程式化交易（Algorithmic Trading）是利用计算机程序自动执行交易策略的一种交易方式。以下是一个简要的概述程式化交易的源码结构。

. 数据获取：程式化交易的首要任务是获取市场数据。这可以通过各种途径实现，如API接口、数据 商等。源码中会包含获取数据的代码模块，用于实时或历史数据的获取。

2. 数据处理和分析：获取到市场数据后，需要对数据进行处理和分析。这包括数据的清洗、整理、计算指标等。源码中会包含用于处理和分析数据的函数或类，以提供有关市场趋势、波动性、价格走势等的信息。

3. 交易策略开发：在程式化交易中，交易策略是关键。源码中会包含一系列用于开发和实现交易策略的函数或类。这些函数或类通过使用技术指标、图表模式、统计学方法等，制定出一套规则来判断何时买入或卖出。

4. 交易执行：一旦交易策略开发完毕，源码中会包含用于执行交易的函数或类。这些函数或类会根据交易策略的规则，自动执行买入或卖出操作。交易执行模块通常与交易所或经纪商的API接口进行交互，以实现实际的交易操作。

5. 风险管理：程式化交易源码中通常还包含用于风险管理的函数或类。这些函数或类用于控制交易的风险，比如设置止损、止盈等风险控制参数，以防止交易损失过大。

6. 回测和优化：为了评估交易策略的 ，源码中通常会包含回测和优化的函数或类。回测是通过历史数据来模拟交易策略的执行并评估其表现。优化是为了找到 的交易策略参数组合，以获得 的回报。

7. 监控和报告：程式化交易源码中可能还包含用于监控交易执行和 交易报告的函数或类。这些函数或类用于监控交易的执行情况， 交易报告，以供交易者进行分析和决策。

需要注意的是，程式化交易源码是根据交易者的需求和交易策略而定的，因此具体的实现方式可能会有所不同。以上只是一个大致的概述，具体的源码结构会根据交易者的需求和编程语言的选择而有所差异。