CN107633457A - 国际外汇市场做市交易系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种国际外汇市场做市交易系统，包括金融计算引擎，和搭建在其上的数据库、定价组合管理系统，该发明具有以下有益效果：能够实现持续性输出，且机器学习部分充分考虑了利率流动性、货币流动性，利率期货衍生品特性和非标准期限特性，且由于采用高速的模块化设计，本发明的技术方案对比彭博外汇报价，价格更优；对比Murex报价，速度更快；报价的价格速度都有显著提升，且金融计算引擎的模型设计基于无风险对冲原则，能够对整个外汇市场包括标准期限和非标准期限做市交易进行引流。且由于本发明的做市交易系统在我国尚无可比拟的项目或产品与服务，具有独特性、垄断性和高门槛性。

Description

国际外汇市场做市交易系统

技术领域

本发明涉及金融科技领域，尤其涉及做市交易系统领域，具体是指一种国际外汇市场做市交易系统。

背景技术

目前制约国内银行外汇业务盈利能力提升的最关键的因素，是缺乏自主的报价能力，国内主流的商业银行很难称得上是真正意义上的外汇做市银行，交易员对市场的把握能力比较有限。虽然掌握着大量的客户头寸，由于不具备与现有客户资源及交易量相匹配的市场话语权，无法有效运用这些头寸，只能在国际市场被动接受其它交易对手的报价并通过加点差平盘，与国际外汇做市商报价相比，报价价格质量不优，报价时间滞后，市场地位十分被动。这是制约。国内机构外汇交易业务盈利能力提升最主要的原因。

请参阅图1，为现有技术中的做市报价步骤。市场供应商推销的报价模型，或者国内银行等机构所使用的非国际做市商的报价模型，是跟进的报价，并非第一时间市场最优报价。这些模型，通常综合当前各个外汇做市商标准期限报价，通过一定的优选逻辑，添加点差后重新报价。之后，在跟进的标准期限报价的基础上，对非关键期限进行插值报价。由于标准期限上报价被动滞后，非关键期限上报价同样为被动滞后报价。

发明内容

本发明的目的是克服上述现有技术的缺点，提供了一种提高我国在国际外汇交易市场的影响力、降低交易风险、提升盈利能力的国际外汇市场做市交易系统。本发明的目的是打造国际外汇市场报价模型，建立完整的外汇做市商报价交易系统，引进机器学习大数据作为并行的“辅助自动驾驶”，并利用该系统做基于无风险套利交易模型的有较好风控能力的外汇做市业务，创造利润。

具体来说，就是在外汇市场、货币市场、利率市场、信用、市场以及衍生品市场金融大数据分析基础上，对外汇远期交易市场的各个标准期限，进行不受其他做市商操纵影响的自主外汇做市报价并成交。依托这个全球外汇交易的核心——做市报价，通过层层点差，对其他非标准期限，其他非主流货币对，以及做市商市场之外的法人和零售渠道，建立完整，的报价交易体系。基于该体系，通过机器学习，利用iboard报价系统开展外汇交易做市业务。

为了实现上述的目的，本发明的国际外汇市场做市交易系统具体如下：

该国际外汇市场做市交易系统，其主要特征是，包括数据库、金融计算引擎、定价组合管理系统、机器学习部分和操作部分，其中，

所述的数据库用于存储该做市交易系统所需数据；

所述的定价组合管理系统用于对持仓头寸进行管理；

所述的金融计算引擎用于根据所述的数据库中的数据，对输入的币种进行报价和操作；

所述的机器学习部分用于根据数据库中的数据进行机器学习，输出币种报价，并进行操作；

且所述的金融计算引擎的输出和所述的机器学习部分的输出均存储至所述的数据库，供所述的定价组合管理系统、金融计算引擎和机器学习部分使用。

较佳地，所述的金融计算引擎为基于无风险套利原则的金融计量模型的金融计算引擎，且所述的基于无风险套利原则的金融计量模型根据计算获取的币种的报价与当前市场报价情况的大小关系确定进行买入或卖出操作。

更佳地，所述的无风险套利原则包括跨品种套利和跨期套利。

更佳地，所述的金融计算引擎具有即期-外汇期权报价模块，该即期-外汇期权报价模块根据利率平价套利原则和远期delta原则进行即期和外汇期权的做市报价

较佳地，所述的数据库中存储的数据包括市场原始报价成交数据、中间计算结果、最终报价数据、短期内的历史高频交易时间序列、货币币种的实际成交、持仓记录以及所述的金融计算引擎输出的币种报价和以及所述的机器学习部分输出的币种报价。

