您被要求设计并实现一个基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的自动化交易系统，目标是在一个高流动性但具有显著微观结构摩擦（如交易成本、市场冲击、订单簿深度限制）的股票市场中，管理一个包含20-30只股票的投资组合。该系统需在日内高频层面做出交易决策，旨在最大化投资组合的风险调整收益（例如，夏普比率或Sortino比率），同时严格控制最大回撤（Maximum Drawdown, MDD）和实现最低的市场冲击。请详细阐述您的系统设计方案，包括RL的核心组件（状态、动作、奖励）、模型选择、训练方法、如何处理市场微观结构、风险管理策略以及最重要的——您将如何进行严格的回测和生产验证，以确保其鲁棒性和部署前的安全性。