CN115526725A - 基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于证券交易领域，涉及数据处理技术，用于解决现有的证券程序化交易风险分析系统无法结合多种风险进行综合分析的技术问题，具体是基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统，包括风险分析平台，风险分析平台通信连接有网络分析模块、数据分析模块以及运行分析模块，网络分析模块用于对证券交易系统运行数据的网络访问请求进行验证分析并在访问失败时向风险分析平台发送访问失败信号，数据分析模块用于对证券交易系统的存储空间进行数据调取监管并在调用失败时向风险分析平台发送调用失败信号；本发明是对系统运行数据的网络访问请求进行验证分析，从网络安全的角度对证券交易系统进行风险监测。
Description
技术领域
本发明属于证券交易领域，涉及数据处理技术，具体是基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统。
背景技术
证券程序化交易是属于证券交易创新项目，程序可以执行用户事先设置好的交易指令，也可以根据指标选股买卖，同时监控多账户交易，交易完毕后可实时接收免费短信提示，兼容主流行情和所有券商交易程序，可进行模拟盘或实盘操作；
证券程序化交易中存在有多种风险，其中包括有系统风险、运作风险以及硬件运行风险等等，现有的证券程序化交易风险分析系统无法结合多种风险进行综合分析，进而无法对证券程序化交易的实际风险进行准确反馈；
针对上述技术问题，本申请提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于提供基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统，用于解决现有的证券程序化交易风险分析系统无法结合多种风险进行综合分析的技术问题。
本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以结合多种风险进行综合分析的证券程序化交易风险分析系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统，包括风险分析平台，所述风险分析平台通信连接有网络分析模块、数据分析模块以及运行分析模块；
网络分析模块用于对证券交易系统运行数据的网络访问请求进行验证分析并在访问失败时向风险分析平台发送访问失败信号；
数据分析模块用于对证券交易系统的存储空间进行数据调取监管并在调用失败时向风险分析平台发送调用失败信号；
运行分析模块用于对证券交易系统的服务器安装设备进行运行状态分析并在运行异常时向风险分析平台发送运行异常信号；
优化分析模块用于对证券交易系统的数据访问进行优化：获取L1分钟内风险分析平台接收到访问失败信号、调用失败信号以及运行异常信号的次数并进行数值比较，通过比较结果生成对应的优化信号并发送至管理人员的手机终端。
作为本发明的一种优选实施方式，网络分析模块对系统运行数据的网络访问请求进行验证分析的具体过程包括：访问者通过风险分析平台进行登录并向系统维护模块发送请求信号，网络分析模块接收到请求信号后获取访问者的ip地址，通过存储模块获取到安全地址集合，判定安全地址集合内是否存在与访问者的ip地址完全相同的地址，若存在，则进行手机验证；若不存在，则判定访问失败。
作为本发明的一种优选实施方式，手机验证的过程包括：获取安全地址集合内与访问者的ip地址相同的地址所对应的访问人员的手机号，网络分析模块生成验证码并通过风险分析平台发送至访问人员的手机终端，访问人员接收到验证码后将验证码输入网络分析模块，判定网络分析模块接收到的验证码与生成的验证码是否相同，若相同，则判定访问成功，网络分析模块向风险分析平台发送访问成功信号；若不相同，则判定访问失败。
作为本发明的一种优选实施方式，数据分析模块对证券交易系统的存储空间进行数据调取监管的具体过程包括：将证券交易系统的存储空间分为若干个存储区域，为每个存储区域设定不同的调用等级，为每个存储区域分配不同的管理人员，为管理人员设定与存储区域相同的调用等级，每个存储区域内存储的数据只能由相同调用等级的管理人员进行调用，管理人员在进行数据调用时会向上一调用等级的管理人员手机终端发送验证请求，若验证请求通过，则调用成功，数据分析模块向风险分析平台发送调用成功信号；若验证请求不通过，则调用失败。
