2023中國(guó)量化科技白皮書(shū)

CONTENTS 量化科技是依托于數(shù)學(xué)模型和計(jì)算機(jī)信息技術(shù)與云計(jì)算等技術(shù)，為量化投資等相應(yīng)的投資和資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)提供綜合性支持、服務(wù)、保障的技術(shù)方法、手段、平臺(tái)和系統(tǒng)的集合衍生概念。本型和計(jì)算機(jī)信息技術(shù)、軟件工程與云計(jì)算技術(shù)等，為量化投資等相應(yīng)的投資和資產(chǎn)管理業(yè)方式提供程序化、自動(dòng)化的決策支持和交易情緒波動(dòng)等非理性投資決策、交易行為，實(shí)現(xiàn)理性、可控的投資結(jié)果。而使量化投資得以達(dá)成量化交易的本質(zhì)是數(shù)量化交易、程序化交易、算法交易、自動(dòng)化交易以及高頻交易，障量化交易以及依托量化交易而進(jìn)行的資產(chǎn)配置與財(cái)富管理活動(dòng)得以實(shí)現(xiàn)數(shù)量首先，技術(shù)保障方面，量化交易高頻、快速、標(biāo)準(zhǔn)化、純客觀的特點(diǎn)要求量化科技通信系統(tǒng)、強(qiáng)大的數(shù)據(jù)收集與處理能力、數(shù)理模型構(gòu)建能力、計(jì)算機(jī)信息技術(shù)、軟件工程其次，金融工具箱與交易策略方面，一個(gè)完整的量化交易行為涉及策略構(gòu)建、程序的回測(cè)、評(píng)價(jià)等環(huán)節(jié)，量化科技需要在策略開(kāi)發(fā)方面提供模塊化的工具支持，還需在策高度銜接的、一體化的流程支持，并能夠保障策略執(zhí)行過(guò)程高效、順暢、便捷、可靠?？赡苌婕案鞣N類(lèi)型的可交易性金融產(chǎn)品和工具，包括股票、債券、期貨、外匯、基金等或混合型資產(chǎn)類(lèi)別，也可能涉及期權(quán)（股票期權(quán)、股指期權(quán)、商品期權(quán)等）、掉期品種和工具都對(duì)應(yīng)不同的交易邏輯與合規(guī)監(jiān)管要求，量化科技需要全面支持不同的金融工具對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行甄別和計(jì)量，并具體實(shí)施在因子選取、決策、模型構(gòu)建、交易實(shí)施等各環(huán)節(jié)，同時(shí)還模型的實(shí)用性策略與產(chǎn)品，構(gòu)造出符合監(jiān)管要求的可執(zhí)行的工具和應(yīng)用系統(tǒng)，同時(shí)確保技術(shù)量化科技是金融科技的一個(gè)子系統(tǒng)，它本身也構(gòu)成一個(gè)完整的生態(tài)系統(tǒng)，其基本功理、組合管理、基金管理、風(fēng)險(xiǎn)管理、合規(guī)風(fēng)控、業(yè)績(jī)跟蹤、回歸分析、模擬包括龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)功能、可靠的計(jì)算信息收集與數(shù)據(jù)處理功能、數(shù)理模型構(gòu)建量化科技需要對(duì)決策活動(dòng)所需的正確的評(píng)估能力、精確的預(yù)測(cè)能力、準(zhǔn)確的決斷能各方面的技術(shù)和系統(tǒng)支持，為決策者提供分析量化科技需要為量化投資提供相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，可用于風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)采集，提供多市場(chǎng)監(jiān)管環(huán)境對(duì)證券投資行為提出日益嚴(yán)格的合規(guī)和內(nèi)控要求，量化科技平臺(tái)需與及時(shí)更新的市場(chǎng)規(guī)章制度數(shù)據(jù)庫(kù)，并能夠支持將具體的合規(guī)條款生成相應(yīng)的控制程序，嵌套投資決策與決策實(shí)施的各個(gè)環(huán)節(jié)，以保證從量化投資是依托于計(jì)算機(jī)技術(shù)的自動(dòng)化交易，它伴隨著計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生而產(chǎn)生，伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和證券市場(chǎng)的發(fā)展而不斷發(fā)展。全球計(jì)算機(jī)信息技術(shù)與證券市場(chǎng)發(fā)展最快，規(guī)模最大的地區(qū)是美國(guó)。1946年，美國(guó)數(shù)學(xué)家馮·諾依曼發(fā)明出世界上第一臺(tái)民用計(jì)算機(jī)，隨著民用計(jì)算機(jī)的不斷普及，一些交1969年，愛(ài)德華·索普利用他發(fā)明的“科學(xué)股票市場(chǎng)系統(tǒng)”（實(shí)際上是一種股票權(quán)證定價(jià)模型成立了第一個(gè)量化投資基金，主要從事可轉(zhuǎn)換債券的套利。該基金成立后連續(xù)11年內(nèi)沒(méi)有出現(xiàn)年度虧損且持續(xù)跑贏標(biāo)普指數(shù)，愛(ài)德華·索普也因此被譽(yù)為量化投資的鼻祖。1971年，美國(guó)巴克萊投資管理公司發(fā)行了第一只指數(shù)基金，標(biāo)志著量化投資基金的開(kāi)始，量化投請(qǐng)諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者斯科爾斯和莫頓后續(xù)加入。該公司擅長(zhǎng)相對(duì)價(jià)值交易，搜尋價(jià)格尤其是2008國(guó)際金融危機(jī)之后，一系列風(fēng)險(xiǎn)事件讓證券投資者與時(shí)伴隨互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和證券市場(chǎng)的發(fā)展，量化投資開(kāi)始進(jìn)入快速發(fā)展階段，經(jīng)過(guò)十?dāng)?shù)年的發(fā)展，涌現(xiàn)出了一大批巨型的專(zhuān)業(yè)量化對(duì)沖基金、金融科技服務(wù)商和特色券商，代表性的公司有嘉信理財(cái)（Charles在此期間，技術(shù)應(yīng)用方面也同樣取得長(zhǎng)足的進(jìn)步和融合發(fā)展。