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    2020-12-03 11:29:12

    一、集中交易系统

    从名字上看,一定是从分散的交易系统整合而来的,事实上也确实如此。

    在上世纪90年代证券市场发展初期,证券经纪业务是以营业部为单位开展的,每家营业部都有自己的证券交易系统,单独保存自己的业务数据。粗放的管理模式带来了巨大的业务隐患,出现了诸如修改客户结算数据、挪用客户保证金、伪造客户交易指令等风险事件。

    2004年左右,整个行业风险经过多年累积,呈现集中爆发的态势,出现了“南方证券”,“德隆系”等一系列重大风险案件,促使国家开始对证券行业进行综合整治。

    也就是从这个时候开始,所有证券公司开始部署集中式的证券交易系统,由技术部门统一运营管理,这一代的证券交易系统也开始被行业内称为“集中交易系统”,并一直沿用至今。

    二、集中交易系统承载哪些职能

    集中交易系统是按照满足券商经纪业务来设计的,因此承载了很多业务职能。大致可以分为如下几大类:

    1、账户业务。可以为客户进行账户开户、销户、管理业务权限、处理与交易相关的适当性管理、合规报送等。

    2、资金业务。早期通过银证转帐实现,后来全面实行了客户保证金三方存管制度。

    3、证券交易业务。处理投资者提交的各类交易指令,按照交易规则进行资金和证券的处理,并实现与交易所的委托和成交指令的对接。

    4、信用交易业务。2010年证监会推出融资融券业务试点,投资者可以通过向证券公司融资买入股票,也可以融券卖出股票,实现了杠杆交易。系统需要按照信用交易的业务规则处理各类交易指令。

    5、基金代销业务。投资者可以通过证券账户购买开放式基金产品,系统处理投资者的产品申购赎回指令,并实现与相应基金公司的指令交互和资金、份额结算。

    6、清算业务。负责与交易所、登记结算公司进行数据交互和业务核对,完成客户在交易所内产品的资金、股份清算和结算。

    7、查询业务。满足客户需要的各种交易流水、对账单、交割单等业务数据。

    8、理财产品销售。券商为扩大客户投资品种范围,自行提供的各类理财产品的销售。

    9、现金余额理财业务。可将客户投资账户上的现金余额自动申购为货币基金,提高客户的资金收益。

    10、其他管理职能。系统参数设置、客户账号安全、外围系统接入、异常交易监控等。

    三、集中交易业务有哪些特点?

    1. 时效性:
    • 交易时段限制。交易所开盘只有4个小时,在开盘时间范围内的指令才会得到处理。

    • 竞价交易规则。交易达成是通过竞价实现的,竞价规则是价格优先+时间优先。如果指令提交太慢,就可能错过最佳的成交时间。

    “时效性”的特点,决定了集中交易系统在设计时,必须要满足以下特性:

    • 极强的稳定性和高可用性,尤其是在交易时段的高可用性
    • 有竞争力的性能指标,保障客户的交易指令能快速到达交易所
    • 主要业务都在开盘时间内集中处理,因此需要有足够的系统容量,并能随着业务规模的扩大灵活扩容。
    外部性

    证券开户需要通过登记结算公司,交易需要通过证券交易所,资金转帐需要通过存管银行,基金交易需要连接基金公司,交易清算需要依赖交易所和登记结算公司提供的结算文件。

    “外部性”的特点,决定了集中交易系统在设计时,需要充分考虑与外部系统之间的交互逻辑和业务规则间的对应关系。

    多样性

    各种金融产品的交易、结算、交收规则各不相同,要求业务系统具有很好的灵活性,能适应各种不同金融产品的业务处理要求。

    合规性

    根据资本市场的主体责任划分,券商需要对交易的合规性进行前置检查,不允许出现证券卖空、资金透支等交易风险,因此就要求业务系统要保障业务逻辑的一致性。

    四、证券交易系统技术架构演进之路

    第一代的集中交易系统主要供应商包括恒生电子、金证股份、金仕达软件等,基本都采用了三层架构。如下图所示:

    系统大至分为三层:

    1. 接入层,一般为一个高性能的消息中间件,负责渠道系统的接入和业务消息传输。

    2. 业务逻辑层,一般包含业务处理中间件框架,负责将业务消息分配到不同的业务处理模块进行处理。各业务模块通过与数据库交互,处理相应的业务请求。与外部系统相关的业务,则产生相应的业务请求并发送到外部系统,如交易所报盘、银行转账、登记结算公司账户开户等。

    3. 数据库,也称为数据层,通过传统的关系型数据库存储所有的业务数据,也有些系统通过存储过程实现部分的业务逻辑。 根据了解,数据库承载了大量的业务逻辑,所以性能一直没有较大的提升,并且稳定性、扩展性堪忧

    这一代的集中交易系统一般都有这几个特点:

    • 通过数据库的事务一致性原理,实现业务逻辑的强一致性。如证券交易要求客户的资金冻结和订单委托必须保证一致性,系统就会把这两个数据库操作封装在一个事务中处理,确保其一致性。

    • 数据库承担了大量的业务处理逻辑,为了达到交易系统对容量和延时的要求,必须配置高性能的软硬件设备。软件基本都采用了Oracle、DB2等数据库,硬件则采用IBM的小型机设备,并配备EMC的高端存储。是一种典型的IOE架构。

    • 业务中间件负责业务流程的组织,有统一的业务处理框架,通过将不同的业务分拆成可以动态加载的模块,实现系统功能的扩展,但核心逻辑仍然是对数据库的操作。中间件一般会设计成无状态模式,可以任意增加,单台故障也不会影响业务连续性和数据一致性。

    • 通过数据库复制软件将业务数据复制到备机和灾备机,即实现了业务系统的备份和灾备。正常状态下,备份系统只能执行业务查询,不能处理交易指令。如主机发生故障,可将备份系统启用。如主备系统均不可用,则可切换到灾备机。系统的可用性水平(如RTO,RPO)主要取决于数据库复制的速度。

    第一代集中交易系统架构简单,系统的稳定性也很好,但也遇到了极大的挑战,包括:

    1. 由于采用了数据库事务强一致性的方案,导致存在严重的资源争用,数据库成为整个系统的容量和性能瓶颈。券商被迫使用高性能的硬件设备来提高系统容量,降低交易延时,这又导致了高昂的系统部署和维护成本。而且从理论上讲,单台数据库系统有容量上限,交易处理延时下降也存在理论下限。

    2. 由于每一项证券业务都在使用客户的资金信息,因此资金信息成为资源争用的中心。数据库事务很容易造成数据资源之间的死锁,因此对业务逻辑的编写有很高的要求,加剧了业务之间的耦合,使系统的研发和维护成本越来越高。

    **第一代证券交易系统从2005年开始进入券商,基本满足了当时的市场业务需要。但随着资本市场的快速发展,特别是在经历了2008年的牛市行情,市场成交量逐步放大的背景下,部分商开始尝试解决集中交易系统可能面临的容量和性能问题。 **

    第一个思路是寻找支持事务一致性的分布式的数据库系统,试图从数据库层面解决但数据库面临的容量问题,DB2也曾发布过类似的产品,但最终未能得到供应商的支持。但Oracle RAC架构的推出,解决了主备数据库的数据同步和高可用问题,因此得到了全面实施。

    第二个思路是业务逻辑前移,将主要计算逻辑从数据库迁移业务中间件处理,降低数据库的负载。但由于证券业务并非计算密集型的应用,而是数据操作性的应用,最终还是需要和数据打交道,这种方案也只能部分降低数据库的负载。

    第三个思路是将客户按一定的规则进行分拆,通过部署多个交易中心,解决单交易中心的性能容量问题。这个方案得到了供应商的支持,纷纷发布了新的集中交易产品。这可以称为第二代集中交易系统。