作为本发明的一种优选实施方式，运行分析模块对证券交易系统的服务器安装设备进行运行状态分析的具体过程包括：将证券交易系统的服务器安装设备标记为监测对象，设定监测周期，将监测周期分割为若干个监测时段，获取监测时段内检测对象的温度数据WD、电压数据DY以及故障数据GZ并进行数值计算得到监测时段内监测对象的运行系数YX；将监测周期内所有监测时段的运行系数YX进行求和取平均值得到周期系数，将监测周期内所有监测时段的运行系数YX建立运行集合，对运行集合进行方差计算得到稳定系数，通过存储模块获取到周期阈值与稳定阈值；将监测周期的周期系数、稳定系数分别与周期阈值、稳定阈值进行比较：若周期系数小于周期阈值且稳定系数小于稳定阈值，则判定监测对象在监测周期内运行正常；否则，判定监测对象在监测周期内运行异常。
作为本发明的一种优选实施方式，温度数据WD为监测时段内监测对象内部空气的温度最大值，电压数据DY的获取过程包括：获取监测时段内监测对象供电线路的电压均值与标准电压范围，将标准电压范围的最大值与最小值的平均值标记为标准电压值，将电压均值与标准电压值的差值的绝对值标记为电压数据DY，故障数据为监测时段内监测对象出现宕机、断电以及断网的总次数。
作为本发明的一种优选实施方式，对访问失败信号、调用失败信号以及运行异常信号的接收次数进行数值比较的具体过程包括：若访问失败信号的接收次数最多，则优化分析模块生成网络优化信号并将网络优化信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到网络优化信号后对证券交易系统的网络安全进行优化；若调用失败信号的接收次数最多，则优化分析模块生成流程优化信号并将流程优化信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到流程优化信号后对数据调取的流程设计进行优化；若运行异常信号的接收次数最多，则优化分析模块生成培训信号并将培训信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到培训信号后对证券交易系统的服务器安装设备维护人员进行专业培训。
该基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统的工作方法，包括以下步骤：
步骤一：对系统运行数据的网络访问请求进行验证分析，通过ip地址验证与手机验证对访问是否成功进行判定；
步骤二：对证券交易系统的存储空间进行数据调取监管，通过调用等级划分以及调用验证请求对数据调用是否成功进行判定；
步骤三：对证券交易系统的服务器安装设备进行运行状态分析，通过周期系数与稳定系数对监测对象在监测周期内的运行状态是否满足要求进行判定；
步骤四：对证券交易系统的数据访问进行优化分析并生成对应的优化信号发送至管理人员的手机终端。
本发明具备下述有益效果：
1、通过网络分析模块可以对系统运行数据的网络访问请求进行验证分析，从而从网络安全的角度对证券交易系统进行风险监测，在出现异常时可以及时进行反馈，结合数据分析模块对证券交易系统运行数据进行内外结合的保护，从而进一步提高证券交易系统的数据安全性；
2、通过运行分析模块可以对证券交易系统的服务器安装设备进行运行状态分析，结合监测对象的各项运行参数对监测对象的运行状态进行直观反馈，从而降低证券交易系统出现硬件故障的概率，提高程序化证券交易的执行稳定性，降低整体交易风险；
3、通过优化分析模块可以对证券交易系统的数据访问进行优化分析，结合网络分析、数据分析以及运行分析的结果生成对应的优化信号，从而针对性的对证券交易系统进行局部优化，进一步提高程序化证券交易的安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例一的系统框图；
图2为本发明实施例二的方法流程图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
如图1所示，基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统，包括风险分析平台，风险分析平台通信连接有网络分析模块、数据分析模块、运行分析模块、优化分析模块以及存储模块。
网络分析模块、数据分析模块以及运行分析模块分别对证券交易系统的访问安全、数据调用安全以及运行状态进行监测，在出现异常时可以及时进行反馈，进而对人、技术和流程进行同步监管构成系统安全架构，从而降低系统运行数据的泄露风险。
