CN110175921A - 一种基于历史统计加实盘数据的交易平台及交易算法 - Google Patents

一种基于历史统计加实盘数据的交易平台及交易算法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于历史统计加实盘数据的交易平台及交易算法，主要解决现有算法交易在中国市场的发展一直比较迟缓，海外市场已有的算法交易系统在国内市场水土不服的情况非常严重的问题。该一种基于历史统计加实盘数据的交易平台及交易算法包括FIX引擎模块接收母单请求，处理包括：解析、校验FIX字段，创建母单线程实例、写入Redis、由母单FIX引擎发送母单确认\拒绝请求等。通过上述方案，本发明达到了具有灵活多样的交易策略定制、选取、参数配置、以及快速便捷的多账户、多标的交易功能的目的，具有很高的实用价值和推广价值。

Description

一种基于历史统计加实盘数据的交易平台及交易算法
技术领域
本发明涉及交易技术领域，具体地说，是涉及一种基于历史统计加实盘数据的交易平台及交易算法。
背景技术
起源于20世纪90年代的欧美证券市场，借助计算机技术的飞速发展和整体计算机成本的大幅降低，算法交易(AlgorithmicTrading)即通过计算机程序化的方式来决定交易执行的时机、价格和数量等的交易执行方式得到迅速普及。它不但可以帮助交易员避免非理性因素造成的失误，更可以结合历史数据以及实时市场行情进行精确下单，自动判断最佳交易时机和点位，将大单分拆为小单，降低冲击成本，大幅提升交易执行效率，并能轻松管理多证券的篮子交易。
由于国内证券市场起步较晚、交易技术相对落后以及交易制度和规则与海外市场差别较大等原因，算法交易在中国市场的发展一直比较迟缓，海外市场已有的算法交易系统在国内市场水土不服的情况非常严重。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于历史统计加实盘数据的交易平台及交易算法，以解决现有算法交易在中国市场的发展一直比较迟缓，海外市场已有的算法交易系统在国内市场水土不服的情况非常严重的问题。
为了解决上述问题，本发明提供如下技术方案：
一种基于历史统计加实盘数据的交易算法包括以下步骤：
(S1)用户在投资交易系统上下母单，投资交易系统下达母单至算法系统；
(S2)算法系统具有FIX引擎模块，FIX引擎模块发送母单请求确认或拒绝至投资交易系统，拒绝，则结束流程，确认，则执行步骤(S3)至步骤(S6)；
(S3)FIX引擎模块对步骤(S1)中接收的母单请求进行解析、校验FIX字段，创建母单线程实例；
(S4)步骤(S3)中母单线程实例包括策略模块及分别与其实时通讯连接的历史数据模块、基础数据模块、实时行情订阅模块，策略模块综合历史数据、基础数据、实时行情确定是否向投资交易系统发送子单委托请求，是，则执行步骤(S5)，否，则不做操作；
(S5)策略模块制定子单数量与价格，发送至算法系统的风控模块；风控模块通过，则策略模块通过FIX引擎模块发送子单委托请求至投资交易系统；否，则不做操作；
(S6)策略模块根据综合历史数据、基础数据、实时行情、成交回报实时检测步骤(S5)的在途委托是否有利于成交的委托，是，则不做任何操作；否，则将子单数量与价格发送至风控模块检测是否通过，通过则风控模块通过策略模块则发起委托撤销请求，不通过不做任何操作；
(S7)循环步骤(S2)至步骤(S6)直到母单全部完成。
具体地，步骤(S4)和步骤(S6)中策略模块根据交易量加权平均的均价算法、按时间加权平均的均价算法、交易量百分比算法，判定是否投资交易系统发送子单委托请求或是否中止在途委托。
具体地，步骤(S5)中算法系统收到母单后，策略模块制定子单数量及价格的具体过程如下：
触发事件：定时器+行情事件+母单开始/结束时间的到达事件；