如上述量化金融服務(wù)商撮合、投資與資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)，將量化應(yīng)用平臺(tái)打造成了集數(shù)據(jù)匯合、決策、交易、分析、風(fēng)險(xiǎn)體的生態(tài)系統(tǒng)。一些金融服務(wù)商還發(fā)展成了量化交易應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)商，開(kāi)發(fā)內(nèi)容涵蓋復(fù)雜交我國(guó)證券市場(chǎng)開(kāi)啟于改革開(kāi)放之后的20代。這些基金運(yùn)作管理開(kāi)始運(yùn)用量化技術(shù)，但由于金融工具匱乏、交易制度和監(jiān)管機(jī)制的不完善投資和量化科技的開(kāi)發(fā)應(yīng)用尚處于起步、摸索階段。因此，對(duì)于公募基金量化產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，2010年之前2010年開(kāi)始，我國(guó)證券市場(chǎng)進(jìn)入創(chuàng)新發(fā)展新階段，融資融券業(yè)務(wù)與期指期貨的推出標(biāo)志著我國(guó)股市開(kāi)始可以進(jìn)行有條件的做多與做空雙向交易和杠桿交易，這為股票市場(chǎng)量化對(duì)沖交易、高頻金管理與資產(chǎn)配置等提供了基礎(chǔ)性金融工具。2013年6月，新《證券投資基金法》正式實(shí)施，陽(yáng)光私募基金納入法律監(jiān)管范疇，私募基金受到更多的監(jiān)管認(rèn)可，也進(jìn)入了大發(fā)展的時(shí)期，我國(guó)量化在這個(gè)階段，金融工具的進(jìn)一步擴(kuò)充也是量化投資出現(xiàn)爆發(fā)式發(fā)展的原因之一。2015年2月，上這一時(shí)期，量化科技涵蓋了多元化的策略模型，如多因子選股、事件驅(qū)動(dòng)選股以及基略，債券策略等，也被大量運(yùn)用于投資實(shí)踐之中，量化投資的可行策略得以豐富，量化科技手段日展、提升，量化交易策略進(jìn)一步向高頻交易邁進(jìn)。量化交易開(kāi)始將云計(jì)算、大數(shù)據(jù)和市場(chǎng)交易平臺(tái)連結(jié)，將信息收集、因子提取、模型構(gòu)建、計(jì)算編程、投資決策、具體交易、回測(cè)分析更緊密地結(jié)合起來(lái)，打造出綜合性的交易平臺(tái)和生態(tài)系統(tǒng)，量化交易規(guī)模不斷壯大，至2018年底，國(guó)內(nèi)僅公募基產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見(jiàn)》，這一政策被市場(chǎng)俗稱(chēng)為范投資理財(cái)行為，間接凸顯與提升了非主觀的量化投資的價(jià)值。與此同時(shí)，證券市場(chǎng)改革繼廣度拓展，兩融標(biāo)的擴(kuò)容、融券的放開(kāi)與應(yīng)用，豐富了量化策略的種類(lèi)和容量，將量化投資從這一時(shí)期開(kāi)始，一些新銳券商大力布局金融科技，量化科技開(kāi)始真正步入規(guī)范、成為券商金融科技發(fā)展的先驅(qū)。時(shí)至今日，華鑫依托極速交易系統(tǒng)打造的適合公募、私募等專(zhuān)業(yè)下單、定單跟蹤、交易實(shí)現(xiàn)、交易回測(cè)與分析、合規(guī)風(fēng)控、模擬學(xué)習(xí)等功能深度融合，真正實(shí)交易的生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建。其后，招商證券、華泰證券、中泰證券、方正證券等也紛紛跟進(jìn)大舉技，在業(yè)界推出了豐富多彩的專(zhuān)門(mén)量化交易系統(tǒng)平臺(tái)，量化科技得以長(zhǎng)足發(fā)展。技術(shù)與產(chǎn)品廣泛的新型科技工具的應(yīng)用成為這一時(shí)期量化科技發(fā)展的新特征，人工智能、區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)等為代表的現(xiàn)代信息技術(shù)深度融合，促使量化科技向著信息化、數(shù)字化、智能化方向持機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等AI算法在股票和衍生品市場(chǎng)上取得了顯著成績(jī)，為投資者創(chuàng)造了巨大的收益，改革開(kāi)放之后我國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展進(jìn)入快車(chē)道，20世紀(jì)80年代至今，我國(guó)經(jīng)濟(jì)了兩位數(shù)的年均增長(zhǎng)率，與之相應(yīng)，國(guó)民財(cái)富也基本保持了同步增長(zhǎng)。國(guó)民財(cái)富的增長(zhǎng)帶動(dòng)財(cái)?shù)木薮笮枨?，量化投資作為主流的投資方式之一，獲得了巨大的發(fā)展空間，成為量化科技通信技術(shù)結(jié)合計(jì)算機(jī)技術(shù)使得人類(lèi)社會(huì)進(jìn)入信息時(shí)代，科技的加速發(fā)展全方位改變了貌。量化科技依托于數(shù)學(xué)、物理學(xué)、信息科學(xué)、計(jì)算科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科發(fā)展，運(yùn)用計(jì)算程、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、云計(jì)算、算法工程等技術(shù)手段，建立算法模型，打造決策與交易生態(tài)以輔助經(jīng)濟(jì)發(fā)展與國(guó)民財(cái)富增長(zhǎng)直接催升了對(duì)各類(lèi)投資的巨大需求，證券二級(jí)交易市場(chǎng)由此應(yīng)續(xù)擴(kuò)大，投資、交易、理財(cái)、資產(chǎn)管理等專(zhuān)業(yè)化、差異化分工持續(xù)深化。