CN111915438B - 一种量化策略开发平台 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种量化策略开发平台,包括客户端、网关层、基础服务层和核心服务层,所述客户端进入该平台时,该平台先通过网关层进行第一道安全校验,之后进入基础服务层,所述核心服务层包括处理、抽取、预聚合数据的golang层和读写、整理数据的大数据层。本发明在大数据量化交易行为样本的环境下,通过预设的交易规则产生各种交易策略,用于分析过去、预测未来,订单交易信号对当前的形势采取复制订单或过滤订单,并且支持附加多种条件产生,更有利于提高用户的收益,可应用于金融外汇市场的经纪商或者个人用户。

Description

一种量化策略开发平台
技术领域
本发明涉及证券量化交易平台技术领域,特别涉及一种量化策略开发平台。
背景技术
量化交易平台以经纪商订单生成的行为数据行为样本,从多维度统计和分析,形成策略分析和执行交易时用于参考或判断的多个条件。目前,市场上现有类似产品在分析的维度上受到的局限性较多,无法通过多维度数据结果分析市场走势,使用户获取或提高直接收益,因此本发明对现有技术提出改进。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供一种量化策略开发平台,基于多维度产生的交易行为模型,例如某个人或某笔订单的交易信号对当前的形势是否应该采取复制订单或者过滤订单,并且支持附加多种条件产生更有利的订单,从而提高用户的收益。
为实现上述目的,本发明的具体方案如下:
一种量化策略开发平台,包括客户端、网关层、基础服务层和核心服务层,所述客户端进入该平台时,该平台先通过网关层进行第一道安全校验,之后进入基础服务层,所述核心服务层包括处理、抽取、预聚合数据的golang层和读写、整理数据的大数据层。
优选地,所述网关层以node.js作为第一层交互接口与础服务层进行交互。
优选地,所述网关层包括用于防止CC和DDoS攻击的安全防火墙、用于提高站外访问动态资源速度的动静分离模块、保证访问站点内速度的节点分流模块和负载均衡模块。
优选地,所述基础服务层包括安全认证模块、个性化配置模块、接收系统推送模块、权限管理模块、数据资源管理模块、用户行为分析模块。
优选地,所述golang层包括数据动态采集模块、数据动态统计模块、数据动态分析模块、历史回测模块、创建交易策略模块、运行交易策略模块、策略结果分析模块、策略管理模块、策略配额模块、自动创建/运行智能策略模块。
优选地,所述golang层还包括热插拔方式部署的整合行情报价模块和动态分析行情走势模块。
优选地,所述大数据层包括存储数据库和依赖存储数据库的大数据端。
优选地,所述存储数据库包括关系型数据库和非关系型数据库。
优选地,所述非关系型数据库为缓存数据层,所述关系型数据库为源数据储存层。
优选地,该平台还包括外层的API回调、运行守护、资源监听和异常告警中的一种或多种。
采用本发明的技术方案,具有以下有益效果:
本发明在大数据量化交易行为样本的环境下,通过预设的交易规则产生各种交易策略,用于分析过去、预测未来,订单交易信号对当前的形势采取复制订单或过滤订单,并且支持附加多种条件产生,更有利于提高用户的收益,可应用于金融外汇市场的经纪商或者个人用户。
附图说明
图1为本发明的平台架构图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例,对本发明进一步说明。
参照图1,本发明提供一种量化策略开发平台,包括客户端、网关层、基础服务层和核心服务层,所述客户端进入该平台时,该平台先通过网关层进行第一道安全校验,之后进入基础服务层,所述核心服务层包括处理、抽取、预聚合数据的golang层和读写、整理数据的大数据层。
所述网关层包括用于防止CC和DDoS攻击的安全防火墙、用于提高站外访问动态资源速度的动静分离模块、保证访问站点内速度的节点分流模块和负载均衡模块,通过nginx网关层之后,用户的客户端会正式进入交互界面,此时用户的所有操作都会由node.js作为第一层交互接口与基础服务层进行交互。
所述基础服务层包括安全认证模块、个性化配置模块、接收系统推送模块、权限管理模块、数据资源管理模块、用户行为分析模块,这一层后端服务主要处理用户信息的安全认证、个性化配置、系统消息(websocket)推送、权限分配和资源分配的管理、以及用户行为采集。
核心服务的数据读取会从node.js请求到核心服务层golang后端获取数据后再返回到前端,在不开放SDK的情况下,用户无法看见golang服务和往后的服务层,不可跳过node.js直接进行不安全的访问,所述大数据层对node.js端也是不可见的。
所述golang层包括数据动态采集模块、数据动态统计模块、数据动态分析模块、历史回测模块,以及均依赖于历史回测模块的创建交易策略模块、运行交易策略模块(分别有模拟运行和真实运行)、策略结果分析模块、策略管理模块、策略配额模块、自动创建/运行智能策略模块。
所述golang层还包括热插拔方式部署的整合行情报价模块和动态分析行情走势模块,支持所有关于报价类数据的动态展示(浮动盈亏,净值计算等),不使用该模块时不会影响平台运行。
所述大数据层包括存储数据库和依赖存储数据库的大数据端,大数据层亦会周期和实时读取经纪商同步的订单数据来做业务处理,筛选出有效的订单并且记录多个量化指标存储到数据库,提供用于如上所述的历史回测模块和运行交易策略模块,所述运行交易策略模块支持实时的统计,即当有平仓和开仓信号,都会进行实时统计到数据库中,降低交易判断的有效指标延迟。