网络分析模块对系统运行数据的网络访问请求进行验证分析：访问者通过风险分析平台进行登录并向系统维护模块发送请求信号，网络分析模块接收到请求信号后获取访问者的ip地址，通过存储模块获取到安全地址集合，判定安全地址集合内是否存在与访问者的ip地址完全相同的地址，若存在，则进行手机验证；若不存在，则判定访问失败，网络分析模块向风险分析平台发送访问失败信号，此时则判定系统安全架构受到网络攻击；手机验证的过程包括：获取安全地址集合内与访问者的ip地址相同的地址所对应的访问人员的手机号，网络分析模块生成验证码并通过风险分析平台发送至访问人员的手机终端，访问人员接收到验证码后将验证码输入网络分析模块，判定网络分析模块接收到的验证码与生成的验证码是否相同，若相同，则判定访问成功，网络分析模块向风险分析平台发送访问成功信号；若不相同，则判定访问失败，网络分析模块向风险分析平台发送访问失败信号，对证券交易系统的运行数据的访问安全进行监测管理，同时在访问失败时及时上传访问记录以便于后续进行优化；对系统运行数据的网络访问请求进行验证分析，从而从网络安全的角度对证券交易系统进行风险监测，在出现异常时可以及时进行反馈，结合数据分析模块对证券交易系统运行数据进行内外结合的保护，从而进一步提高证券交易系统的数据安全性。
数据分析模块用于对证券交易系统的存储空间进行数据调取监管：将证券交易系统的存储空间分为若干个存储区域，为每个存储区域设定不同的调用等级，为每个存储区域分配不同的管理人员，为管理人员设定与存储区域相同的调用等级，每个存储区域内存储的数据只能由相同调用等级的管理人员进行调用，两个调用等级的管理人员相互制约，以此保证证券交易系统的运行数据调用安全性，管理人员在进行数据调用时会向上一调用等级的管理人员手机终端发送验证请求，若验证请求通过，则调用成功，数据分析模块向风险分析平台发送调用成功信号；若验证请求不通过，则调用失败，数据分析模块向风险分析平台发送调用失败信号，对证券交易系统数据的调用安全进行监测管理，同时在调用失败时及时上传调用记录以便于后续进行优化；对证券交易系统的服务器安装设备进行运行状态分析，结合监测对象的各项运行参数对监测对象的运行状态进行直观反馈，从而降低证券交易系统出现硬件故障的概率，提高程序化证券交易的执行稳定性，降低整体交易风险。
运行分析模块用于对证券交易系统的服务器安装设备进行运行状态分析：将证券交易系统的服务器安装设备标记为监测对象，设定监测周期，将监测周期分割为若干个监测时段，获取监测时段内检测对象的温度数据WD、电压数据DY以及故障数据GZ，温度数据WD为监测时段内监测对象内部空气的温度最大值，电压数据DY的获取过程包括：获取监测时段内监测对象供电线路的电压均值与标准电压范围，将标准电压范围的最大值与最小值的平均值标记为标准电压值，将电压均值与标准电压值的差值的绝对值标记为电压数据DY，故障数据为监测时段内监测对象出现宕机、断电以及断网的总次数，服务器宕机指网站、游戏和一些网络应用的服务器非正常运行的一种状态；通过公式YX=α1*WD+α2*DY+α3*GZ得到监测时段内监测对象的运行系数YX，其中α1、α2与α3均为比例系数，且α1＞α2＞α3＞1；运行系数是一个反应监测对象在监测时段内运行状态好坏的数值，运行系数的数值越大，则表示对应监测对象在监测时段内的运行状态越差，将监测周期内所有监测时段的运行系数YX进行求和取平均值得到周期系数，将监测周期内所有监测时段的运行系数YX建立运行集合，对运行集合进行方差计算得到稳定系数，通过存储模块获取到周期阈值与稳定阈值；将监测周期的周期系数、稳定系数分别与周期阈值、稳定阈值进行比较：若周期系数小于周期阈值且稳定系数小于稳定阈值，则判定监测对象在监测周期内运行正常；否则，判定监测对象在监测周期内运行异常，运行分析模块向风险分析平台发送运行异常信号，对证券交易系统服务器的安装设备运行状态进行监测管理，同时在运行异常时及时上传运行异常记录以便于后续进行优化；对证券交易系统的数据访问进行优化分析，结合网络分析、数据分析以及运行分析的结果生成对应的优化信号，从而针对性的对证券交易系统进行局部优化，进一步提高程序化证券交易的安全性。
优化分析模块用于对证券交易系统的数据访问进行优化：获取L1分钟内风险分析平台接收到访问失败信号、调用失败信号以及运行异常信号的次数并进行数值比较：若访问失败信号的接收次数最多，则优化分析模块生成网络优化信号并将网络优化信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到网络优化信号后对证券交易系统的网络安全进行优化；若调用失败信号的接收次数最多，则优化分析模块生成流程优化信号并将流程优化信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到流程优化信号后对数据调取的流程设计进行优化；若运行异常信号的接收次数最多，则优化分析模块生成培训信号并将培训信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到培训信号后对证券交易系统的服务器安装设备维护人员进行专业培训，L1为数值常量，L1的具体数值由管理人员自行设置；优化分析模块可以根据访问失败、调用失败以及运行异常的出现频率对证券交易系统的主要原因进行判定，进而通过主要原因针对性得对证券交易系统进行调整优化，使证券交易系统架构运行更加稳固。