量化投資作為避免全面注冊(cè)制的實(shí)施可推動(dòng)量化交易的散戶(hù)化和大眾化，提高量化交易策略的收益和容量，以前主板報(bào)單沒(méi)有價(jià)格籠子機(jī)制，游資可以利用資金和籌碼優(yōu)情況得到明顯緩解，但同時(shí)也要求散戶(hù)要比之前花費(fèi)更多的時(shí)間和精力去盯盤(pán)，隨時(shí)留意盤(pán)中時(shí)調(diào)整自己的交易策略，增加了交易的時(shí)間成本。一般的普通投資者都不是專(zhuān)業(yè)選手，沒(méi)辦法候?qū)崟r(shí)監(jiān)控股市動(dòng)態(tài)，當(dāng)委托價(jià)超過(guò)了股票通過(guò)“價(jià)格籠子規(guī)則前置過(guò)濾器”，一旦限價(jià)超越價(jià)格籠子，則自動(dòng)按規(guī)則計(jì)算新的限價(jià)，再執(zhí)行任務(wù)，避免全面注冊(cè)制后的廢單問(wèn)題。無(wú)需盯盤(pán)，可將交易時(shí)間成本降到最低，結(jié)合極速交易通道以大幅提高成交效率。因此，全面注冊(cè)制的實(shí)施，可以推動(dòng)更多的散戶(hù)使用量化工具，從而推動(dòng)量擴(kuò)大了融券券源范圍。量化交易策略有兩個(gè)主流產(chǎn)品，即指數(shù)增強(qiáng)和中性產(chǎn)品。中性產(chǎn)品是多頭和空頭頭寸，空頭一般會(huì)用股指期貨、期權(quán)、融券來(lái)做對(duì)沖。2022年數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)融券余額占兩融余額3%，而發(fā)達(dá)國(guó)家這一比例為20%-30%，融券比例明顯偏低，在一定程度上影響了量化交易全面注冊(cè)制及交易制度的改革將加快股票上市的節(jié)奏，推動(dòng)上市公司擴(kuò)容，增加投資的標(biāo)股難度也會(huì)隨之增加，這將進(jìn)一步凸顯基本面量化選股的作用。此外，股票池?cái)U(kuò)容有助于分散投資量化交易利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，通過(guò)對(duì)金融市場(chǎng)的歷史數(shù)據(jù)和市場(chǎng)現(xiàn)狀等進(jìn)行分?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)、策略研究、策略構(gòu)建、策略執(zhí)行和投后分析七個(gè)階段討論科技在量化交易中的應(yīng)用，量化交易用到的數(shù)據(jù)涉及面廣、種類(lèi)豐富、規(guī)模龐大。用戶(hù)可根據(jù)量化交易的實(shí)際需的數(shù)據(jù)類(lèi)型和數(shù)據(jù)供應(yīng)商，采取合適的方法獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)。表2.1上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表，如利潤(rùn)表、資產(chǎn)負(fù)債表和現(xiàn)金流動(dòng)量表等，以及其各種新聞報(bào)道、公告和分析報(bào)告等，這些數(shù)據(jù)可以用于分析市場(chǎng)行情、資各種社交媒體平臺(tái)上的討論、評(píng)論和評(píng)分等，這些數(shù)據(jù)可以用于分析市場(chǎng)指標(biāo)，這些數(shù)據(jù)可以用來(lái)分析宏觀經(jīng)包括可調(diào)用或請(qǐng)求的種類(lèi)、調(diào)用或發(fā)出請(qǐng)求應(yīng)使用的數(shù)據(jù)格式和應(yīng)遵循的慣例等信息。它還可件的，也可以是基于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)的以確?；ゲ僮餍?。通過(guò)信息封裝，API實(shí)現(xiàn)了模塊化編程，從而允在量化交易領(lǐng)域，用戶(hù)可以使用API接口從數(shù)據(jù)供應(yīng)商處下載需要的數(shù)據(jù)。Tushare等開(kāi)源的Python數(shù)據(jù)接口，提供了豐富的API接口，可以獲取歷史行情、實(shí)時(shí)行宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)類(lèi)型，可以方便地進(jìn)行量化分析和研究。每日的數(shù)據(jù)更新較快，一般可以在Choice、通聯(lián)數(shù)據(jù)、聚寬、掘金量化等。但這些平臺(tái)在數(shù)據(jù)管理和收費(fèi)模式上存在一些差異，用戶(hù)可用戶(hù)以瀏覽網(wǎng)頁(yè)的形式去獲取信息，為用戶(hù)節(jié)省了時(shí)間和精力，并提高了數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確度在量化交易領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的最終目的是自動(dòng)從互聯(lián)網(wǎng)（包括新聞媒體和財(cái)經(jīng)網(wǎng)站上的公開(kāi)數(shù)據(jù)）中獲取交易所需的信息。目前用于爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)的主要語(yǔ)言為PHP、Java、Python多模態(tài)（Multimodal）是具有不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，來(lái)自不同的采樣數(shù)據(jù)，描述同一對(duì)象的多媒以獲得更多的信息和洞察力的技術(shù)。常見(jiàn)的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)支持多種不同的數(shù)據(jù)模型，主要研究能實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。