更佳地，所述的定价组合管理系统的输入包括各货币币种的实际成交、持仓记录；所述的定价组合管理系统的输出包括当前头寸的持仓状况、风险状况和损益状况。

尤佳地，定价组合管理系统输出的数据也存储于所述的数据库中。

甚佳地，所述的数据库中存储的由定价组合管理系统输出的数据也可由所述的机器学习部分获取，进行机器学习，输出币种报价。

较佳地，所述的机器学习部分基于输入的参数进行币种报价的机器学习，且该机器学习部分输入的参数包括利率流动性、货币流动性、利率期货衍生品特性和非标准期限特性，且该机器学习部分输出的币种由用户预先设定，或使用默认币种。。

较佳地，所述的做市交易系统还包括一风控模块，用于对做市交易系统的操作进行风险评估，且该风控模块设置有人工可控的风险偏好指标及强制止损指标，通过将风险评估结果与用户输入的风险偏好指标及强制止损指标进行比较，获取止损指令。

更佳地，所述的止损指令包括控制所述的做市交易系统执行平仓操作。

采用该国际外汇市场做市交易系统，由于其具有一整套先进的、融合了国际标准和国内外具体实践的本外币一体化的金融计算引擎，和搭建在其上的数据库、定价组合管理系统等一整套机器学习系统，该发明具有以下有益效果：

在计算目标上，本发明中的技术方案能够实现持续性输出，与国际外汇做市商相比，外汇做市交易模型在时间上同步，在质量上更优，可大量交易，能持续赢利。且由于具有机器学习部分和金融计算引擎部分，因此可用于机器学习自动和人工报价两种模式，实现可成交的外汇远期和掉期交易的做市报价，甚至还可在外汇远掉期做市报价的基础上，依照利率平价套利原则和远期delta原则，进行即期和外汇期权的做市报价。

且机器学习部分充分考虑了利率流动性、货币流动性，利率期货衍生品特性和非标准期限特性，且由于采用高速的模块化设计，本发明的技术方案对比彭博外汇报价，价格更优；对比Murex报价，速度更快；报价的价格速度都有显著提升，在第一时刻，依托最核心的套利机制，通过机器学习技术将其策略可复制，加上人工最后对主模的自主报价进行管控的系统可以大大提高做市交易的核心能力，这将是国际金融市场交易的核心制高点。

本发明的国际外汇市场做市交易系统给出的报价为第一时间市场最优报价。引擎的模型设计基于无风险对冲原则，与国际各大外汇做市商标准期限第一时间同时报价，报价更优，基于标准期限最优报价，在非标准期限上做市报价。能够对整个外汇市场包括标准期限和非标准期限做市交易进行引流。且由于本发明的做市交易系统在我国尚无可比拟的项目或产品与服务，能做到自主报价的在国际做市商是凤毛麟角，我国各家大型银行、机构均不具备这个做市能力。因此，本发明的做市报价系统能填补我国在这方面的空白，提高我国在国际外汇交易市场的影响力，降低交易风险，提升盈利能力，具有独特性、垄断性和高门槛性。

附图说明

图1为现有技术中的做市交易步骤。

图2为本发明的做市交易系统的结构示意图。

图3为本发明的做市交易系统在一种具体实施例中的结构示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本实用技术内容，特举以下实施例详细说明。

请参阅图2，该国际外汇市场做市交易系统，包括数据库、金融计算引擎、定价组合管理系统、机器学习部分和操作部分，其中，

所述的数据库用于存储该做市交易系统所需数据，且在具体实施例中，数据库为一高速内存数据库；

所述的定价组合管理系统用于对持仓头寸进行管理；

所述的金融计算引擎用于根据所述的数据库中的数据，对输入的币种进行报价和操作；

所述的机器学习部分用于根据数据库中的数据进行机器学习，输出币种报价，并进行操作，机器学习的基础是对大量数据的分析运算，数据库中存储的数据即是机器学习所必需的；

且所述的金融计算引擎的输出和所述的机器学习部分的输出均存储至所述的数据库，供所述的定价组合管理系统、金融计算引擎和机器学习部分使用；

整个系统的输出为特定货币对的做市报价数据。

在一种较佳的实施方式中，所述的金融计算引擎为基于无风险套利原则的金融计量模型的金融计算引擎，且所述的基于无风险套利原则的金融计量模型根据计算获取的币种的报价与当前市场报价情况的大小关系确定进行买入或卖出操作。