    通过客户分拆,理论上系统的容量可以没有上限,但在单个节点上,由于数据库事务强一致性的约束,单笔交易的系统延时还是很大。为了解决这个问题,供应商开始尝试使用弱事务一致性来处理交易逻辑,即在处理交易时,不再强制在单一事务内完成资金和交易的处理,而是把它分解成两步,降低事务的原子级别,如果处理过程中发生异常,则通过反向交易进行账务回冲,从逻辑上保证业务处理的正确性。

    弱一致性的引入,可以大幅提高系统的吞吐量,也可以降低单笔业务的延时。在恒生电子的UF2.0中,综合采用了客户分拆、弱一致性事务等机制,在券商中得到了广泛使用。但由于是数据库机制,交易延时仍然只能达到10ms这个量级。

    弱一致性在带来好处的同时,也降低了系统的数据一致性,当系统发生局部故障时,就可能出现系统资金和证券数据的不一致,需要通过业务过程中的日志和流水进行状态恢复。

    在供应商的推动下,券商从2009年开始全面部署第二代集中交易系统,随后证券市场开始出现了新的变化,包括:

    1、交易量开始稳步上升,两市每天稳定在3000亿以上,随时有放大的趋势。

    2、易所开始推出各类创新的业务品种,包括创业板、融资融券、个股期权、沪深港通、固定收益产品扩容到地方政府债、公司债、企业债、ABS等。

    3、证监会放开非现场开户后,客户争夺更加激烈,市场佣金持续下降。

    4、业务合规性要求越来越高

    新业务频繁推出,叠加券商间对客户资源的争夺日趋激烈,给集中交易系统带来了庞大的新增需求,供应商响应速度无法达到券商的业务需要,且频繁变更也给系统安全运行带来了巨大的挑战。行业内开始思考如何给集中交易系统进行架构优化。

    第一个优化的方向是将账户系统进行剥离,从而为券商优化经纪业务运营体系提供可能性。按照这个思路,部分券商上线了独立的账户系统,将与营业网点相关的账户开立、资料录入、业务审核、合规报送等功能从集中交易完全剥离出来。

    第二个优化的方向是将数据查询功能进行剥离,部署独立的数据中心系统,一方面可以减轻集中交易系统数据查询带来的压力,另一方面也可以进一步完善对客户的服务。

    第三个优化是将理财产品销售功能进行剥离,部署专门用于处理产品销售的OTC系统,将原有开放式基金业务也纳入OTC系统统一处理。

    第四个优化的方向是清算子系统,部分券商将清算职能从集中交易系统完全剥离出来,纳入统一的清算运营平台,更有甚者,将公司自营、资管等业务线的清算也统一考虑,形成了公司级的运营平台。

    由于在如何给集中交易系统进行架构优化上,不同的券商有不同的思路,因此并没有形成行业统一的产品形态,以上提及的几个优化方向,券商会按自己的业务实际情况,有选择的进行实施。

    瘦身后的集中交易系统功能更加纯粹,聚焦在高效稳定支持各种场内业务的交易、清算、合规管理等职能。但从交易功能上看,并没有改变围绕数据库进行业务处理的框架,可以看成是第二代集中交易系统的优化版。

    短时间来看,需要一个长期的过程,等待黑马的出现,改变这种现状也不是不可能,最近几年,各大证券软件供应商一直被券商诟病。
    静待黑马的出现。。。。。。

    在证券市场高速发展的同时,投资者结构也悄然发生了深刻变化,大量出现了以量化私募基金为代表的专业机构投资者,他们对交易系统的要求提升了一个量级,主要体现在:

    1.使用计算机软件进行程序化交易。

    2.对交易延时极为敏感,不同投资者之间存在速度竞争。

    3.可能在较短时间内发出大量订单,对系统稳定性要求更高。

    以数据库为中心的交易系统虽然经过了各种架构优化,但也只能将交易延时缩短到10ms左右的水平,离专业投资者的要求还有很大的差距。供应商开始推出全内存化的快速交易系统,专门服务少量的专业投资者。快速交易系统只有交易功能,其账户业务、资金划拨、清算均依托集中交易系统。所有业务全部在内存中完成处理,且每个客户的业务均采用串行化处理,确保数据的一致性(这一设计借鉴了期货交易系统)。

    快速交易系统将交易延时提升了一个量级,达到了100微秒左右,有些供应商的系统甚至更快一些。但由于数据全部保存在内存中,损失了一定的高可用性,且由于业务串行化处理,吞吐量也受到了一定限制,因此单个节点的快速交易无法承载很多客户,券商会根据需要部署多套快速交易系统,有些甚至部署不同供应商的快速交易系统。券商交易系统进入了一种融合的架构模式

    这种融合架构的集中交易系统部署方案,已在大部分券商的生产系统得到实施。

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  • AI量化交易(一)——量化交易简介

    千次阅读 2022-02-20 11:22:27
    一、量化交易简介 1、量化交易简介 量化交易是以数学模型为交易思维,以历史数据为基础,以数学建模、统计学分析、编程设计为工具,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种大概率获利事件以...

    一、量化交易简介

    1、量化交易简介

    量化交易是以数学模型为交易思维,以历史数据为基础,以数学建模、统计学分析、编程设计为工具,利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种大概率获利事件以制定交易策略。

    2、量化交易的特点

    (1)纪律性。量化投资决策都是依据模型做出的,模型会模拟测试成千上万次来达到高容错率。

    (2)系统性。量化交易数据分析有一套非常全面的数据评测系统,会从多方面考量市场,比如:宏观周期、数字货币估值、换手率、盈利质量、市场情绪等。

    (3)概率性。通过模型并结合数学方法,测算在什么样的情况下盈利率最高,适当仓位就可以加仓。

    (4)套利思想。利用数学分析并结合计算机技术寻找估值洼地,卖高买低,赚取中间的差价,收得利益的经济。

    3、量化交易的优点

    (1)投资业绩稳定,回撤低。量化交易从历史数据中不断地挖掘有望在未来重复的历史规律并进行利用;量化交易依靠一组股票来获胜,而不是一个或者几个股票获胜。

    (2)能够克服人性的弱点,实现理性投资。在容易失去理性的情况下帮助投资者保持理性;因而在市场反应过度、丧失理性的时候能够及时把握住时机。

    (3)信息的处理能力强。量化交易使用计算机技术对海量数据进行处理,对信息的处理能力更强。

    4、量化交易的应用

    (1)统计套利

    统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种,再找出每一对投资品种的长期均衡关系(协整关系),当某一对品种的价差(协整方程的残差)偏离到一定程度时开始建仓,买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种,等价差回归均衡后获利了结。

    (2)算法交易

    算法交易的主要思路是可以根据量化的公式对未来进行涨跌的预测,是一种趋势交易,算法策略的预测有对有错,属于高风险交易,但利润空间大,市场容量也较大。

    (3)高频交易

    高频交易持仓时间短,通过大量的交易又快速撤单,每笔交易平均利润小,但风险也小。

    二、量化交易方式

    1、量化交易方式简介

    按照数学模型的理念和对计算机技术的利用方式,量化交易可以细分为自动化交易(Automatic Trading)、量化投资(Quantitative Investment)、程序化交易(Program Trading)、算法交易(Algorithm Trading)以及高频交易(High Frequency Trading)。不同量化交易方式的侧重点各有不同,是量化交易技术发展到不同阶段的产物,也是不同量化交易用户群的不同交易方式。

    2、自动化交易

    自动化交易是指将技术分析投资方式固化成计算机可以理解的模型、技术指标,计算机程序根据市场变化自动生成投资决策并付诸执行的交易方式。自动化交易是技术分析投资方式的自动化,可以避免投资人的心理变化和情绪波动,严格执行既定策略,是基本的量化交易方式。

    3、量化投资

    量化投资一般概指通过概率论、微积分等高等数学工具去研究金融市场各种资产价格的结构性原因来决定的投资。量化投资对投资者的数学能力要求很高,所以一般专门进行量化投资的基金和投资公司都喜欢招数学、物理等理科的博士。