打单：往对方盘口发单，价格为对方第N档盘口价格(买单：卖N价，卖单：买N价)，数量不超过“X档盘口数量之和*比例Y”且少于量比比例参数允许的最大量；
挂单：往己方盘口发单，价格为己方第M档盘口价格(买单：买M价，卖单：卖M价)；
开始时间时的处理逻辑：计算预估拆单笔数；预估发单间隔；预估发单数量；发送第一笔委托，打单；
正常时段的处理逻辑：若无需打单，继续执行下面逻辑：如第一档盘口有挂单，不发单，否则，撤销价格最差的挂单，挂单；
尾盘时段的处理逻辑：如有未完成数量，打单；若仍有挂单，撤销价格最差的挂单；超过或到达结束时间，撤销所有未成交的挂单。
具体地，风控模块判定的具体过程如下：
风控检查I：价格波动x分钟＞＝y％且x分钟市场参与比例＞＝z％
风控检查II：价格波动x分钟＞＝y％；
x分钟：指算法风控模块监测的滚动时间窗口；
y％：指在移动的时间窗口内交易证券的价格波动率(买单：最新价一最低价/最低价；卖单：最高价-最新价/最高价)；
z％：指在移动的时间窗口内通过算法买或卖某证券的总成交量与对应时间段内该证券市场成交量之比；
满足风控检查I和风控检查II中任一项，则不能通过风控，同时不满足风控检查I和风控检查II，则满足风控要求。
具体地，步骤(S3)中FIX引擎模块将母单要求写入Redis内存数据库；算法系统包括Redis内存数据库和与其同步备份的mysql数据库。
具体地，算法系统采用Lua架构，采用超高压缩数据通讯传输。
一种基于历史统计加实盘数据的交易平台包括投资交易系统、虚拟IP、监控终端、算法系统；投资交易系统和监控终端通过虚拟IP与算法系统通讯连接。
具体地，算法系统包括多线任务调度模块，分别与多线任务调度模块连接的具有母单通道及子单通道的FIX引擎模块、收集有静态数据及实时行情的行情服务模块、Json文件、Redis内存数据库；多线任务调度模块连接有策略模块及风控模块。
具体地，多线任务调度模块和母单通道之间双向通讯连接有母单管理模块，多线任务调度模块和子单通道之间双向通讯连接有子单管理模块；多线任务调度模块和行情服务模块之间双向通讯连接有行情订阅模块；多线任务调度模块和Json文件之间双向通讯连接有历史数据模块；多线任务调度模块和Redis内存数据库之间双向通讯连接有持久化模块。
具体地，母单通道和子单通道采用Fix通信协议，行情服务模块采用RPC通信协议。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
(1)本发明具有灵活多样的交易策略定制、选取、参数配置、以及快速便捷的多账户、多标的交易功能、和安全可靠的多维度实时异常交易风控功能；同时，通过国际标准的FIX协议连接方式，可兼容迅投等多种PB及资管系统，支持多种比例下单模式、批量委托、以及对冲、做市等复杂交易执行功能，对于中等及以上规模的金融投资机构有极高的便捷性、可靠性、经济适用性，可全方位满足大部分机构客户的交易执行需求。
(2)相比于传统的手动订单执行方式，本发明还可以帮助机构和高端个人投资者显著降低冲击成本，大幅减少异常交易的发生；同时也有助于提升国内交易所的流动性。
(3)本发明构建了基于历史统计加实盘数据驱动的交易执行方法，在继承和强化了海外算法交易的诸多优点的同时，对整体历史数据采集、清洗、以及核心算法计算模块进行了突破性改进，引入了Redis内存数据库、Lua量化架构、内嵌式风控模块、超高压缩通讯数据技术等，实现了算法交易在中国市场的完美应用，得到了非常理想的实盘交易数据的验证。
(4)本发明以证券交易的主流市场冲击理论和机会成本理论为基础，改进传统的算法交易架构体系，综合对历史交易数据和实时市场数据的总体参考，优化核心交易执行逻辑模块，并强化针对中国证券市场异常交易的风控管理。
附图说明
图1为本发明中交易量加权平均的均价算法的轴线图。
图2为本发明中时间加权平均的均价算法的轴线图。
图3为本发明中交易量百分比算法的轴线图。
图4为策略模块制定子单数量及价格的流程图。
图5为交易策略实列流程图。