自然語(yǔ)文本分類(lèi)一般使用基于模板的、有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)或者深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)，如手寫(xiě)規(guī)則結(jié)合文本分類(lèi)可以實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)方面的應(yīng)用：市場(chǎng)情緒預(yù)測(cè)、選股決策、風(fēng)險(xiǎn)控制和高中，文本分類(lèi)可以對(duì)資訊、新聞、公告等內(nèi)容進(jìn)行分類(lèi)，了解市場(chǎng)情緒變化和主要關(guān)注點(diǎn)，為定交易策略提供參考；也可以通過(guò)對(duì)公司公告、行業(yè)研究報(bào)告等內(nèi)容進(jìn)行分類(lèi)，篩選出優(yōu)質(zhì)情感分析一般使用有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)或者深度學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)，如樸素貝葉斯、長(zhǎng)短期記憶（LongShort-TermMemory，簡(jiǎn)稱(chēng)LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和預(yù)訓(xùn)練的基于詞表/規(guī)則的情感分析工具（Valence使用情感分析可以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用包括資訊文本情感分析、公司信息分析、特定事件分析和情感建等。通過(guò)對(duì)目標(biāo)公司的新聞、社交媒體等文本進(jìn)行情感分析，可了解市場(chǎng)情緒和投資者情股票和期貨價(jià)格等的潛在走勢(shì)；同時(shí)，也可以對(duì)公司公告、財(cái)務(wù)報(bào)表、行業(yè)研究報(bào)告等進(jìn)行處關(guān)系抽取功能一般使用基于模板、有監(jiān)督、半監(jiān)督或無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)寫(xiě)規(guī)則、邏輯回歸、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Snowball系統(tǒng)4等，通過(guò)識(shí)別文本中實(shí)體之間的關(guān)系來(lái)關(guān)系抽取相關(guān)的應(yīng)用包括事件分析、風(fēng)險(xiǎn)控制、情報(bào)獲取和基礎(chǔ)知識(shí)建設(shè)。通過(guò)新聞、社交媒體等文本進(jìn)行處理，提取出不同實(shí)體之間的關(guān)系，分析其對(duì)市場(chǎng)的影響；同關(guān)系抽取技術(shù)對(duì)企業(yè)和行業(yè)等多方面的信息進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)和危機(jī)事件，并及率。由于采集到的各類(lèi)數(shù)據(jù)通常不完整，包含噪聲、前后矛盾、冗余、有缺失值等，無(wú)法直因子計(jì)算是一系列用來(lái)發(fā)現(xiàn)一組變量的潛在結(jié)構(gòu)的方法，通過(guò)尋找一構(gòu)來(lái)解釋已觀測(cè)到的變量間關(guān)系。因子通常具有以下特點(diǎn)：一是因子的數(shù)量遠(yuǎn)少于原始變量個(gè)數(shù)因子分析能夠減少分析中的工作量；二是因子變量不是對(duì)原始變量的取舍，而是根據(jù)原始變量的量化交易因子一般分成三類(lèi)。第一類(lèi)是量?jī)r(jià)因子，主要來(lái)源于成交量的數(shù)據(jù)，包括每?jī)r(jià)格、資金流，以及各類(lèi)K線等技術(shù)指標(biāo)，包括動(dòng)量指標(biāo)、周期指標(biāo)、成交量指標(biāo)、價(jià)格指標(biāo)等。第二類(lèi)是基本面因子，包括財(cái)務(wù)報(bào)表、營(yíng)收、券商報(bào)告、分析師預(yù)期等，一般來(lái)源于萬(wàn)得、朝陽(yáng)永據(jù)庫(kù)，其更新頻率較長(zhǎng)，一般按月或季更新。第三類(lèi)是另類(lèi)因子，包括社交輿情、電商數(shù)據(jù)、門(mén)獲取數(shù)據(jù)之后，需要把數(shù)據(jù)整合并儲(chǔ)存起來(lái)，方便后續(xù)分析和處理，主流的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)提供高效的數(shù)據(jù)管理和查詢(xún)功能，使得數(shù)據(jù)整合的過(guò)程更加高效和方便。用型來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)庫(kù)特別適合于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，因?yàn)榭梢詫⒉煌摹皩?duì)象”（例如交易所、數(shù)據(jù)源和價(jià)格等）設(shè)計(jì)為單獨(dú)的表，并在不同的表之間定義關(guān)系。RDBMS利用結(jié)構(gòu)化查詢(xún)語(yǔ)言（StructuredRDBMS的主要優(yōu)點(diǎn)是安裝簡(jiǎn)單，獨(dú)立于平臺(tái)，易于查詢(xún)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)是一種專(zhuān)門(mén)用于處理時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)。時(shí)序數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)日志和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)的時(shí)間戳是最重要的因素之一。無(wú)易還是量化投資，都是基于歷史的證券交易數(shù)據(jù)以及各種宏觀數(shù)據(jù)做出實(shí)時(shí)的交易決策常見(jiàn)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)包括InfluxDB（Go語(yǔ)言編寫(xiě)的分布式時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)）、K金融序列數(shù)據(jù)庫(kù)）和DolphinDB（我國(guó)國(guó)產(chǎn)的高性能分布式時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，由浙江智臾科技有限公司自主研發(fā)）等。