    4、程序化交易

    程序化交易是利用程序进行交的易,交易时机、交易仓位、止损止盈获利标准可以包含在程序内,也可以独立于程序外,程序本身只是执行的方式。

    5、算法交易

    算法交易是指交易决定是根据一条或多条算法 (algorithm) 进行的,算法是交易的基础。算法交易的执行可以是手工的,也可以是自动化的。如果利用交易程序来执行,是程序化算法交易。

    6、高频交易

    高频交易是每次交易从开仓到平仓只有很短的时间间隔,一般从十几分钟到几微秒不等。高频交易主要目的是通过市场短暂的价格波动而获利。无论是趋势追随交易还是套利交易,只要频率达到,都可以被称为高频交易。人工达到高频交易的标准很难,所以一般都通过程序交易:设置好算法、策略后由下单软件执行。

    7、策略交易

    在投资领域中,一般习惯把买入持有、价值投资、成长投资等称为战略,而把惯性、反转、趋势、支撑阻力等等叫做策略。由于策略以技术分析为主,而在交易决策分析的计算机化历史中,技术分析走得比较早,所以Strategy Trading习惯上多指策略交易。通常,将交易策略称为策略,将系统交易称为策略交易。

    三、主流量化交易平台

    1、量化交易平台简介

    量化交易平台是指能分别满足不同量化交易方式的平台,要求其从交易系统的行情和基础数据、交易和执行、策略研发和运营三个主要方面既要做到大而全,也要做到深而精。

    目前的量化交易平台可以从开发语言、技术架构、系统架构、策略方向、交易方式等几个方面,分为中低端和高端量化交易平台。

    2、中低端量化交易平台

    中低端平台一般采用的技术架构是投资者使用平台商提供的客户端软件,采用互联网接入方式连接平台商或者金融经纪公司提供的行情和基础数据服务器,投资者在本地运行的策略触发后,通过经纪公司的普通交易席位进行交易。

    受策略脚本解析和执行效率、技术架构的限制,中低端平台对于多品种、多周期、多账户、多交易市场、多策略、复杂金融工具包等复杂系统架构的支持都有一定的限制。一般的系统实现流程为:投资者的策略在本地接收市场数据后,根据策略简单计算的触发条件,进行简单的账户持仓、资金计算和管理,进而下达买卖方向、数量、价格等指令,进行自动交易。

    中低端量化交易平台只支持复杂度不高的脚本语言实现策略逻辑,一般只能在图表上加载技术指标进行自动化交易、程序化交易等量化交易方式。

    中低端平台适合投资者进行趋势、反趋势等对行情和交易逻辑要求不高的策略,是目前市场上个人投资者应用最多的一类大众化的量化交易平台。

    国内中低端量化交易平台主要有文华赢智程序化交易、交易开拓者、金字塔决策交易系统、达钱&multicharts、安翼金融终端等。

    (1)文华赢智程序化交易平台

    文华赢智采用麦语言开发技术指标模型,产生买卖信号后驱动交易下单。在量化模型研发方面,赢智提供了国内股票和期货的全部品种多周期的时间序列历史行情数据和近期的TICK数据,同时提供了丰富的行情函数、账户和交易的部分函数和一些统计函数用于策略开发,还提供了丰富的策略回测报告项作为策略绩效评估的依据。在量化交易方面,赢智提供支持最多24个品种进行的多线程独立的程序化交易,同时使用下单精细化组件,实现了部分算法交易的功能。由于采用客户端的技术架构,虽然赢智实现了高频交易的功能模块,但在实际应用中,高频交易建议托管在文华机房。现阶段,赢智以程序化实现简单、性价比高等特点,在中低端量化交易平台中占有一定的优势。

    (2)交易开拓者程序化交易平台

    交易开拓者(TB)采用TBL语言开发策略模型,根据账户持仓状况和图表买卖信号驱动交易下单。在量化模型研发方面,TB提供了国内期货多周期的历史行情数据和近期的TICK数据;提供了较为全面的行情数据函数、账户和交易函数、统计函数用于策略开发;提供了丰富策略回测报告项作为策略绩效评估的依据。在量化交易方面,单个TB终端支持20-30个单品种的图表并发接收行情并交易,但由于客户端技术架构的限制,其对于高频和更复杂策略的支持不足。现阶段,TB市场推广做得较好,合作的期货公司较多,在中低端量化交易平台的市场占有率较高。

    (3)金字塔决策交易系统

    金字塔决策交易系统(下称金字塔)采用VB脚本语言开发策略模型,使用较复杂的账户函数和交易函数进行资金管理,既可以使用图表买卖点,也可使用非图表的交易判断驱动交易下单。在量化模型研发方面,金字塔提供了国内股票和期货的历史行情数据和TICK数据,也可以使用外盘数据;提供了更为全面的行情数据函数、较多的账户和交易函数、统计函数用于策略开发,同时也支持外接统计数据库和专业的统计分析软件Lib库做扩展;提供了较为丰富策略回测报告项作为策略绩效评估的依据。在量化交易方面,除了支持图表驱动的程序化交易外,也可以进行篮子交易、算法交易和较复杂的对冲交易的实现,但是同样受客户端的技术架构限制,其对于高频交易、全市场策略的交易等更复杂的策略支持不够。现阶段,金字塔合作的期货公司逐渐增多,在中低端量化交易平台的市场占有率较高。

    (4)达钱multicharts自动化交易

    达钱multicharts自动化交易系统(MC)采用power language开发策略模型,达钱提供行情和交易网关,multicharts实现策略开发和执行平台。在量化模型研发方面,由达钱提供的一段时间内的国内期货历史行情和TICK行情。MC承袭了TradeStation的丰富的函数库和策略库,以及便捷的开发特点,提供了更为完善的回测和绩效评价体系,为策略的研发提供了完善的评估。在量化交易方面,MC只支持程序化和自动化交易,对于高端的量化交易模式支持不够。由于MC进入国内不久,在中低端量化交易平台的市场占有率还不高。

    (5)安翼金融终端程序化交易

    安翼金融终端(下称安翼)采用技术指标的通用脚本语言开发交易模型,进行图表驱动的自动化交易,是由某券商独立开发的进行国内股票和期货的自动化交易工具。目前安翼提供了国内股票和期货的历史行情,可以进行相对简单的图表交易和股票、期货的对冲交易,程序化交易工具免费使用。虽然安翼只能用安信证券交易通道进行交易,但却标志着国内股票和期货的量化交易已经提升到一个全面发展阶段。

    3、高端量化交易平台

    高端量化平台除了支持复杂脚本语言实现策略逻辑外,均支持直接使用C++、JAVA等开发语言实现复杂的策略逻辑,一般为了追求执行效率,不采用界面显示图表,而采用多进程、多线程方式进行自动化交易、程序化交易、算法交易,甚至为了追求极致,使用硬件技术进行高频交易等量化交易方式。

    高端交易平台通常采用的技术架构是使用服务器执行策略的架构,行情使用转发路径最少的极速、深度行情,交易通道采用专用、直连的交易通道进行交易。行情和交易的延时都要求尽可能最低。

    高端交易平台定位于资产管理,在系统架构上严格区分策略研发和策略运营执行两个阶段。对于策略研发阶段,需要多品种、多周期、多账户、多交易市场、多策略、复杂金融工程包的支持,以实现复杂的策略逻辑;对于策略运营执行阶段,系统架构要保证各种风控、应急处理、交易方式和策略的平稳有效执行。系统的实现流程除了满足交易本身的要求外,还要满足机构本身的业务流程和规范,以及监管层的要求。

    高端交易平台适合机构投资者进行趋势、套利、对冲、高频等对行情和交易要求高、逻辑复杂度高的策略。随着国内金融市场创新的提速,机构投资者对高端交易平台的需求和潜在需求呈快速上升趋势。