图6本发明中测试前的算法系统状态图。
图7本发明中测试运行中的算法系统状态图。
图8本发明中执行后期的算法系统状态图。
图9本发明中测试结束后的算法系统状态图。
图10本发明中整个测试过程中算法相关进程均正常的算法系统状态图。
图11本发明中算法子单委托数据统计的算法系统状态图。
图12为本发明中算法系统的结构框图。
图13为本发明中客户订单委托和执行流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。
如图1至图5、图11至图13所示，一种基于历史统计加实盘数据的交易平台包括投资交易系统、虚拟IP、监控终端、算法系统；投资交易系统和监控终端通过虚拟IP与算法系统通讯连接。
作为本发明较佳的实施例中，算法系统包括多线任务调度模块，分别与多线任务调度模块连接的具有母单通道及子单通道的FIX引擎模块、收集有静态数据及实时行情的行情服务模块、Json文件、Redis内存数据库；多线任务调度模块连接有策略模块及风控模块。
作为本发明较佳的实施例中，多线任务调度模块和母单通道之间双向通讯连接有母单管理模块，多线任务调度模块和子单通道之间双向通讯连接有子单管理模块；多线任务调度模块和行情服务模块之间双向通讯连接有行情订阅模块；多线任务调度模块和Json文件之间双向通讯连接有历史数据模块；多线任务调度模块和Redis内存数据库之间双向通讯连接有持久化模块。
作为本发明较佳的实施例中，母单通道和子单通道采用Fix通信协议，行情服务模块采用RPC通信协议；FIX协议是由国际FIX协会组织提供的一个开放式协议，目的是推动国际贸易电子化的进程，说在各类参与者之间，包括投资经理、经纪人，买方、卖方建立起实时的电子化通讯协议。FIX协议的目标是把各类证券金融业务需求流程格式化，使之成为一个个可用计算机语言描述的功能流程，并在每个业务功能接口上统一交换格式，方便各个功能模块的连接。
一种基于历史统计加实盘数据的交易算法包括以下步骤：
(S1)用户在投资交易系统上下母单，投资交易系统下达母单至算法系统；
(S2)算法系统具有FIX引擎模块，FIX引擎模块发送母单请求确认或拒绝至投资交易系统，拒绝，则结束流程，确认，则执行步骤(S3)至步骤(S6)；
(S3)FIX引擎模块对步骤(S1)中接收的母单请求进行解析、校验FIX字段，创建母单线程实例；
(S4)步骤(S3)中母单线程实例包括策略模块及分别与其实时通讯连接的历史数据模块、基础数据模块、实时行情订阅模块，策略模块综合历史数据、基础数据、实时行情确定是否向投资交易系统发送子单委托请求，是，则执行步骤(S5)，否，则不做操作；
(S5)策略模块制定子单数量与价格，发送至算法系统的风控模块；风控模块通过，则策略模块通过FIX引擎模块发送子单委托请求至投资交易系统；否，则不做操作；
(S6)策略模块根据综合历史数据、基础数据、实时行情、成交回报实时检测步骤(S5)的在途委托是否有利于成交的委托，是，则不做任何操作；否，则将子单数量与价格发送至风控模块检测是否通过，通过则风控模块通过策略模块则发起委托撤销请求，不通过不做任何操作；
(S7)循环步骤(S2)至步骤(S6)直到母单全部完成。
其中，子单FIX引擎模块接收子单回报消息，包括：子单确认、子单成交、撤销确认、子单撤成。收到子单回报消息后，根据策略模型，优化调整下一步发单逻辑。
作为本发明较佳的实施例中，步骤(S4)和步骤(S6)中策略模块根据交易量加权平均的均价算法、按时间加权平均的均价算法、交易量百分比算法，判定是否投资交易系统发送子单委托请求或是否中止在途委托。
作为本发明较佳的实施例中，步骤(S5)中算法系统收到母单后，策略模块制定子单数量及价格的具体过程如下：
触发事件：定时器+行情事件+母单开始/结束时间的到达事件；
打单：往对方盘口发单，价格为对方第N档盘口价格(买单：卖N价，卖单：买N价)，数量不超过“X档盘口数量之和*比例Y”且少于量比比例参数允许的最大量；
