CN111882438A - 一种智能算法交易方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能算法交易方法，所述智能算法交易方法包括以下步骤：步骤一，搜集整理信息：采集市场交易信息提供产品反馈渠道采集交易信息的数值，对前一天收集的市场交易信息数据设为训练样本，对后一天的交易信息设为测试样本；步骤二，数据分析挖掘：从步骤一中搜集到的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息；步骤三，建模调参回测：将步骤一中获取到的训练样本进行训练，获取初步模型的数据参数进而得到模型，模型用以对测试样本进行预测。
Description
技术领域
本发明涉及智能算法相关制品领域，具体为一种智能算法交易方法。
背景技术
算法交易（AlgorithmTrading）也称为自动化交易、电子交易、程序化交易、量化交易，即利用电子平台，替代现有的人工方式，输入涉及算法的交易指令，以执行预先设定好的交易或者投资策略。主要目标是保证执行效率、降低冲击成本、减少人力成本、保护交易意图、捕捉交易机会和符合监管要求，2017年以来，市场交易结构发生明显改变，波动率冲高回落，监管要求趋严，在此情况下，策略依然能战胜市场均价约5bps，部分账户日均战胜8bps以上，高端算法市场表现领先，但是现有的普通算法成本较高，执行率与合规性均不够完善，具有一定的缺陷性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种智能算法交易方法，以解决上述背景技术中提出现有的普通算法成本较高，执行率与合规性均不够完善，具有一定的缺陷性问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智能算法交易方法，所述智能算法交易方法包括以下步骤：
步骤一，搜集整理信息：采集市场交易信息提供产品反馈渠道采集交易信息的数值，对前一天收集的市场交易信息数据设为训练样本，对后一天的交易信息设为测试样本；
步骤二，数据分析挖掘：从步骤一中搜集到的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息；
步骤三，建模调参回测：将步骤一中获取到的训练样本进行训练，获取初步模型的数据参数进而得到模型，模型用以对测试样本进行预测；
步骤四，设计风控系统：通过算法内置的风控系统进行订单验证和合规检查；
步骤五，程序化控制实盘交易：采用程序化交易的方式进行市场分析、模型编写、交易委托等。
优选的，所述智能算法交易方法所有的交易动作均通过柜台系统进入市场，且柜台系统原有相关风控均保持有效。
优选的，所述步骤四中订单验证和合规检查包括订单交易类型、价格核对、验资验劵、最小价格变动单位、客户订单大小检查和日限价检查等。
优选的，所述智能算法交易方法与监管机构持续保持沟通并随时更新算法行为以符合合规要求，包括撤单率、零股、短时价格冲击等。
优选的，所述步骤一中市场交易信息包括股票合约的买卖价格、最新价格、短期变化趋势的一种或几种。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
该智能算法交易方法，采集市场交易信息提供产品反馈渠道采集交易信息的数值，对前一天收集的市场交易信息数据设为训练样本，对后一天的交易信息设为测试样本，获取到的训练样本进行训练，获取初步模型的数据参数进而得到模型，模型用以对测试样本进行预测，通过算法内置的风控系统进行订单验证和合规检查，采用程序化交易的方式进行市场分析、模型编写、交易委托等，本发明产品性能优异，在市场占有率领先，能够有效补充券商机构自研高端算法的空白，且相对成本更低。
附图说明
图1为本发明的一种智能算法交易方法的交易流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
请参阅图1，本发明提供的一种实施例：一种智能算法交易方法，智能算法交易方法包括以下步骤：
步骤一，搜集整理信息：采集市场交易信息提供产品反馈渠道采集交易信息的数值，对前一天收集的市场交易信息数据设为训练样本，对后一天的交易信息设为测试样本；
步骤二，数据分析挖掘：从步骤一中搜集到的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息；
步骤三，建模调参回测：将步骤一中获取到的训练样本进行训练，获取初步模型的数据参数进而得到模型，模型用以对测试样本进行预测；
步骤四，设计风控系统：通过算法内置的风控系统进行订单验证和合规检查，为确保交易合规并避免对市场产生过大冲击，算法系统会在多种情况下暂停策略，包括但不限于：交易标的短时间内产生过大波动（买单相比过去5分钟均价上涨1-2%，卖单相反）交易标的从执行开始价格变动超过一定振幅范围交易标的触及涨跌停订单由于各类原因被连续拒绝多次；
步骤五，程序化控制实盘交易：采用程序化交易的方式进行市场分析、模型编写、交易委托等。