    国内高端量化交易平台主要有Progress Apama、龙软DTS、国泰安量化投资平台、天软量化平台、飞创STP、易盛程序化交易、盛立SPT平台等。

    (1)Progress Apama

    Apama采用EPL和JAVA语言开发或者定制策略模型,通过行情、资讯等驱动CEP引擎进行交易、风控等操作。在量化模型研发方面,Apama使用第三方的行情授权,提供了各市场行情接口和各种柜台交易接口的接入,可以接入国内股票和期货多周期的时间序列历史行情数据和TICK数据;提供了丰富的金融工具包进行复杂策略开发;提供了便捷的studio开发工具,可以进行复杂策略的快速开发和定制;提供了1万倍加速测试进行策略回测,可以方便地定制测试报告。在量化交易方面,Apama提供了150万笔/秒的交易并发处理能力,进行高频交易、算法交易。Apama高端的并发处理能力,使全市场的多品种并发套利、对冲等交易策略和实时风控策略可以高速执行。现阶段,Apama在国际投行的自营、资管、经纪业务中占有很大的市场份额。从2012年开始,Apama逐步拓展国内的业务,几家较大的证券和期货公司已经开始正式上线推广Apama和相关的量化交易应用。

    (2)龙软DTS

    DTS采用LUA脚本语言开发策略模型,通过平台提供的历史和实时行情、基本资料数据、宏观数据的统计分析,实现投研和交易。在量化模型研发方面,DTS既可使用平台自有的数据源,也可以接入第三方数据源。DTS还提供了一些金融工具包,进行复杂策略开发、回测和绩效评价。在量化交易方面,DTS提供的可以扩展的服务器端技术架构,保证了策略的高并发和高速执行,其在程序化交易、量化交易、算法交易、对冲和套利交易方面都有实际应用。

    (3)国泰安量化投资平台

    国泰安量化投资平台分为研究平台(QIA-Lite)和交易平台(QRC),采用matlab的toolbox的形式无缝兼容了matlab的研发环境,由交易平台实现策略交易。在量化模型研发方面,国泰安投研平台使用自有的行情源、基本面数据、高频数据、量化因子数据库,完全兼容matlab所有的函数,实现了模型的研发和回测。在量化交易方面,其支持了国内主流证券和期货的柜台,在股票和期货的程序化交易、算法交易等方面都有实际应用。

    (4)天软量化研究和交易平台

    天软量化研究和交易平台采用天软特有的TSL语言开发策略模型,通过天软的交易网关,实现量化交易的执行。在量化模型研发方面,采用高性能数据仓库提供的历史和TICK行情、基础资料数据、宏观数据等数据源,同时提供了7000种开源的函数库,进行策略的研发、回测、绩效分析。在量化交易方面,其基本实现了自动交易、程序化交易、算法交易等量化交易方式。

    (5)飞创STP

    飞创量化交易平台采用JAVA语言,通过可定制的模板开发策略模型,进行高频交易。STP通过统一的开发和资管运营平台,实现策略的研发、回测、风控和资管运营。由于使用了高速的柜台交易接口,其主要面向高频套利、程序化交易等交易模式的用户。

    (6)易盛程序化交易平台

    易盛程序化交易既可采用类似Easy Language的语言开发策略模型,实现程序化交易和套利交易,也可以根据易盛柜台提供的行情和交易API,采用C++开发外接应用的方式,实现期货、股票的更复杂的量化交易。在量化模型研发方面,易盛程序化提供的EL开发模型,类似于中低端的量化交易平台,但在行情的速度、交易和账户函数的实时性和精细化处理方面,达到了高端量化交易平台的要求。在量化交易方面,易盛柜台的行情和交易速度具有一定的比较优势,量化交易平台支撑的应用主要是期货的程序化交易、自动交易、对冲和套利交易。

    (7)盛立SPT平台

    盛立金融软件的SPT平台,采用C++语言和定制的策略开发模板进行策略研发,采用独立的运营和回测平台进行模拟和真实交易。虽然SPT平台在国内应用不多,但凭借其100万笔/秒的行情并发处理能力、交易的毫秒级别的延迟,在量化交易平台中引人注目。SPT提供了一些策略模板,可以很方便地实现程序化交易、套利和对冲交易、算法交易、高频交易等。

    四、主流量化基金

    1、桥水基金

    桥水对冲基金公司(Bridgewater Associates)由Ray Dalio于1975年创立,总部设在美国康涅狄格州,目前总共拥有约1500名雇员。桥水基金是对冲基金中的常青树,常年在世界对冲基金榜单上位居前列甚至是榜首,掌管约1500亿美元,客户主要由机构客户组成,包括外国政府、央行,企业和公共养老金,大学捐款和慈善基金。

    桥水基金具有独特的投资理念,以全球宏观策略为主,提出了全天候投资策略、alpha与beta策略分离等理论,其中的全天候投资策略强调在不同的宏观经济时期进行不同类型的资产组合配置,从而达到始终盈利的状态。桥水基金在2008金融危机中获得了正收益,并在2009年雷曼兄弟破产后仍然表现良好。

    2018年6月,桥水基金在中国证券投资基金业协会完成私募基金管理人登记,正式成为境内私募管理人,标志其在华私募业务已经正式启动。

    2、AQR资本管理公司

    AQR是原高盛投资组合经理阿斯内斯与合伙人1998年共同创办的一家量化对冲基金
    ,总部在美国康涅狄格州的格林尼治,目前管理规模达1592亿美元,雇员数量达到693人,在波士顿、芝加哥、洛杉矶、伦敦和悉尼设立有办公室。

    AQR的客户以机构投资者为主,例如养老基金、保险公司、共同基金、主权财富基金等。

    AQR通过算法和计算机模型来寻找市场暂时的无效性并从中获利,其投资策略十分广泛,包括长短仓、套利、股权、全球宏观、保险、绝对收益、动量、多策略等。AQR的首要目标是价值股和动量股;选择投资组合时,AQR强调基本面与量化分析和自下而上选股的结合;投资核心三个原则是系统化方法、多样化投资和alpha技艺。

    AQR资本在2008年的金融危机中损失惨重,其旗舰基金“绝对回报基金”亏损幅度超过50%,而公司管理的资产规模从2007年9月巅峰时期的391亿美元一路下跌至2009年3月的172亿美元。

    3、千禧管理公司

    千禧管理(Millennium Management LLC)由英格兰德于1989年在加拿大富豪贝尔兹伯格家族等投资人的帮助下创立,初始资产规模为3500万美元,目前管理规模达336亿美元,拥有超过2000名雇员,在美国、欧洲和亚洲均设有办公室。

    千禧管理的投资方法十分注重风险,更偏向于在一定的风险(比如低的夏普率)下有较高的收益,对于风险厌恶的投资理念成为了交易团队的规则。因此,千禧管理要求交易团队能在赚钱的日子里有较小的收益,在亏钱的日子里有较小的亏损,争取较多的赚钱日。

    千禧管理的投资策略着重分散投资和全球化,包括相对价值、统计套利、并购套利、固定收益和商品等,在资产类别、商品所属行业、投资标的所属地等方面十分多样化,投资标的包括国内外股权、债权、货币、期货、远期、期权等。千禧管理十分注重高科技的运用,其附属量化部门有能够让业余交易员提交算法来进行特定交易的系统。

    4、城堡投资集团

    城堡投资集团(Citadel Investment Group)由肯尼斯·格里芬于1990年创立,总部设立于芝加哥,在北美、亚洲、欧洲均设有办公室,目前城堡资产管理公司管理规模超过240亿美元,公司拥有超过1400名雇员,城堡投资集团的客户包括主权财富基金、养老金、大学捐款等。