時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)通常具有以下特點(diǎn)a）時(shí)間戳索引：時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)通常會(huì)自動(dòng)將時(shí)間戳作為；（在金融應(yīng)用程序中，文件存儲(chǔ)最適合基本數(shù)據(jù)或元數(shù)據(jù)?？梢詫⒉煌瑏?lái)源的金融數(shù)據(jù)使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)整合不同來(lái)源的金融數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可以提供高度可擴(kuò)展性和高性能的數(shù)據(jù)查詢(xún)功能，并支持復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理和分析操作。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)按照不同的主題組織并按照統(tǒng)一儲(chǔ)設(shè)計(jì)集成在一起，且保持穩(wěn)定。數(shù)據(jù)一旦進(jìn)入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，即不可修改，每次相同條件的數(shù)據(jù)查根據(jù)學(xué)習(xí)方式的不同，機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)三大類(lèi)5。監(jiān)督學(xué)習(xí)是對(duì)有標(biāo)簽（已知類(lèi)別）數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，常用的模型有支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，策略研究階段，可用于開(kāi)發(fā)預(yù)測(cè)模型；無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)有主成分分析、聚類(lèi)等，適用于分析金融市場(chǎng)結(jié)構(gòu)；強(qiáng)化學(xué)習(xí)以監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練由兩個(gè)主要步驟組成：特征工程和模型訓(xùn)練。特征工程涉及選擇表數(shù)據(jù)的特征，而模型訓(xùn)練則是使用有標(biāo)簽數(shù)據(jù)練階段中，監(jiān)督學(xué)習(xí)需要從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中提取有用的特征，并建立一個(gè)能夠?qū)⑤斎胗成涞捷敵龅暮Ｐ停?。在測(cè)試階段中，監(jiān)督學(xué)習(xí)模型會(huì)將新數(shù)據(jù)輸入模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后將預(yù)測(cè)標(biāo)簽與實(shí)際標(biāo)行比較，以評(píng)估模型的性能。監(jiān)督學(xué)習(xí)的最終目標(biāo)是在測(cè)試數(shù)據(jù)上獲得A、股票價(jià)格預(yù)測(cè)：監(jiān)督學(xué)習(xí)可以用于分析歷史股票價(jià)格和市場(chǎng)數(shù)據(jù)，以學(xué)習(xí)股價(jià)變動(dòng)的模式。常B、信用評(píng)分：通過(guò)對(duì)客戶(hù)的歷史信用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，監(jiān)督學(xué)習(xí)可以預(yù)測(cè)客戶(hù)未來(lái)的信用表現(xiàn)，從C、風(fēng)險(xiǎn)管理：監(jiān)督學(xué)習(xí)可以用于預(yù)測(cè)企業(yè)或個(gè)人的違約概率，從而為風(fēng)險(xiǎn)管理提供數(shù)據(jù)支持。此可以幫助投資者理解市場(chǎng)的特點(diǎn)、預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)、制定投資策略等，具體應(yīng)用主要包聚類(lèi)分析是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用于金融市場(chǎng)結(jié)構(gòu)分析的主要方法。聚類(lèi)分析可以幫助理解市與者、機(jī)構(gòu)和產(chǎn)品之間的相似性和差異性，進(jìn)而發(fā)掘市場(chǎng)的潛在結(jié)構(gòu)或規(guī)律。在金融市場(chǎng)中，聚類(lèi)可以應(yīng)用于股票、債券、商品等多種金融產(chǎn)品的分類(lèi)和組合方案制定。常見(jiàn)的聚類(lèi)算法有K均值聚類(lèi)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)在金融市場(chǎng)結(jié)構(gòu)分析中的另一個(gè)應(yīng)用是降維。降維可以削減高維數(shù)據(jù)的冗余和噪聲，加速模型訓(xùn)練和推理，同時(shí)提供更加直觀和可解釋的特征空間。在金融市場(chǎng)中，降維可以幫助發(fā)現(xiàn)相關(guān)變量、挖掘因果關(guān)系和隱含規(guī)律，進(jìn)而幫助進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)還可以應(yīng)用于金融市場(chǎng)中的異常檢測(cè)。異常檢測(cè)可以發(fā)現(xiàn)在金融市場(chǎng)中的并提供精準(zhǔn)的市場(chǎng)預(yù)警。