实施例二
如图2所示，基于大数据分析的证券程序化交易风险分析方法，包括以下步骤：
步骤一：对系统运行数据的网络访问请求进行验证分析，通过ip地址验证与手机验证对访问是否成功进行判定，从网络安全的角度对证券交易系统进行风险监测，在出现异常时可以及时进行反馈；
步骤二：对证券交易系统的存储空间进行数据调取监管，通过调用等级划分以及调用验证请求对数据调用是否成功进行判定，对证券交易系统运行数据进行内外结合的保护，从而进一步提高证券交易系统的数据安全性；
步骤三：对证券交易系统的服务器安装设备进行运行状态分析，通过周期系数与稳定系数对监测对象在监测周期内的运行状态是否满足要求进行判定，降低证券交易系统出现硬件故障的概率，提高程序化证券交易的执行稳定性，降低整体交易风险；
步骤四：对证券交易系统的数据访问进行优化分析并生成对应的优化信号发送至管理人员的手机终端，针对性的对证券交易系统进行局部优化，进一步提高程序化证券交易的安全性。
基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统，工作时，步骤一：对系统运行数据的网络访问请求进行验证分析，通过ip地址验证与手机验证对访问是否成功进行判定；对证券交易系统的存储空间进行数据调取监管，通过调用等级划分以及调用验证请求对数据调用是否成功进行判定；对证券交易系统的服务器安装设备进行运行状态分析，通过周期系数与稳定系数对监测对象在监测周期内的运行状态是否满足要求进行判定；对证券交易系统的数据访问进行优化分析并生成对应的优化信号发送至管理人员的手机终端。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式YX=α1*WD+α2*DY+α3*GZ；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的运行系数；将设定的运行系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到α1、α2以及α3的取值分别为6.78、4.69和2.15；
系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的运行系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如运行系数与故障数据的数值成正比。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (8)
1.基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统，包括风险分析平台，其特征在于，所述风险分析平台通信连接有网络分析模块、数据分析模块以及运行分析模块；
网络分析模块用于对证券交易系统运行数据的网络访问请求进行验证分析并在访问失败时向风险分析平台发送访问失败信号；
数据分析模块用于对证券交易系统的存储空间进行数据调取监管并在调用失败时向风险分析平台发送调用失败信号；
运行分析模块用于对证券交易系统的服务器安装设备进行运行状态分析并在运行异常时向风险分析平台发送运行异常信号；
优化分析模块用于对证券交易系统的数据访问进行优化：获取L1分钟内风险分析平台接收到访问失败信号、调用失败信号以及运行异常信号的次数并进行数值比较，通过比较结果生成对应的优化信号并发送至管理人员的手机终端。
2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统，其特征在于，网络分析模块对系统运行数据的网络访问请求进行验证分析的具体过程包括：访问者通过风险分析平台进行登录并向系统维护模块发送请求信号，网络分析模块接收到请求信号后获取访问者的ip地址，通过存储模块获取到安全地址集合，判定安全地址集合内是否存在与访问者的ip地址完全相同的地址，若存在，则进行手机验证；若不存在，则判定访问失败。