挂单：往己方盘口发单，价格为己方第M档盘口价格(买单：买M价，卖单：卖M价)；
开始时间时的处理逻辑：计算预估拆单笔数；预估发单间隔；预估发单数量；发送第一笔委托，打单；
正常时段的处理逻辑：若无需打单，继续执行下面逻辑：如第一档盘口有挂单，不发单，否则，撤销价格最差的挂单，挂单；
尾盘时段的处理逻辑：如有未完成数量，打单；若仍有挂单，撤销价格最差的挂单；超过或到达结束时间，撤销所有未成交的挂单。
作为本发明较佳的实施例中，风控模块判定的具体过程如下：
风控检查I：价格波动x分钟＞＝y％且x分钟市场参与比例＞＝z％
风控检查II：价格波动x分钟＞＝y％；
x分钟：指算法风控模块监测的滚动时间窗口，如距当前时点的过去5分钟、10分钟或15分钟；
y％：指在移动的时间窗口内交易证券的价格波动率(买单：最新价-最低价/最低价；卖单：最高价-最新价/最高价)；
z％：指在移动的时间窗口内通过算法买或卖某证券的总成交量与对应时间段内该证券市场成交量之比；
满足风控检查I和风控检查II中任一项，则不能通过风控，同时不满足风控检查I和风控检查II，则满足风控要求。
作为本发明较佳的实施例中，步骤(S3)中FIX引擎模块将母单要求写入Redis内存数据库；算法系统包括Redis内存数据库和与其同步备份的mysql数据库。
作为本发明较佳的实施例中，算法系统采用Lua架构，采用超高压缩数据通讯传输。
本发明具有灵活多样的交易策略定制、选取、参数配置、以及快速便捷的多账户、多标的(大容量篮子)交易功能、和安全可靠的多维度实时异常交易风控功能；同时，通过国际标准的FIX协议连接方式，可兼容迅投等多种PB及资管系统，支持多种比例下单模式、批量委托、以及对冲、做市等复杂交易执行功能，对于中等及以上规模的金融投资机构(尤其是换手率较高的主动管理型或量化对冲基金)有极高的便捷性、可靠性、经济适用性，可全方位满足大部分机构客户的交易执行需求。
相比于传统的手动订单执行方式，本发明还可以帮助机构和高端个人投资者显著降低冲击成本，大幅减少异常交易的发生；同时也有助于提升国内交易所的流动性。
为了保障数据的安全性和业务的连续性，该灾备方案基于统一存储(内存数据库redis+物理数据库mysql)复制技术，搭配稳定的keepalived服务+监控服务实现以下目标：
1.主备服务器redis数据库实时同步；
2.主备服务器mysql数据库实时同步；
3.算法服务在出现故障后能够自动切换到备机；
4.灾备切换后能自动恢复所有母单，不影响连续交易。
Lua量化架构
嵌入应用程序中，为应用程序提供灵活的扩展和定制功能，实现了如下特性：
1.轻量级：它用标准C语言编写并以源代码形式开放，编译后仅仅一百余K，可以很方便的嵌入别的程序里；
2.可扩展：Lua提供了非常易于使用的扩展接口和机制：由宿主语言(通常是C或C++)提供这些功能，Lua可以使用它们，就像是本来就内置的功能一样；
3.易维护：Lua脚本不仅仅作为扩展脚本，也可以作为普通的配置文件，代替XML，ini等文件格式，并且更容易理解和维护；
4.易适配：Lua由标准C编写而成，代码简洁优美，几乎在所有操作系统和平台上都可以编译，运行。
高压缩数据通讯传输
通过BSON的使用，实现了如下特性：
1.更快的遍历速度；
2.操作更简易；
3.增加了额外的数据类型。
6、改进型VWAP模型案例：
标准VWAP策略缺点：
(1)依赖于日内交易量分布预测；
(2)是一种完全静态的策略，不能更好地适应市场的变化。
改进型VWAP算法：
(1)市场价格差于市场均价的时候，减少提交量；
(2)市场价格优于市场均价的时候，增加提交量。
如图5交易策略实列：此处描述的是一种算法绩效优化的方法，即根据历史数据统计，把需要成交的订单量按时间单元分配，然后再根据实时行情数据进行调整，当行情有利时(如买单价格较低、或卖单价格较高时)提高当前时间单元的成交量(即把后面时间单元的成交量提前加到当前时间单元)，反之则降低当前时间单元的成交量(即把部分成交量均摊至后面的时间单元)。