所述存储数据库包括关系型数据库MySQL和非关系型数据库MongoDB,在更庞大的数据量级前提下,可以更换为更高级的关系型数据库PostgresSQL,相反在更小的数据量级前提下可以统一使用MySQL作数据支撑输出,从而节减不必要的硬件成本或提供更高性能的使用体验,当切换存储方案时,需要对本发明核心模块的代码作出调整。
所述非关系型数据库为缓存数据层,所述关系型数据库为源数据储存层。
该平台的交互界面为用户提供最直接和清晰的操作,但并非使用的唯一途径,该平台支持全功能SDK的形式并提供API调用,还包括外层的API回调、运行守护、资源监听和异常告警中的一种或多种。
第一方面,本发明实施提供的量化交易行为样本,过程如下:
遍历整个大数据层(包括大数据端、源数据储存层、缓存数据层),将每个用户所交易过的每个经纪商品种按时间升降拆分成一条行为线,此时开始进行再次遍历,将每一笔订单所需的计算因子独立计算到该订单上标记,例如该笔订单的单笔盈亏点数,独立的计算因子计算完成后,再将分别升降序遍历得出的结果再次标记到该笔订单之中,例如前10笔订单的净利因子、最近50笔订单的胜率。当计算出这些结果之后,再次拆分成订单行为与用户行为分别存储到数据库中,代表的意义分别是:某个用户交易某个品种的最新状态行为记录,某个用户交易某个品种的行为变化记录。
第二方面,本发明实施提供实时监听整个经纪商的交易动态,每有一笔新的平仓订单产生,会在低延迟(取决于网络质量和硬件性能)的时间内归纳到第一方面的业务线之中,产生新的行为样本。
第三方面,当有了上述两个方面的前提条件之后,本发明进行如下操作:回溯模拟交易分析(后面简述:创建交易策略),根据用户使用多个选项作为条件(正向或逆向交易,仓位控制,点差控制,时间控制等等),创建一份交易报告,本发明提供多样化的宏观和微观分析结果于用户去分析这份交易报告,此时用户可以根据此报告再次进行深度使用。
本发明还可以实现离线模拟和实盘交易业务:通过从经纪商同步订单产生的数据,定时和实时采集生成统计分别写入到内存缓存中,用户可以通过该平台创建交易策略或执行交易策略,执行分别为模拟交易和实盘交易,模拟交易只进行标记该订单写入到数据库和内存缓存,实盘交易则进行真实交易行为,同上也会进行标记该订单写入到数据库和内存缓存,当整合行情报价模块和动态分析行情走势模块开启时,该两种交易都会进行实时的浮动盈亏和相关值计算,两种交易方式都会在此步骤之后进行实时统计数据和生成交易报告写入到数据库中,用户随后可停止交易、删除策略。
离线模拟不依赖经纪商真实开平仓功能,需要监听经纪商的开平仓信号,即经纪商的交易动态,再用指定条件的算法生成新的模拟订单(该算法使用现有技术,此处不再赘述),并且实时刷新当前的交易状态和产生新的交易报告提供用户分析,用户可用于此功能把历史预测结果和实时模拟交易对比分析,用户可随时结束并停止该交易策略。
实盘交易业务与离线模拟交易相反,用户需要提前设置好多个交易条件,例如正向或逆向交易、仓位控制、风险控制等进行真实交易,当监听到实时的开仓交易信号则立即读取交易行为样本以做对比,如果该样本满足用户交易前设置的条件,则产生真实信号完成新的订单交易,成功交易后会实时刷新当前策略的交易报告提供用户分析;否则,过滤抛弃该信号,继续等待下一个信号,同上,用户可随时结束并停止该交易策略。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是在本发明的发明构思下,利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换,或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种量化策略开发平台,其特征在于,包括客户端、网关层、基础服务层和核心服务层,所述客户端进入该平台时,该平台先通过网关层进行第一道安全校验,之后进入基础服务层,所述核心服务层包括处理、抽取、预聚合数据的golang层和读写、整理数据的大数据层,所述golang层包括数据动态采集模块、数据动态统计模块、数据动态分析模块、历史回测模块、创建交易策略模块、运行交易策略模块、策略结果分析模块、策略管理模块、策略配额模块、自动创建/运行智能策略模块,所述网关层以node.js作为第一层交互接口与础服务层进行交互,所述网关层包括用于防止CC和DDoS攻击的安全防火墙、用于提高站外访问动态资源速度的动静分离模块、保证访问站点内速度的节点分流模块和负载均衡模块,所述基础服务层包括安全认证模块、个性化配置模块、接收系统推送模块、权限管理模块、数据资源管理模块、用户行为分析模块;所述golang层还包括热插拔方式部署的整合行情报价模块和动态分析行情走势模块;所述大数据层包括存储数据库和依赖存储数据库的大数据端;所述存储数据库包括关系型数据库和非关系型数据库。
2.根据权利要求1所述的量化策略开发平台,其特征在于,所述非关系型数据库为缓存数据层,所述关系型数据库为源数据储存层。
3.根据权利要求1-2任意一项所述的量化策略开发平台,其特征在于,该平台还包括外层的API回调、运行守护、资源监听和异常告警中的一种或多种。
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基于微服务架构的系统设计与应用;郑冰;《软件开发》;20190915;第30-31页 *

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