进一步，智能算法交易方法所有的交易动作均通过柜台系统进入市场，且柜台系统原有相关风控均保持有效，当柜台系统连续反馈交易动作失败后，非凸算法系统会暂停策略，非凸算法系统的暂停和报警信息会通过柜台系统以及非凸算法监控工具向客户展示。
进一步，步骤四中订单验证和合规检查包括订单交易类型、价格核对、验资验劵、最小价格变动单位、客户订单大小检查和日限价检查等。
进一步，智能算法交易方法与监管机构持续保持沟通并随时更新算法行为以符合合规要求，包括撤单率、零股、短时价格冲击等。
进一步，步骤一中市场交易信息包括股票合约的买卖价格、最新价格、短期变化趋势的一种或几种。
工作原理：首先采集市场交易信息提供产品反馈渠道采集交易信息的数值，对前一天收集的市场交易信息数据设为训练样本，对后一天的交易信息设为测试样本，获取到的训练样本进行训练，获取初步模型的数据参数进而得到模型，模型用以对测试样本进行预测，通过算法内置的风控系统进行订单验证和合规检查，采用程序化交易的方式进行市场分析、模型编写、交易委托等，算法执行时会持续检查行情有效性和正确性，当出现问题时自动暂停算法执行。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
Claims (5)
1.一种智能算法交易方法，其特征在于：所述智能算法交易方法包括以下步骤：
步骤一，搜集整理信息：采集市场交易信息提供产品反馈渠道采集交易信息的数值，对前一天收集的市场交易信息数据设为训练样本，对后一天的交易信息设为测试样本；
步骤二，数据分析挖掘：从步骤一中搜集到的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息；
步骤三，建模调参回测：将步骤一中获取到的训练样本进行训练，获取初步模型的数据参数进而得到模型，模型用以对测试样本进行预测；
步骤四，设计风控系统：通过算法内置的风控系统进行订单验证和合规检查；
步骤五，程序化控制实盘交易：采用程序化交易的方式进行市场分析、模型编写、交易委托等。
2.根据权利要求1所述的一种智能算法交易方法，其特征在于：所述智能算法交易方法所有的交易动作均通过柜台系统进入市场，且柜台系统原有相关风控均保持有效。
3.根据权利要求1所述的一种智能算法交易方法，其特征在于：所述步骤四中订单验证和合规检查包括订单交易类型、价格核对、验资验劵、最小价格变动单位、客户订单大小检查和日限价检查等。
4.根据权利要求1所述的一种智能算法交易方法，其特征在于：所述智能算法交易方法与监管机构持续保持沟通并随时更新算法行为以符合合规要求，包括撤单率、零股、短时价格冲击等。
5.根据权利要求1所述的一种智能算法交易方法，其特征在于：所述步骤一中市场交易信息包括股票合约的买卖价格、最新价格、短期变化趋势的一种或几种。
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| CN202010804493.XA CN111882438A (zh) | 2020-08-12 | 2020-08-12 | 一种智能算法交易方法 |
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
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| CN111882438A true CN111882438A (zh) | 2020-11-03 |
Family
ID=73203812
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Country Status (1)
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|---|---|
| CN (1) | CN111882438A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114092254A (zh) * | 2021-11-26 | 2022-02-25 | 桂林电子科技大学 | 一种基于人工智能的消费金融交易方法及其交易系统 |
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2020
- 2020-08-12 CN CN202010804493.XA patent/CN111882438A/zh active Pending
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|---|---|---|---|---|
| CN114092254A (zh) * | 2021-11-26 | 2022-02-25 | 桂林电子科技大学 | 一种基于人工智能的消费金融交易方法及其交易系统 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
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