具体测试报告
下面将结合在国内主流券商的具体测试实例，对本发明技术方案进行清楚、完整地验证。
测试内容及数据
1.概述
本测试报告中及后续提及的专用术语和缩略语如下：
算法：迅投算法交易系统
母单：交易员将证券交易指令的部分或全部数量下达给算法的指令
子单/委托：算法对母单进行拆分产生的交易所委托
策略：算法的执行策略，如TWAP、VWAP等
挂单：委托价格在己方盘口的委托
打单：委托价格在对方盘口的委托
2.测试环境
本次算法的压力测试环境部署在一台Linux虚拟机。
硬件配置：
操作系统：SUSELinuxEnterpriseServerll(x64)-sp3
CPU：8核
内存：16G
相关软件：
FIX模拟发单/撮合工具
其它：
深圳/上海实时行情
3.测试内容
通过FIX模拟发单工具下达较大数量的母单(包含沪、深两市所有股票)，使算法系统产生压力。监控对象：
1)系统是否仍能在高负载的情况下正常运行
2)算法母单是否能正常拆分子单并完成指令执行
3)算法服务器CPU、内存、IO等各项系统资源的使用情况
4)算法母单、子单的并发和峰值指标
4.测试记录
本次测试时间是2018年8月22日。测试记录如下：
并发母单笔数：52，905个
母单总股数：约48亿股
母单总金额：约478亿元
包含沪、深两市全部股票代码
一半买入，一半卖出
母单执行时间：1小时(10:25:00-11:25:00)
累计子单笔数：2,404,439个(其中撤销357,123笔，撤单率为14.85％)。
针对迅投算法交易系统的并发吞吐量和处理容量的测试，汇总结果如下：
服务器资源使用情况：
算法系统相关进程XtUltraAlgoService、XtUltraAlgoSupervise、XtQuoter等资源使用情况如下：
测试前如图6；测试运行中如图7；执行后期如图8；测试结束后如图9；整个测试过程中算法相关进程均正常如图10；根据图11算法子单委托数据统计：
此数据由算法日志文件统计得来，数据时间为GMT时间。在母单并发量达到5万笔以上的场景下，可持续委托2，500笔/秒左右，高负荷时可达4，000笔/秒以上。
测试结论
在并发运行5万笔以上母单，累计委托240万笔以上子单的情况下，算法运行一切正常，并最终完成指令执行；
从服务器资源来看，在后续实盘运行在性能较好的物理机上，算法系统的并发处理能力还可以有进一步的提升；综上，本次迅投算法系统测试结果良好。
按照上述实施例，便可很好地实现本发明。值得说明的是，基于上述结构设计的前提下，为解决同样的技术问题，即使在本发明上做出的一些无实质性的改动或润色，所采用的技术方案的实质仍然与本发明一样，故其也应当在本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种基于历史统计加实盘数据的交易算法，其特征在于，包括以下步骤：
(S1)用户在投资交易系统上下母单，投资交易系统下达母单至算法系统；
(S2)算法系统具有FIX引擎模块，FIX引擎模块发送母单请求确认或拒绝至投资交易系统，拒绝，则结束流程，确认，则执行步骤(S3)至步骤(S6)；
(S3)FIX引擎模块对步骤(S1)中接收的母单请求进行解析、校验FIX字段，创建母单线程实例；
(S4)步骤(S3)中母单线程实例包括策略模块及分别与其实时通讯连接的历史数据模块、基础数据模块、实时行情订阅模块，策略模块综合历史数据、基础数据、实时行情确定是否向投资交易系统发送子单委托请求，是，则执行步骤(S5)，否，则不做操作；
(S5)策略模块制定子单数量与价格，发送至算法系统的风控模块；风控模块通过，则策略模块通过FIX引擎模块发送子单委托请求至投资交易系统；否，则不做操作；
