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Prometheus 实战：收集量化策略 Sharpe、MDD 与接口 QPS 监控指标

[!NOTE]
在量化交易与量化资管系统的生产运行中，除了关注策略的崩溃与存活，策略的健康表现（如盘中夏普比率 Sharpe Ratio、最大回撤 Max Drawdown）以及系统性能（如高频下单网关的每秒请求量 QPS、下单接口耗时延迟 Latency）是核心运维指标。如果缺乏结构化的度量手段，运维和研究团队将无法评估策略的表现瓶颈。本案例基于当下最主流的云原生时序监控体系Prometheus，调用 Python 的prometheus_client库，设计并实现了一个高性能的量化监控 Pull 接口。系统能够实时将策略运行表现及网关流量，转化成规范的 Prometheus 格式指标，并通过内置的 HTTP 守护服务向 Prometheus 服务端暴露收集接口，实现策略运行数据的高可靠指标化清洗。

一、问题背景与技术选型

量化开发团队在对实盘策略与交易系统进行性能度量时，往往面临以下痛点：

1. 指标零散且无时序：策略各写各的日志，夏普比和最大回撤分散在零星的文本日志中，无法通过趋势图表直观追踪其在盘中波动。
2. 高频写入冲击数据库：如果在高频交易中，每下一笔单子都同步往传统关系型数据库（如 MySQL）里写入一次 QPS 统计，会导致数据库 I/O 瞬间爆满死锁，严重拖慢交易延