 处理。
能在零售平台语义（止损/止盈、内部订单ID）与 FIX 字段（ClOrdID、OrigClOrdID）之间进行映射。
编写低延迟、容错代码，具备幂等的订单处理能力。
精通 Java（QuickFIX/J） 或 Python（quickfix）；熟悉 Kafka/Redis 更佳。
交付物
使用地道的 Java 或 Python重写的策略逻辑（含单元测试）。
FIX 连接器，并提供至少一个参考券商的配置。
面向净额账户的订单与头寸管理模块。
仿真模式（CSV 日志）与轻量级监控看板。
Docker 化部署与运行手册（runbook）。
回复中请包含
2–3 个过往 FIX 项目（你的角色与工作范围）。
你更倾向使用 Java 还是 Python，以及原因。
你通常使用的 FIX Store/日志方案及原因（例如 JDBC/FileStore、内存+外部持久化等）。
简述你会如何将零售平台的 SL/TP/市价单映射为净额场景下的 FIX 表达（含 ClOrdID/OrigClOrdID、Replace/Cancel 流程、TIF/IOC/FOK 等）。
MVP 的大致时间线和预算。