3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统，其特征在于，手机验证的过程包括：获取安全地址集合内与访问者的ip地址相同的地址所对应的访问人员的手机号，网络分析模块生成验证码并通过风险分析平台发送至访问人员的手机终端，访问人员接收到验证码后将验证码输入网络分析模块，判定网络分析模块接收到的验证码与生成的验证码是否相同，若相同，则判定访问成功，网络分析模块向风险分析平台发送访问成功信号；若不相同，则判定访问失败。
4.根据权利要求1所述的基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统，其特征在于，数据分析模块对证券交易系统的存储空间进行数据调取监管的具体过程包括：将证券交易系统的存储空间分为若干个存储区域，为每个存储区域设定不同的调用等级，为每个存储区域分配不同的管理人员，为管理人员设定与存储区域相同的调用等级，每个存储区域内存储的数据只能由相同调用等级的管理人员进行调用，管理人员在进行数据调用时会向上一调用等级的管理人员手机终端发送验证请求，若验证请求通过，则调用成功，数据分析模块向风险分析平台发送调用成功信号；若验证请求不通过，则调用失败。
5.根据权利要求1所述的基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统，其特征在于，运行分析模块对证券交易系统的服务器安装设备进行运行状态分析的具体过程包括：将证券交易系统的服务器安装设备标记为监测对象，设定监测周期，将监测周期分割为若干个监测时段，获取监测时段内检测对象的温度数据WD、电压数据DY以及故障数据GZ并进行数值计算得到监测时段内监测对象的运行系数YX；将监测周期内所有监测时段的运行系数YX进行求和取平均值得到周期系数，将监测周期内所有监测时段的运行系数YX建立运行集合，对运行集合进行方差计算得到稳定系数，通过存储模块获取到周期阈值与稳定阈值；将监测周期的周期系数、稳定系数分别与周期阈值、稳定阈值进行比较：若周期系数小于周期阈值且稳定系数小于稳定阈值，则判定监测对象在监测周期内运行正常；否则，判定监测对象在监测周期内运行异常。
6.根据权利要求5所述的基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统，其特征在于，温度数据WD为监测时段内监测对象内部空气的温度最大值，电压数据DY的获取过程包括：获取监测时段内监测对象供电线路的电压均值与标准电压范围，将标准电压范围的最大值与最小值的平均值标记为标准电压值，将电压均值与标准电压值的差值的绝对值标记为电压数据DY，故障数据为监测时段内监测对象出现宕机、断电以及断网的总次数。
7.根据权利要求1所述的基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统，其特征在于，对访问失败信号、调用失败信号以及运行异常信号的接收次数进行数值比较的具体过程包括：若访问失败信号的接收次数最多，则优化分析模块生成网络优化信号并将网络优化信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到网络优化信号后对证券交易系统的网络安全进行优化；若调用失败信号的接收次数最多，则优化分析模块生成流程优化信号并将流程优化信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到流程优化信号后对数据调取的流程设计进行优化；若运行异常信号的接收次数最多，则优化分析模块生成培训信号并将培训信号发送至管理人员的手机终端，管理人员接收到培训信号后对证券交易系统的服务器安装设备维护人员进行专业培训。
8.根据权利要求1-7任一项所述的基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统，其特征在于，该基于大数据分析的证券程序化交易风险分析系统的工作方法，包括以下步骤：
步骤一：对系统运行数据的网络访问请求进行验证分析，通过ip地址验证与手机验证对访问是否成功进行判定；
步骤二：对证券交易系统的存储空间进行数据调取监管，通过调用等级划分以及调用验证请求对数据调用是否成功进行判定；
步骤三：对证券交易系统的服务器安装设备进行运行状态分析，通过周期系数与稳定系数对监测对象在监测周期内的运行状态是否满足要求进行判定；
步骤四：对证券交易系统的数据访问进行优化分析并生成对应的优化信号发送至管理人员的手机终端。
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