常用的異常檢測(cè)算法有孤立森林（IsolationForest）和局部異常因子（Local強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)建立一個(gè)能夠?qū)W習(xí)、適應(yīng)市場(chǎng)環(huán)境變化的智能代理來(lái)決定交易策略近年來(lái)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法已被證明在決策問(wèn)題中有效，在解決動(dòng)態(tài)的、不確定的金融領(lǐng)域問(wèn)題上具有突出的優(yōu)勢(shì)，其基本思想是通過(guò)試錯(cuò)學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化決策策略。在交易中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以通過(guò)學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)交強(qiáng)化學(xué)習(xí)目前已經(jīng)應(yīng)用在股票、期貨、數(shù)字貨幣、黃金、外匯等市場(chǎng)，在不同的交易策略上取得了較好的效果，如資產(chǎn)組合優(yōu)化、交易執(zhí)行策略、高頻交易策略和跨資產(chǎn)交易策略等。目前應(yīng)用在交易策略?xún)?yōu)化中現(xiàn)在金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)開(kāi)始將強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于優(yōu)化交易執(zhí)行策略。比如一些投資銀行和交易公司通過(guò)構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，自動(dòng)決定下單量和時(shí)機(jī)，以降低交易成本。其他銀行和基金公司也使用了強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)市訓(xùn)練語(yǔ)言模型。大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型采用“預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)”兩步走的訓(xùn)練流程，第一注數(shù)據(jù)（如互聯(lián)網(wǎng)文本）上進(jìn)行模型預(yù)訓(xùn)練，學(xué)小規(guī)模有標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行模型微調(diào)，快速提升模型完成這些任務(wù)的能力，最終形成可部署應(yīng)用語(yǔ)言處理工具，它能夠通過(guò)理解和學(xué)習(xí)人類(lèi)的語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行對(duì)話，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行公開(kāi)資料顯示，ChatGPT已經(jīng)可以完成一些簡(jiǎn)單的量化策略，例如構(gòu)建平均回歸模型，輸出均線策略回測(cè)是利用測(cè)試集數(shù)據(jù)的模型預(yù)測(cè)結(jié)果編寫(xiě)策略，并用測(cè)試集的歷史數(shù)據(jù)對(duì)策略進(jìn)行校驗(yàn)的過(guò)程。策略回測(cè)技術(shù)通常指那些通過(guò)歷史數(shù)據(jù)，對(duì)交易策略進(jìn)行模擬測(cè)試的軟件。它可以交易策略的盈利能力，評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)收益比，優(yōu)化交易參數(shù)等。目前市面上有很多種策略回測(cè)工具，比如量化投研是近年來(lái)在國(guó)內(nèi)量化交易領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用的一種服務(wù)。量化投研云服務(wù)是型訓(xùn)練的需求出現(xiàn)，單獨(dú)一個(gè)容器或虛擬機(jī)已無(wú)法（及時(shí)）完成計(jì)算或訓(xùn)練，需要調(diào)用云量化交易的程序化特質(zhì)，主要體現(xiàn)在策略構(gòu)建階段。策略構(gòu)建包含策略編寫(xiě)相關(guān)技典型的量化策略開(kāi)發(fā)，主要圍繞“初始化設(shè)置及技術(shù)指標(biāo)的計(jì)算”和“策略的開(kāi)平倉(cāng)操驟展開(kāi)，前者需要了解所投資標(biāo)的市場(chǎng)操作規(guī)則，后者需要關(guān)注跟蹤止盈、資金管理、控制器賦經(jīng)過(guò)多年的發(fā)展，不少編程語(yǔ)言已經(jīng)形成了強(qiáng)大的開(kāi)發(fā)框架、豐富的函數(shù)庫(kù)和第三方庫(kù)可專(zhuān)注于策略，也有很多開(kāi)源的量化交易框架（vnpy、easyquant等），用戶(hù)可以根據(jù)自己的需求進(jìn)策略執(zhí)行階段把自動(dòng)化交易程序接入交易系統(tǒng)完成交易。本階段涉及的科技主要包括低程化的數(shù)學(xué)庫(kù)，專(zhuān)為需要極致性能的科學(xué)、工程及金融等領(lǐng)域的應(yīng)用而設(shè)計(jì)。核心數(shù)學(xué)函數(shù)包括基應(yīng)用主要體現(xiàn)在優(yōu)化算法和高性能計(jì)算方面，廣泛應(yīng)用于量化風(fēng)險(xiǎn)模型、量化數(shù)據(jù)分析、量化交易計(jì)算令集可以同時(shí)處理多個(gè)相同數(shù)據(jù)類(lèi)型的元素，提高計(jì)算效率，特別適用于需要進(jìn)行大量向量DPDK可以應(yīng)用于高頻交易、網(wǎng)絡(luò)傳輸和數(shù)據(jù)處優(yōu)化操作系統(tǒng)內(nèi)核可以顯著提高計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。在量化交易領(lǐng)域中，操作系例如，高頻交易通常會(huì)采用高性能服務(wù)器，如高主頻CPU8、高速內(nèi)存和固態(tài)硬盤(pán)能力和降低數(shù)據(jù)處理延遲。為使高頻交易服務(wù)器達(dá)到最佳性能，需要對(duì)操作系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)優(yōu)內(nèi)存加速優(yōu)化是一種提高計(jì)算機(jī)系統(tǒng)性能的技術(shù)手段，其基本提高內(nèi)存訪問(wèn)速度，從而加快系統(tǒng)運(yùn)行速度。