在一种更佳的实施方式中，所述的无风险套利原则包括跨品种套利和跨期套利。在具体实施过程中，跨品种套利指的是，当某两个外汇品种中间出现一定价格背离，出现了套利空间的时候，做多其中一个相对低位的品种，同时马上做空另外一个相对高位的品种。当他们之间的这个价格背离得到修复，套利空间出现缩小的时候，平仓获利；跨期套利指的是，同一外汇品种在不同期限上出现价格背离时，做多低估的期限做空高估的期限，等待价格背离得到修复时，平仓获利。

所述的基于无风险套利原则的金融计算引擎为当引擎获取外部原始报价成交数据后，会通过各个无风险套利模型对目标币种的价格进行无套利返推，取得该货币价格的上下限区间。多个模型返推获得的价格区间取交集后即为该货币最终定价的合理区间。

获得币种的合理定价区间后，再根据当前市场报价情况进行报价。如果当前市场报价盘口处于合理区间内，则以更优价格进行报价；如果当前市场报价盘口并非处于合理区间，则在高估或低估的一侧买入或卖出，进行套利交易。

在一种更佳的实施方式中，所述的金融计算引擎具有即期-外汇期权报价模块，该即期-外汇期权报价模块根据利率平价套利原则和远期delta原则进行即期和外汇期权的做市报价

在一种较佳的实施方式中，所述的数据库中存储的数据包括市场原始报价成交数据、中间计算结果、最终报价数据、短期内的历史高频交易时间序列、货币币种的实际成交、持仓记录以及所述的金融计算引擎输出的币种报价和以及所述的机器学习部分输出的币种报价；在具体实施例中，由于货币定价的整个过程需要存储市场原始报价成交数据、存储中间计算结果、存储最终报价数据，所以上述数据都需要存储数据库中；且为了运算时间序列模型，数据库中还需要保存短期内的历史高频交易时间序列，有了数据库的支持，可以将整个引擎的计算效率提升到最高。

在一种更佳的实施方式中，所述的定价组合管理系统的输入包括各货币币种的实际成交、持仓记录；所述的定价组合管理系统的输出包括当前头寸的持仓状况、风险状况和损益状况。在一种具体的实施例中，此类信息可以在屏幕上展示、产生报表等等。

在一种尤佳的实施方式中，定价组合管理系统输出的数据也存储于所述的数据库中。

在一种甚佳的实施方式中，所述的数据库中存储的由定价组合管理系统输出的数据也可供所述的机器学习部分进行机器学习，输出币种报价，且所述的机器学习部分输出的币种预先设定，该机器学习部分也具有默认的输出币种，在具体实施例中，为国际主流货币，包括日元、美元和欧元，即机器学习部分针对选定的币种自动进行机器学习、预估报价。

在一种较佳的实施方式中，所述的机器学习部分基于输入的参数进行币种报价计算，且该机器学习部分输入的参数包括利率流动性、货币流动性、利率期货衍生品特性和非标准期限特性，由机器学习的算法在给定条件限制下作出最优解。

在一种较佳的实施方式中，所述的做市交易系统还包括一风控模块，用于对做市交易系统的操作进行风险评估，且该风控模块设置有人工可控的风险偏好指标及强制止损指标，通过将风险评估结果与用户输入的风险偏好指标及强制止损指标进行比较，获取止损指令。

在一种更佳的实施方式中，所述的止损指令包括控制所述的做市交易系统执行平仓操作。

且在一种具体的实施例中，做市交易系统允许人工设置风险偏好指标及强制止损指标，一旦触及相应风险阈值，将无条件执行平仓。

该做市交易系统由于模块化的结构，可以使得几个模块进行平行运算，并最终将各模块结果投入机器学习算法，且在一种具体的实施例中，几个模块采用相对线性运算，即平行运算，可以大大加快做市交易系统的反应速度和处理效率。

请参阅图3，为本发明的做市报价系统在具体实施例中的结构示意图。在该具体实施例中，做市报价系统具有两个报价引擎和两个报价存储装置，其中的一个报价引擎为备份报价引擎，一个报价存储装置为备份的报价存储装置。且在该具体实施例中，还具有一监控装置，对报价引擎的计算进行监控，相当于风控模块。

采用该国际外汇市场做市交易系统，由于其具有一整套先进的、融合了国际标准和国内外具体实践的本外币一体化的金融计算引擎，和搭建在其上的数据库、定价组合管理系统等一整套机器学习系统，该发明具有以下有益效果：