    城堡的投资方法由严密的基本面研究、高端量化分析和一个经过验证的技术平台共同驱动。投资原则是努力、情景规划和重复。投资策略注重世界上最大的金融市场上主要的一些资产类别,主要包括股票、信贷、量化策略、商品、固定收益和宏观。

    5、索罗斯量子基金

    索罗斯量子基金(Soros Fund Management)由乔治索罗斯于成1969年创立,曾经是对冲基金行业的翘楚,总部设立在纽约,现在已经转变为一家家族办公室,管理规模超过200亿美元。

    量子基金的投资标的包括股票、世界范围内的固定收益产品和外汇、货币、商品、私募股权基金和风险投资基金,在交通、能源、零售、金融等行业有大量的投资。

    创始人索罗斯曾经阻击英镑从而打垮英格兰银行,狙击泰铢和港元,引发亚洲金融风暴。


    6、元盛资本

    元盛资本(Winton Capital Management)由基金经理David Harding于1997年创立,目前管理规模超过300亿美元,在全球25个国家拥有员工330人,是全球最大的期货投资基金公司。

    元盛资本是一家系统化的投资公司,运用科学手段进行交易,通过对历史数据的统计学分析和数学建模来寻找获利机会。


    7、德劭投资

    德劭(D.E. Shaw)由创始人David E. Shaw于1988年创立,目前公司管理规模达到500亿美元,员工数量超过1300。

    创始人David E. Shaw是哥伦比亚大学计算机系的教师,担任过政府科技顾问等职位,精通信息技术与相关科技,公司十分注重量化技巧在投资中的运用,也开发了高精尖的计算机技术用于交易。

    创始人David E. Shaw在斯坦福博士毕业后快速拿到了哥伦比亚大学的教职,随后加入摩根士丹利的量化部门。1988年,因在公司内部斗争中败北而创立德劭基金,并运用当时罕见的高频交易技术在华尔街横空出世,利用市场的无效性剪市场的羊毛。

    2004年,实现财务自由的David E. Shaw将自己在量化投资领域赚取的财富投入到自己的本行计算化学领域,成立了D.E.Shaw Research,招聘了一批基础科学博士,使用三年时间开发出Anton第一代,比一般的超级计算机快10000倍,团队不断斩获世界知名科学杂志的论文发表机会,学术声誉节节攀升。

    2015年,David E. Shaw个人财富已达到41亿美元。

    2019年4月,德劭投资管理(上海)在中国证券投资基金业协会完成备案登记,正式进入中国市场。

    8、文艺复兴

    文艺复兴科技(Renaissance Technologies LLC)由詹姆斯-西蒙斯(James Simons)于1982年创立,目前管理规模超过650亿美元,旗下包括仅向内部员工开放的大奖章基金(Medallion Fund)以及向外部投资者开放的RIEF (机构股票基金)和RIDA (机构多元化阿尔法基金)。

    James Simons在23岁获得加州大学伯克利分校数学博士学位,24岁出任哈佛大学数学系讲师,30岁到纽约州立石溪大学出任数学系主任,并8年的纯数学研究,其间与华裔知名数学家陈省身联合创立了对数学和物理学影响深远的Chern-Simons理论。

    1976年,James Simons摘得数学界的皇冠——全美维布伦(Veblen)奖,其个人数学事业的成就达到顶峰。

    在金融方面,James Simons发明独特的壁虎式投资法,即在投资时进行短线方向性预测,同时交易很多品种,依靠在短期内完成的大量交易来获利,即交易要像壁虎一样,平时趴在墙上一动不动,蚊子一旦出现就迅速将其吃掉,然后恢复平静,等待下一个机会。

    1989年到2009年间,大奖章基金平均年回报率高达35%,较同期标普500指数年均回报率高20多个百分点,比“金融大鳄”索罗斯和“股神”巴菲特的操盘表现都高出10余个百分点。即便是在次贷危机爆发的2007年,回报率仍高达85%。

    大奖章基金的数学模型主要通过对历史数据的统计,找出金融产品价格、宏观经济、市场指标、技术指标等各种指标间变化的数学关系,发现市场目前存在的微小获利机会,并通过杠杆比率进行快速而大规模的交易获利。现在大奖章基金的投资组合包含了全球上千种股市以及其他市场的投资标的,模型对国债
    、期货
    、货币、股票等主要投资标的的价格进行不间断的监控,并作出买入或卖出的指令。

    9、Two Sigma

    Two Sigma由创始人John Overdeck和David Siegel于2001年创立,目前管理规模达到500亿美元,研发部门员工占比超过三分之二,超过百分之六十员工无金融背景。

    Two Sigma遵循技术与创新的原则,在机器学习、分布式计算的引领下进行决策,并始终研发最新的技术,用以做出更好的决策。创始人都是技术投资领域的佼佼者,在电脑驱动、以模型为基础的交易系统发展领域有超过40年的经验,John Overdeck是华尔街量化基金教父、德劭投资创始人D.E. Shaw的得力爱将,在数学和统计学方面颇有造诣;David Siegel擅长计算机、人工智能;公司结合海量数据、世界级的电脑系统和金融专家来完成高端的交易模型,同时也用科技的眼光来优化投资、管理风险。

    2019年9月,Two Sigma宣布子公司腾胜投资管理(上海)有限公司已经成功在中国证券投资基金业协会(AMAC)登记成为私募基金管理人。

    五、主流PB机构

    1、PB简介

    主券商业务(Prime Brokerage,简称PB),作为券商的一项机构业务,是指券商为专业投资者提供交易结算、资产托管、后台运营、研究支持、杠杆融资、资金募集等一站式综合金融服务 。

     PB(Prime Brokerage),中文名叫主经纪商,在国外主要是券商为机构客户(特别是对冲基金)提供服务和管理的业务平台,也是对冲基金投资策略得以实施所依赖的重要组成部分。因此,PB是华尔街券商的重要业务部门,为70%的国际对冲基金提供融资和管理服务。主经纪商作为对冲基金的资金方,处于强势地位,PB一方面希望扩大融资规模,另一方面又要面对严峻的融资风险,这本身就对主经纪业务提出了极强的专业化要求。

    2、高盛集团

    作为国外最大的PB服务机构,高盛对技术和创新的坚定承诺,引领其开发出许多已成为行业标准的作法及技术。高盛一直是电子交易和连接系统方面的先锋,其电子交易平台REDIPlus在交易前分析、增值的执行服务、算法交易、组合交易方案及交易后分析方面具有全球领导地位。其中,高盛算法交易(GSAT)是一组涉及全球多种资产的算法程序,包括股票、期货、合成衍生工具和期权,通过与GSAT进行交易,客户还可获得高盛的各种资源,包括交易前后及交易期间的分析、交易成本分析和执行策略 。

    除了交易工具外,高盛在各项业务上均大力运用科技促进业务创新发展。在外汇和衍生品交易方面,高盛独创和专有的数据建模技术使客户在投资组合基础上计算保证金,从而高效管理风险及优化资本运用,而且高盛内部技术平台简化了交易确认、组合对账和管理。在托管结算方面,高盛开发了功能强大、范围广泛的全球结算与交收网络。高盛的平台提供了一套完整的工具,允许客户在一个单一的综合账户里跨越多类资产和货币交易。在融资融券方面,高盛运用专有的、采用前沿技术的投资组合风险建模工具,评估客户投资组合和策略的融资方案。在报告服务方面,高盛机构客户网可让客户在线获取高盛的全球在线资源,包括交易理念、投资机会、市场洞察、个性化的投资研究及其它资源。同时,高盛开发了一个可定制程度高的综合报告平台,向客户提供度身定制的涵盖众多产品和市场的业务解决方案。

    3、盈透证券

    盈透证券(Interactive Brokers,IB)是一家以低交易成本和技术驱动业务而知名的美国网络券商,机构和个人客户各占一半。PB业务是IB近年来快速开拓的领域。IB在PB服务方面具备两项核心竞争力:一项是IB研发的IB SmartRouting SM智能交易系统,另一项则是IB在成本控制上的绝对优势,IB可以选择免费为客户提供托管服务。