在量化交易領(lǐng)域，內(nèi)存加速優(yōu)化可以幫助降低交隨著計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的發(fā)展，普通CPU無(wú)論是在計(jì)算能力，還是資源成本上相對(duì)于一些專(zhuān)用硬件超頻技術(shù)：通過(guò)超頻技術(shù)，提高CPU、內(nèi)存等硬件設(shè)備的工作時(shí)鐘頻率，從而達(dá)到改善服務(wù)器性能的目的。搭載了超頻技術(shù)CPU的服務(wù)器，在量化交易中可以提高交易策略的執(zhí)行速度，從而更快地多核并行處理：現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的核心處理器CPU有幾十個(gè)處理核心，每個(gè)處理器核心可以獨(dú)立地執(zhí)行任務(wù)。充分利用每個(gè)CPU的核心，可以大幅提高程序的處理性能，使其能夠處理更復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)和更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。多核并行處理則可以提高計(jì)算效率和處理速度，從而提高交易的執(zhí)行也有了廣泛的應(yīng)用，特別是在科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)和加密貨幣挖掘等方面。在量化領(lǐng)域，GPU被廣泛目前，GPU服務(wù)器市場(chǎng)上的主要廠家包括英偉達(dá)、AMD和英特爾等。其中，英偉達(dá)是GPU服務(wù)全稱(chēng)CentralProcessUnit，意為中高的性能和靈活性，同時(shí)具有很低的功耗和延遲。FPGA硬件加速技術(shù)在量化交易中得到了廣泛應(yīng)用，主要分為兩個(gè)方面：低延時(shí)處理和科學(xué)計(jì)算加速。低延時(shí)處理，最常見(jiàn)的場(chǎng)景是高頻交易和市據(jù)處理?？茖W(xué)計(jì)算方面，主要用于加速金融算法中的計(jì)算密集型任務(wù)，例如期權(quán)計(jì)算、金融衍在高頻交易中，F(xiàn)PGA可以用于實(shí)現(xiàn)低延遲的算法交易策略，例如訂單功能的集成電路。在人工智能領(lǐng)域，ASIC的作用是加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理。谷歌公司專(zhuān)為深度學(xué)采用低精度（8位）計(jì)算，以大幅降低功耗，采用脈動(dòng)陣列設(shè)計(jì)以?xún)?yōu)化矩陣乘法與卷積運(yùn)算，O操作，采用更大的片上內(nèi)存，以減少對(duì)動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取內(nèi)存的訪問(wèn)。與FPGA相比，AS用者的要求和特定電子系統(tǒng)的需要而設(shè)計(jì)和制造，具有更高的性能和更低的功耗，但缺點(diǎn)是低延遲網(wǎng)卡是指在數(shù)據(jù)中心和高性能計(jì)算領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用的一種高性能網(wǎng)卡，其主要特點(diǎn)是具低的網(wǎng)絡(luò)延遲和高帶寬。在量化交易中，低延遲網(wǎng)卡可用于優(yōu)化交易系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)通信，減少交易指市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)的傳輸延遲，從而提高交易的執(zhí)行效率和準(zhǔn)確性。低延遲網(wǎng)卡普遍具備內(nèi)核旁路模式同，傳統(tǒng)交換機(jī)的功能是固定的，提供基本的層二、層三網(wǎng)絡(luò)通信功能，而可編程交換機(jī)進(jìn)行編程，實(shí)現(xiàn)各種不同的網(wǎng)絡(luò)功能。在量化交易中，可編程交換機(jī)可以提供更快的數(shù)據(jù)收到數(shù)據(jù)包的部分字節(jié)時(shí)就可以開(kāi)始轉(zhuǎn)發(fā)，相對(duì)于存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)模式，大大減少了數(shù)據(jù)緩存時(shí)間低延遲網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是指通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)傳輸、協(xié)議和硬件設(shè)備，降低數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高數(shù)據(jù)傳輸優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是降低數(shù)據(jù)傳輸延遲的有效方法，通過(guò)減少數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中經(jīng)過(guò)的中在局域網(wǎng)內(nèi)，提高網(wǎng)絡(luò)帶寬是降低延遲最直接有效的方法。增加網(wǎng)絡(luò)帶寬可以讓更多時(shí)間內(nèi)傳輸，從而縮短傳輸時(shí)間并提高交易速度。然而，這種提升往往伴在現(xiàn)代局域網(wǎng)中，千兆網(wǎng)絡(luò)與萬(wàn)兆網(wǎng)絡(luò)是兩種常見(jiàn)的帶寬規(guī)格。千兆網(wǎng)絡(luò)的傳輸速率可達(dá)1Gbps絡(luò)中傳輸需要10微秒，而在萬(wàn)兆網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)延遲測(cè)量設(shè)備采集整個(gè)交易網(wǎng)絡(luò)中的流量，并打上硬件時(shí)間戳UDP不需要建立連接、確認(rèn)數(shù)據(jù)包的到達(dá)以及重新發(fā)送丟失的數(shù)據(jù)包，因此具有更高的傳輸速度和更低的傳輸延遲。