在计算目标上，本发明中的技术方案能够实现持续性输出，与国际外汇做市商相比，外汇做市交易模型在时间上同步，在质量上更优，可大量交易，能持续赢利。且由于具有机器学习部分和金融计算引擎部分，因此可用于机器学习自动和人工报价两种模式，实现可成交的外汇远期和掉期交易的做市报价，甚至还可在外汇远掉期做市报价的基础上，依照利率平价套利原则和远期delta原则，进行即期和外汇期权的做市报价。

且机器学习部分充分考虑了利率流动性、货币流动性，利率期货衍生品特性和非标准期限特性，且由于采用高速的模块化设计，本发明的技术方案对比彭博外汇报价，价格更优；对比Murex报价，速度更快；报价的价格速度都有显著提升，在第一时刻，依托最核心的套利机制，通过机器学习技术将其策略可复制，加上人工最后对主模的自主报价进行管控的系统可以大大提高做市交易的核心能力，这将是国际金融市场交易的核心制高点。

本发明的国际外汇市场做市交易系统给出的报价为第一时间市场最优报价。引擎的模型设计基于无风险对冲原则，与国际各大外汇做市商标准期限第一时间同时报价，报价更优，基于标准期限最优报价，在非标准期限上做市报价。能够对整个外汇市场包括标准期限和非标准期限做市交易进行引流。且由于本发明的做市交易系统在我国尚无可比拟的项目或产品与服务，能做到自主报价的在国际做市商是凤毛麟角，我国各家大型银行、机构均不具备这个做市能力。因此，本发明的做市报价系统能填补我国在这方面的空白，提高我国在国际外汇交易市场的影响力，降低交易风险，提升盈利能力，具有独特性、垄断性和高门槛性。

在此说明书中，本发明已参照其特定的实施例作了描述。但是，很显然仍可以作出各种修改和变换而不背离本实用精神和范围。因此，说明书和附图应被认为是说明性的而非限制性的。

Claims (11)

1.一种国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，包括数据库、金融计算引擎、定价组合管理系统、机器学习部分和操作部分，其中，

所述的数据库用于存储该做市交易系统所需数据；

所述的定价组合管理系统用于对持仓头寸进行管理；

所述的金融计算引擎用于根据所述的数据库中的数据，对输入的币种进行报价和操作；

所述的机器学习部分用于根据数据库中的数据进行机器学习，输出币种报价，并进行操作；

且所述的金融计算引擎的输出和所述的机器学习部分的输出均存储至所述的数据库，供所述的定价组合管理系统、金融计算引擎和机器学习部分使用。

2.根据权利要求1所述的国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，所述的金融计算引擎为基于无风险套利原则的金融计量模型的金融计算引擎，且所述的基于无风险套利原则的金融计量模型根据计算获取的币种的报价与当前市场报价情况的大小关系确定进行买入或卖出操作。

3.根据权利要求2所述的国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，所述的无风险套利原则包括跨品种套利和跨期套利。

4.根据权利要求2所述的国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，所述的金融计算引擎具有即期-外汇期权报价模块，该即期-外汇期权报价模块根据利率平价套利原则和远期delta原则进行即期和外汇期权的做市报价。

5.根据权利要求1所述的国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，所述的数据库中存储的数据包括市场原始报价成交数据、中间计算结果、最终报价数据、短期内的历史高频交易时间序列、货币币种的实际成交、持仓记录以及所述的金融计算引擎输出的币种报价和以及所述的机器学习部分输出的币种报价。

6.根据权利要求5所述的国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，所述的定价组合管理系统的输入包括各货币币种的实际成交、持仓记录；所述的定价组合管理系统的输出包括当前头寸的持仓状况、风险状况和损益状况。

7.根据权利要求6所述的国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，定价组合管理系统输出的数据也存储于所述的数据库中。

8.根据权利要求7所述的国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，所述的数据库中存储的由定价组合管理系统输出的数据也可由所述的机器学习部分获取，进行机器学习，输出币种报价。

9.根据权利要求1所述的国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，所述的机器学习部分基于输入的参数进行币种报价的机器学习，且该机器学习部分输入的参数包括利率流动性、货币流动性、利率期货衍生品特性和非标准期限特性，且该机器学习部分输出的币种由用户预先设定，或使用默认币种。

10.根据权利要求1所述的国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，所述的做市交易系统还包括一风控模块，用于对做市交易系统的操作进行风险评估，且该风控模块设置有人工可控的风险偏好指标及强制止损指标，通过将风险评估结果与用户输入的风险偏好指标及强制止损指标进行比较，获取止损指令。

11.根据权利要求10所述的国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，所述的止损指令包括控制所述的做市交易系统执行平仓操作。