(S6)策略模块根据综合历史数据、基础数据、实时行情、成交回报实时检测步骤(S5)的在途委托是否有利于成交的委托，是，则不做任何操作；否，则将子单数量与价格发送至风控模块检测是否通过，通过则风控模块通过策略模块则发起委托撤销请求，不通过不做任何操作；
(S7)循环步骤(S2)至步骤(S6)直到母单全部完成。
2.根据权利要求1所述的一种基于历史统计加实盘数据的交易算法，其特征在于，步骤(S4)和步骤(S6)中策略模块根据交易量加权平均的均价算法、按时间加权平均的均价算法、交易量百分比算法，判定是否投资交易系统发送子单委托请求或是否中止在途委托。
3.根据权利要求1所述的一种基于历史统计加实盘数据的交易算法，其特征在于，步骤(S5)中算法系统收到母单后，策略模块制定子单数量及价格的具体过程如下：
触发事件：定时器+行情事件+母单开始/结束时间的到达事件；
打单：往对方盘口发单，价格为对方第N档盘口价格(买单：卖N价，卖单：买N价)，数量不超过“X档盘口数量之和*比例Y”且少于量比比例参数允许的最大量；
挂单：往己方盘口发单，价格为己方第M档盘口价格(买单：买M价，卖单：卖M价)；
开始时间时的处理逻辑：计算预估拆单笔数；预估发单间隔；预估发单数量；发送第一笔委托，打单；
正常时段的处理逻辑：若无需打单，继续执行下面逻辑：如第一档盘口有挂单，不发单，否则，撤销价格最差的挂单，挂单；
尾盘时段的处理逻辑：如有未完成数量，打单；若仍有挂单，撤销价格最差的挂单；超过或到达结束时间，撤销所有未成交的挂单。
4.根据权利要求1所述的一种基于历史统计加实盘数据的交易算法，其特征在于，风控模块判定的具体过程如下：
风控检查I：价格波动x分钟＞＝y％且x分钟市场参与比例＞＝z％
风控检查II：价格波动x分钟＞＝y％；
x分钟：指算法风控模块监测的滚动时间窗口；
y％：指在移动的时间窗口内交易证券的价格波动率(买单：最新价-最低价/最低价；卖单：最高价-最新价/最高价)；
z％：指在移动的时间窗口内通过算法买或卖某证券的总成交量与对应时间段内该证券市场成交量之比；
满足风控检查I和风控检查II中任一项，则不能通过风控，同时不满足风控检查I和风控检查II，则满足风控要求。
5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于历史统计加实盘数据的交易算法，其特征在于，步骤(S3)中FIX引擎模块将母单要求写入Redis内存数据库；算法系统包括Redis内存数据库和与其同步备份的mysql数据库。
6.根据权利要求5所述的一种基于历史统计加实盘数据的交易算法，其特征在于，算法系统采用Lua架构，采用超高压缩数据通讯传输。
7.一种基于历史统计加实盘数据的交易平台，其特征在于，包括投资交易系统、虚拟IP、监控终端、算法系统；投资交易系统和监控终端通过虚拟IP与算法系统通讯连接。
8.根据权利要求7所述的一种基于历史统计加实盘数据的交易平台，其特征在于，算法系统包括多线任务调度模块，分别与多线任务调度模块连接的具有母单通道及子单通道的FIX引擎模块、收集有静态数据及实时行情的行情服务模块、Json文件、Redis内存数据库；多线任务调度模块连接有策略模块及风控模块。
9.根据权利要求8所述的一种基于历史统计加实盘数据的交易平台，其特征在于，多线任务调度模块和母单通道之间双向通讯连接有母单管理模块，多线任务调度模块和子单通道之间双向通讯连接有子单管理模块；多线任务调度模块和行情服务模块之间双向通讯连接有行情订阅模块；多线任务调度模块和Json文件之间双向通讯连接有历史数据模块；多线任务调度模块和Redis内存数据库之间双向通讯连接有持久化模块。
10.根据权利要求9所述的一种基于历史统计加实盘数据的交易平台，其特征在于，母单通道和子单通道采用Fix通信协议，行情服务模块采用RPC通信协议。
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