    受Basel III、MiFID II等监管政策的影响,高盛、摩根士丹利等银行控股的主经纪商受到严格的流动性管理约束,被迫抬高客户准入标准和服务定价。IB则接纳了大型主经纪商不愿服务的对冲基金,同时也吸引了一大批费率敏感型的客户。由于具有出色的技术储备和规划,在面对诸如MiFID II等监管新规时,不必被迫进行全面技术升级和增聘一批新员工。IB为客户研发了一套智能交易系统—IB SmartRouting SM,通过算法寻找全市场最优的价格完成交易。SmartRouting通过技术手段替代人工化操作,并融入到各个业务流程中改造成自动化的工作流程,从而能极大降低成本。由此,IB在成本控制上具有绝对优势,进而实现不对客户提出最低管理规模或收入贡献的要求。

    此外,IB拥有一套支持C++、Java以及Python等语言的编程接口,主要服务于程序化交易客户。IB还推出了一套外汇掉期自动化交易程序,使客户以更合理的价格持有外汇头寸。为了满足对冲基金希望只通过一个平台便可以触达全球市场的不同资产,IB开发了Investors’ Marketplace,为配置对冲基金的机构提供搜索工具,平台上目前有2911只对冲基金。

    4、瑞士联合银行

    瑞士联合银行集团(UBS Group AG,瑞银集团或瑞银)创立于1862年,总部位于瑞士苏黎世,全职雇员67481人,是欧洲最大的金融控股集团。旗下由瑞银华宝、瑞银机构资产管理与瑞银瑞士私人银行三大分支机构组成,瑞银集团的业务主要包括财富管理、投资银行及证券和资产管理三大块。UBS瑞银是一家全能银行,为国内外客户(企业、个人、公共机构等) 提供广泛的银行服务,其中包括流动资本贷款、建设贷款、特别融资、国际商业贷款、出口融资、项目融资、证券信贷与担保、投资咨询与托管、证券交易、证券管理与间接贷款、发行并经销股票、债券和票据,从事 银团贷款,经营外汇、银行票据、贵金属,从事货币市场业务,从事转移与支付等等。

    5、中金公司

    中国国际金融有限公司(CICC)是中国第一家中外合资投资银行,中金一直致力于为客户提供高质量金融增值服务,建立了以研究为基础,投资银行、股票业务、固定收益、财富管理和投资管理全方位发展的业务结构。

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  • QuantFabric量化交易系统架构

    千次阅读 2022-02-19 12:45:47
    通常量化机构客户通过券商极速交易柜台进行交易,普通客户通过集中交易系统进行交易,但极速交易柜台没有清算功能,日初数据需要从集中交易系统进行同步。 2、深交所交易系统架构 2016年6月上线的深

    一、交易所架构

    1、证券交易架构

    • 证券交易包括交易所、买方、卖方,证券交易解决方案架构如下:
      在这里插入图片描述
    • 卖方是把各种资产包装成产品并提供给市场的实体,如各大证券公司(中信证券、中信建投、海通证券、国泰君安证券等)、期货公司(永安期货)。
    • 买方是进行投资管理的实体,如公募基金、私募基金、对冲基金、保险公司、个人投资者。
    • 通常量化机构客户通过券商极速交易柜台进行交易,普通客户通过集中交易系统进行交易,但极速交易柜台没有清算功能,日初数据需要从集中交易系统进行同步。

    2、深交所交易系统架构

    在这里插入图片描述

    • 2016年6月上线的深交所新一代交易系统(深交所第五代交易系统)报盘机架构有重大变化,由原来的写数据库方式改成socket流形式。深交所第四代交易系统和当前上交所交易系统的报盘机架构是将订单数据写入券商本地的数据库中,然后通过报盘程序轮询地同步到交易所,因此订单时延较大,目前上交所订单延迟在数十ms到数百ms不等,深交所交易系统的订单延迟通常小于3ms。
    • 深交所第五代交易系统已经跻身世界级交易系统之列,持续委托处理能力由10万笔/秒提升至30万笔/秒,委托处理平均延迟由110ms降低至1.1ms,可容纳的投资者账户数超3亿个,证券数量从原有系统的5千只扩大至5万只,日处理委托数达到4亿笔以上。
    • 上交所新一代交易系统预计在2023年年底就绪。

    3、深交所交易系统网络架构

    在这里插入图片描述

    4、交易所机房托管

    • 撮合引擎是交易所交易系统的核心,用来匹配买卖订单。由于撮合引擎需要匹配证券市场的所有买家和卖家的委托订单,因此撮合引擎的稳定运转对于确保交易所的正常运作至关重要。撮合引擎在交易所的核心机房里,为了能够更快地把订单传输到交易所进行撮合,HFT客户会尽可能地把自己的交易主机靠近交易所的数据中心。

    • 国内交易所都有自己的服务器托管中心,如上交所外高桥上证通托管机房、深交所南方中心深圳通托管机房、上交所金桥托管机房,只有证券、期货公司可以向交易所租用托管机房机柜。证券、期货公司通过提供机柜、购买设备、购买或租用软件为其客户提供服务。高端程序化交易团队通常自购设备或指定硬件配置由证券、期货公司采购,经证券、期货公司同意,放到租用的机柜内进行交易。

    • Co-location适用于低延时交易用户。HFT客户或自营交易团队可向证券公司或期货公司申请机柜和网络资源,将交易主机与交易所的交易主机在物理距离上尽可能近地放置在一起。

    • 交易所托管机房受制于场地及电力所限,一般资源容量有限,常常供不应求。虽然托管机房内不同位置距离核心撮合引擎服务器的直线距离不尽相同,但通常会通过增加光纤、网线长度确保所有机柜到核心撮合引擎服务器的物理距离是相同的。

    5、网关

    • 交易单元指会员(证券公司)向交易所申请设立的、参与证券交易与接受监管及服务的基本业务单位。会员可以根据需要,向交易所申请设立一个或多个交易单元;不同的会员不得使用同一交易单元。交易所通过交易单元对会员进行业务管理,根据会员的业务许可范围和申请,按照相关业务规则开通或限制交易单元各项交易权限。

    • 网关是指放置在会员处、用于连接会员与交易所交易系统的软硬件设施。会员可同时使用多个网关进行报盘,但不允许使用他人的网关报盘。会员可根据需要将下属交易单元配置到网关上。多个交易单元可以同时配置在一个网关上,一个交易单元也可以配置在多个网关上。

    • 交易所通过网关对会员的报盘流速进行总量控制。当实际报盘速率达到网关的流速限制值时,节流功能开启,超过限制值的报盘将被推延至下一时段传送。会员可根据需要申请对网关的报盘流速进行设定。深交所规定每份标准流速为50笔/秒,配置到网关上的流速必须是标准流速的整倍数,目前单个网关支持的最大流速为1000笔/秒。交易所每年会对标准流速值进行检测和必要的调整,确保会员拥有的总体流速与市场发展需要相适应。

    • 交易参与人(证券公司、基金公司等)需要连接交易网关、行情网关、文件网关。Level I行情用户(纯行情用户,高单用户)需要连接行情网关;Level II行情用户(信息服务商)需要连接行情网关、文件网关;基金托管行需要连接交易网关 (接收成交数据)、文件网关 (视需要)、行情网关 (视需要)。

    6、行情网关

    • 行情网关用于提供行情服务。不同的行情信息被分为多个通道发送,市场参与者可以根据需要选择只接收指定通道的行情信息。

    • Level2行情的逐笔委托和逐笔成交合成一个数据流发送实时行情发布频率、行情快照买卖盘个数可按业务需求配置。

    7、交易网关

    在这里插入图片描述

    • 交易网关敲门机制以平台为单位,不同平台独立进行敲门在每次平台从非开放状态转到开放状态时,交易网关测量网关与撮合引擎间的网络时延,并收取(且只收取)柜台第一笔委托,根据网络时延在平台开放前提前(提前量=网络时延)上报进行敲门,如果敲门成功(即申报被接受),则正常处理后续委托,否则交易网关将立即以第一笔委托进行重试,直到敲门成功。

    • 平台状态是即将开放开放时柜台系统可以报单,其它状态下向网关发送的委托都会以平台未开放拒绝。

    • 敲门过程中原因为“平台未开放”的业务拒绝将由网关自动处理(继续重试),不会送给柜台。

    • 敲门过程中柜台可以继续报单,但委托将缓存在网关操作系统的缓冲区中,在成功后网关才会接收。

    8、性能数据

    在这里插入图片描述

    • 深交所福田滨海数据中心测试,流速3000笔每秒时Colo网关端到端的委托确认延迟平均值为1818微秒,90%置信区间延迟为1932微秒,委托成交延迟平均值为1945微秒,90%置信区间延迟为2070微秒。

    二、交易柜台

    1、交易柜台简介

    • 依据国内监管要求,客户无法直连交易所系统,中间必须经过经纪公司的柜台系统,由经纪公司柜台系统调用交易所API下单。
    • 交易柜台是连接交易所的下单系统。投资者交易系统通过经纪公司交易柜台把交易指令发送到交易所,然后经纪公司交易柜台再将交易所委托回报和成交回报反馈给投资者。

    2、证券柜台

    • 依据国内监管要求,客户无法直连交易所系统,中间必须经过证券公司(Broker)的系统,即柜台系统。证券公司会有多套柜台系统,在功能上分为集中交易柜台和快速交易柜台(极速柜台系统)。

    • 国内券商交易柜台厂商主要有恒生、金证、华锐、顶点、根网、金仕达、宽睿等公司,柜台系统功能模块根据付费多少而不同,也可以根据证券公司需求做开发,提供给投资者使用。普通交易柜台即集中交易柜台,主要是提供给一般投资者使用;针对机构客户等程序化交易客户,经纪公司同时提供了快速交易柜台。

    • 主流券商系统(金证、恒生、金仕达)大致分为报盘系统、接口数据库、柜台系统三部分,程序化交易的接口通常是柜台系统提供的券商私有接口API和券商接口API两种。券商私有接口API是提供给第三方金融软件公司的,第三方软件公司可以通过券商私有接口API开发出行情软件或交易软件,供给个人投资者使用,比如通达信,同花顺等;券商接口API是指券商把其接口进行封装后,直接供给个人程序化投资者使用;报盘接口API,一般不可能供给个人用户使用的,只可能由券商系统提供商和其第三方合作伙伴共同开发。

    • 集中交易柜台是券商的核心系统,用于对接上交所、深交所的股票交易,属于场内市场。普通交易从进行委托开始,委托会先从投资者所在地到券商总部,再从券商总部到集中交易柜台,然后从集中交易柜台到交易所检查是否合规,如果判断合规,则从交易所传递信息返回集中交易柜台—券商总部,然后再下单,假设投资者在深圳,抛开审核时间,还要经历从深圳到券商总部,再到交易所的物理时间。集中交易柜台是按照满足券商经纪业务来设计的,主要业务功能如下:
      (1)账户业务。为客户进行账户开户、销户、管理业务权限、处理与交易相关的适当性管理、合规报送等。
      (2)资金业务。支持客户保证金三方存管制度。
      (3)证券交易业务。处理投资者提交的各类交易指令,按照交易规则进行资金和证券的处理,并实现与交易所的委托和成交指令的对接。
      (4)信用交易业务。2010年证监会推出融资融券业务试点,投资者可以通过向证券公司融资买入股票,也可以融券卖出股票,实现了杠杆交易。系统需要按照信用交易的业务规则处理各类交易指令。
      (5)基金代销业务。投资者可以通过证券账户购买开放式基金产品,系统处理投资者的产品申购赎回指令,并实现与相应基金公司的指令交互和资金、份额结算。
      (6)清算业务。负责与交易所、登记结算公司进行数据交互和业务核对,完成客户在交易所内产品的资金、股份清算和结算。
      (7)查询业务。满足客户需要的各种交易流水、对账单、交割单等业务数据。
      (8)理财产品销售。券商为扩大客户投资品种范围,自行提供的各类理财产品的销售。
      (9)现金余额理财业务。可将客户投资账户上的现金余额自动申购为货币基金,提高客户的资金收益。
      (10)其他管理职能。系统参数设置、客户账号安全、外围系统接入、异常交易监控等。

    • 快速交易柜台:快速交易柜台主要是为程序化交易客户提供的快速交易通道,通常只提供基本的交易功能,力图实现低延迟极速性能,因此主流快速交易柜台的股票现货交易和信用交易是分开的,因此需要分别进行接口开发。不同券商的快速交易柜台支持的交易功能有所不同,但委托申报、委托回执、交易回执、撤单申报是基本功能,同时上海主板、上海科创板、深圳主板、深圳中小板、深圳创业板、可转债、逆回购是需要支持的基本业务品种。

    • 快速交易柜台在接到客户委托申报时会进行风控合规检查,只要过了风控就可以直接通过一条连接交易所的专线传递信息,无论是审核时间还是传输时间都得到了极大的缩短。

    • 国内主要快速交易柜台系统包括华锐ATP快速交易柜台、恒生UST快速交易柜台、顶点HTS快速交易柜台、金证FGS快速交易柜台、宽睿OES快速交易柜台,华宝证券自研LTS快速交易柜台,中泰证券自研XTP快速交易柜台。

    3、期货柜台

    • 依据国内监管要求,客户无法直连交易所系统,中间必须经过期货公司(Broker)的系统,即柜台系统。期货公司会有多套柜台系统,在功能上分为主席和次席系统。
    • 主席系统:主席柜台功能全面,支持出入金、盘后结算等,要求高吞吐量与高可靠性,普通客户都是在主席系统上交易。
    • 次席系统:次席系统一般只用于下单及撤单,重点是低延迟穿透时间,一般面向对时延要求较高的程序化交易客户。次席柜台的资金划拨、结算等功能则交由主席柜台实现。期货公司的极速交易系统是次席交易柜台,柜台内部穿透耗时峰值在百纳秒级,尤其适用于对延时要求严苛的交易团队。
    • API:在中国,任何柜台系统都必须调用交易所API才能下单。期货柜台系统一般都会提供API给程序化客户接入柜台使用,同时柜台系统需要调用交易所的API将用户的交易订单传输给交易所。股指期货实现程序化交易最简便的是CTP。CTP提供了全开放的API接口,所以不论是个人还是第三方软件公司,都可以基于其API接口进行程序化交易系统的开发,但交易席位仍然要通过期货经纪公司。只要投资者选择一家以CTP为主交易系统的期货公司,利用CTP全开放的API接口,就可以开发自己的程序化交易系统。如果投资者的交易思想属于高频交易,对速度要求很高,就要选择CTP交易系统运维优良并提供服务器托管服务的期货经纪公司。
    • 交易所前置机:期货交易柜台需要通过交易所前置系统与交易所主机连接,前置系统是柜台与交易所撮合系统之间的通讯中继。交易所前置服务器不仅仅起到中间桥梁的作用,还要以通讯IP地址控制连入的终端,减少交易主机的网络负担的作用,以及对交易指令进行部分正确性检测处理。同时,还可以起到防火墙的功能,防止交易主机受到外界的攻击,确保交易主机的安全运行。为缓解交易系统压力,提高期货公司交易速度,交易所会设置多个交易前置机均衡前置机的系统负载,期货公司可按照交易所发布的前置机IP优选配置规则进行配置。
    • 极速交易柜台:在国内期货市场,任何交易系统都必须调用交易所API(应用程序编程接口)才能下单。而国内交易所只提供软件版本API,而软件API只能通过CPU调用。极速交易柜台拥有独立服务器的客户交易系统,使用独立的交易通道,优点在于委托速度快、申报指令推送快、成交回报快。集中交易系统中,客户下单后通过网上客户端软件,先集中到网上交易服务器,再由网上服务器转向券商交易系统服务器,然后再接到交易所接口,最后再到交易所;极速交易通道,下单后转到快速交易通道与交易所系统对接。
    • 国内主要快速交易柜台系统包括上期所CTP柜台、中金所飞马柜台、郑商所易盛柜台、大商所飞创柜台以及第三方柜台厂商如盛立REM极速柜台、易达YD极速柜台、闪策波塞东Poseidon极速柜台、广策TacMars 极速柜台。

    三、量化交易系统架构

    1、交易系统简介

    • 欧美交易网络中,投资者可以用电话、传真等传统方式通过经纪商中介来参与交易,也可以通过交易市场直连(DMA)等方式,跳过经纪商中介,直接参与电子交易网络。在交易执行过程中,订单管理系统(Order Management Systems,OMS)和订单执行管理系统(Execution Management System,EMS)在整个交易网络中起着重要作用。
    • OMS(订单管理系统)是所有买方投资者交易活动的中枢,专注于提供投资者电子的交易能力,用来让投资者管理和记录其电子化交易活动,被买方投资者用来很好的与其经纪商交互,特别是基于FIX(Financial Information Exchange)的交易记录管理系统。随着交易技术的发展,Direct Market Access(DMA)的引入、算法交易及订单路由(Order Routing)的出现,买方交易迫切需要一种新的、更侧重于管理交易执行过程而非仅仅有交互和记录功能的系统,解决方案就是随后出现的EMS(订单执行管理系统)。EMS专注于增强经纪商在直接市场(Direct Market)、算法交易等方面执行电子交易策略的功能,即通过内嵌的算法交易引擎,利用ECN、Crossing网络等项,找寻多元交易选择,从而发掘更全面的流动性来源。
    • 随着市场的发展,EMS和OMS有互相靠拢的趋势,逐渐具备了对方系统的部分功能。OMS(Order Management System)是订单管理的核心业务系统,典型案例是各大证券公司的大集中系统。EMS(Execution Management System)是提供更多订单类型和订单执行的核心业务系统,是OMS的强助力。PMS(Portfolio Management System)是提供对客户的资产组合分析的系统,提供如资产报告、交易报告、组合分析、盈利分析、风险分析、交易行为分析、账户诊断、风控与合规等功能。POMS(Portfolio and Order Management System)是PMS和OMS结合的系统的统称。

    2、量化交易系统需求

    • 行情网关,适配不同Broker的行情源API,收取行情数据。
    • 交易网关,适配不同Broker的极速交易柜台交易API,实现报单指令、撤单指令、订单回报管理。
    • 风控功能:提供账户间风控功能,风控规则包括:流速控制、账户锁定、防自成交、撤单限制等。
    • GUI客户端监控:GUI监控客户端提供行情展示、报单、撤单、订单回报管理、资金信息展示、仓位信息展示、风控参数管理、用户权限管理;不同功能展示页的多屏幕展示。
    • 策略进程,实现不同交易策略,根据行情触发交易信号,执行买卖操作。
    • 交易系统延迟必须尽可能低,因此行情网关尽量接入Broker提供的组播行情,交易系统必须部署在交易所机房Broker托管Colo,交易系统不同组件之间通信必须尽可能采用共享内存IPC方式。

    3、QuantFabric架构

    • QuantFabric是基于Linux/C++开发的中高频量化交易系统,提供国内中金所和A股量化IT基础设施的基础功能,预计2022年底开源发布。
    • 优秀的量化交易系统拥有最快接收行情数据线路、最快数据处理与读取能力、最好的策略软件、最快的交易通道,每个环节缺一不可。
    • 基于量化交易系统通用需求,QuantFabric架构如下:
      在这里插入图片描述
    • QauntFabric交易系统中XMarketCenter和XQuant之间行情数据交互使用共享内存消息队列进行IPC通信,XTrader和XQuant之间报单、撤单、订单回报交互使用共享内存消息队列进行IPC通信,XTrader与XRiskJudge的风控请求和响应使用TCP进行IPC通信。
    • XWatcher负责转发XMarketCenter、XTrader、XQuant、XRiskJudge的监控数据并监控进程组件状态以及Colo状态。
    • XServer用于转发不同Colo的交易数据以及管理XMonitor监控客户端。

    4、QuantFabirc模块

    • Utils:基础工具模块,提供交易系统不同组件共用的工具模块,如配置加载模块、HPPackClient客户端、HPPackServer服务端、SQLiteManager数据库操作、Singleton单例、Logger日志、RingBuffer、LockFreeQueue无锁队列、IPCMarketQueue行情消息队列、IPCLockFreeQueue内存队列、SnapShotHelper快照工具、时间戳函数、字符串工具函数、不同组件消息通信协议。
    • XAPI:第三方库,包括SPDLog日志库、HPSocket通信框架、YAML-CPP解析库、CTP柜台API、REM柜台API、YD柜台API、ConcurrentQueue并发队列、OES柜台API。
    • XMarketCenter:行情数据中心,适配不同Broker柜台行情API,收取行情数据;提供行情数据写入共享内存消息队列,行情数据落地,行情数据转发至XServer。
    • XServer:消息中间件,转发不同组件之间的消息数据。转发XMonitor的报单撤单请求消息到XTrader、风控控制命令消息至XRiskJudge,转发XMarketCenter行情数据、XTrader订单回报至XMonitor。管理XMonitor客户端登录用户的权限校验。
    • XTrader:交易网关,适配不同Broker柜台交易API,执行报单、撤单指令,管理订单回报。转发订单回报、资金信息、仓位信息至XServer。
    • XRiskJudge:风控系统,提供账户间风控,如流速控制、账户锁定、自成交、撤单限制检查等风控功能;加载风控参数,解析XServer转发的风控控制命令,更新风控参数,发送风控参数至XServer;接收XTrader报单、撤单请求,进行风控检查,发送风控检查结果至XTrader;接收XTrader报单回报、撤单回报,管理订单状态,Ticker交易日内累计撤单计数。
    • XWatcher:Colo监控进程,转发Colo交易进程如XMarketCenter、XTrader、XRiskJuage、XQuant等消息至XServer,并提供Colo状态监控,App交易进程监控功能。
    • XMonitor:QuantFabric量化交易系统GUI监控客户端,提供行情数据展示、订单回报管理、报单、撤单、风控管理、用户权限管理等功能。
    • XQuant:策略进程,实现不同交易策略,并根据行情触发交易信号。
    • Tools:工具模块,如MarketReader行情导出工具、OrderSender批量报单工具。
    • XMonitor主要插件如下:
    • Market插件
      在这里插入图片描述
    • EventLog插件
      在这里插入图片描述
    • Monitor插件
      在这里插入图片描述
    • OrderManager插件
      在这里插入图片描述
    • Permission插件
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    • RiskJudge插件
      在这里插入图片描述
    • 课程:
    • QuantFabric量化交易系统构建实践
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  • 描述:建设银行卡在ATM机器上IC磁条芯片卡拒绝交易解决办法 步骤: 取出银行卡,将银行卡放在银行卡IC卡感应位置 ATM机主页面选择 非IC卡业务,最后会识别并可以取钱,成功 成功后将银行卡再次插入即可使用了 .....

    描述:银行卡在ATM机器上插入后显示IC磁条芯片卡拒绝交易解决办法
    步骤:

    1. 取出银行卡,将银行卡放在银行卡IC卡感应位置
      在这里插入图片描述

    2. ATM机主页面选择 非IC卡业务,最后会识别并可以取钱,成功

    3. 成功后将银行卡再次插入即可使用了

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