在行情分發(fā)中，交易所和證券公司大量使用了UDP組播協(xié)議，避免了重復(fù)發(fā)對(duì)于高頻交易者來(lái)說(shuō)，基于UDP組播的協(xié)議還有一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢(shì)即公平性——它可在路由器層面保證同時(shí)對(duì)所有市場(chǎng)參與者發(fā)送消息，而不像TCP協(xié)議那樣會(huì)受軟件影響從而導(dǎo)致某些用戶(hù)比另一些用針對(duì)金融領(lǐng)域的特點(diǎn)，可以采用專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的應(yīng)用層協(xié)議，如FIX11/FAST12協(xié)議、STEP13協(xié)議和FIX協(xié)議是由國(guó)際FIX協(xié)會(huì)組織提供的一個(gè)開(kāi)放式協(xié)議，目的是推動(dòng)國(guó)際貿(mào)易電子化進(jìn)程，在各類(lèi)Binary協(xié)議即二進(jìn)制協(xié)議，目前被用在深交所和上交所的行情中。在10Gbps及以上局域網(wǎng)內(nèi)，為了減少傳輸時(shí)間，可使用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)來(lái)降低數(shù)據(jù)包的大小。由于壓縮也需要極速柜臺(tái)作為大集中柜臺(tái)的補(bǔ)充，能夠更好地為高頻量化交易客戶(hù)服務(wù)，柜臺(tái)作為全鏈路的穿透部分，更低的柜臺(tái)穿透能有效提升策略的收益。極速柜臺(tái)分為軟件方案和硬件方案。軟件方案一般采用全內(nèi)存，數(shù)組播傳輸?shù)燃夹g(shù)來(lái)加速硬件柜臺(tái)內(nèi)的穿透延時(shí)。為了全鏈路的調(diào)優(yōu)，與極速柜臺(tái)上下游相關(guān)的模塊也需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)，例如：低延時(shí)交換機(jī)的使用，低延時(shí)網(wǎng)卡的使用，機(jī)房物理位置調(diào)整，極速行情的核心是快，更快的行情信息能有效提升策略的收益，更好地為高頻量化交易極速行情主要分為解碼和分發(fā)。解碼將STEP或Binary編碼解出，分為FPGA硬件方案和軟件方案。分發(fā)則是將解出的行情數(shù)據(jù)按照定義格式發(fā)送給客戶(hù)，主要有UDP組播和TCP。為了降低傳輸延時(shí)，還可以進(jìn)行多路合并和行情分隔傳輸，多路合并可以在不同的階段接收多路不同的行情數(shù)據(jù)，選取最快的行情。行情分隔傳輸是將不同類(lèi)的數(shù)據(jù)通過(guò)不同的組播地址或TCP連接傳輸，達(dá)到傳輸加算法交易，在國(guó)內(nèi)的定義較多，在此特指交易員在二級(jí)市場(chǎng)進(jìn)行交易時(shí)所使用的一種式。起初是交易員根據(jù)具體的交易場(chǎng)景選擇對(duì)應(yīng)的算法，按照既定規(guī)則被動(dòng)執(zhí)行交易。后來(lái)（3）自帶風(fēng)險(xiǎn)控制：由于完全自動(dòng)化執(zhí)行，為了避免異常情況，獨(dú)立的風(fēng)控系統(tǒng)是算法交易必不聯(lián)合風(fēng)控系統(tǒng)一般采用內(nèi)存流式計(jì)算的方法，并發(fā)計(jì)算規(guī)則，在千萬(wàn)級(jí)計(jì)算路徑下仍可實(shí)現(xiàn)微秒級(jí)時(shí)延水平，對(duì)交易時(shí)延基本無(wú)干擾，真正做到實(shí)時(shí)的事前風(fēng)險(xiǎn)控制，并滿足交易的極速需百萬(wàn)級(jí)日交易筆數(shù)、上千產(chǎn)品量和數(shù)千賬戶(hù)期權(quán)、債券、期貨等。以證券公司為例，相對(duì)于單獨(dú)的風(fēng)控系統(tǒng)，聯(lián)合風(fēng)控具備控跨市場(chǎng)、跨系統(tǒng)等特點(diǎn)，將證券公司的業(yè)務(wù)全部劃入一個(gè)風(fēng)控的聯(lián)合管理下，可以滿足收益互換、做市通過(guò)多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)收益指標(biāo)，對(duì)策略整體的風(fēng)險(xiǎn)、收益表現(xiàn)進(jìn)行刻畫(huà)。由于凈值數(shù)據(jù)相對(duì)持倉(cāng)分析需要獲得投資組合以及基準(zhǔn)指數(shù)中各資產(chǎn)的權(quán)重、回報(bào)率等信息，在此基礎(chǔ)上對(duì)準(zhǔn)進(jìn)一步分層，將組合的回報(bào)逐級(jí)拆分為配置因素、資產(chǎn)內(nèi)選擇因素等以確定底層資產(chǎn)屬風(fēng)格因素、行業(yè)因素等。例如，對(duì)前幾大持倉(cāng)股的市值權(quán)重變化、日交易量、日換手率的數(shù)需要組合與基準(zhǔn)的收益及權(quán)重?cái)?shù)據(jù)。例如，基于策略的收益情況，通過(guò)對(duì)可視化的累積收益，包根據(jù)評(píng)估期內(nèi)策略的滾動(dòng)beta、sharpe等指標(biāo)以及幾處最大回撤區(qū)間，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析。例如，展通過(guò)多因子模型，將組合業(yè)績(jī)歸因到因子上，例如估值因子、成長(zhǎng)因子等。這種模型合權(quán)重，個(gè)股因子暴露等數(shù)據(jù)，從而確定組合的因子暴露。例如，使用類(lèi)似fama-french的模型以及因本章介紹了國(guó)際量化科技發(fā)展現(xiàn)狀，首先概述國(guó)際量化科技監(jiān)管環(huán)境，主要包括美國(guó)、歐盟和英國(guó)對(duì)量化交易和量化科技相關(guān)機(jī)構(gòu)的監(jiān)管，其次以文藝復(fù)興科技公司、嘉信理財(cái)集團(tuán)和先鋒領(lǐng)航集團(tuán)為例，說(shuō)明國(guó)際量化科技典型公司的具體實(shí)踐，最后總結(jié)了國(guó)際量化科技發(fā)展特征，即易噪音、遏制價(jià)差獲利，從而規(guī)范市場(chǎng)秩序，引導(dǎo)長(zhǎng)期價(jià)值投資。歐美監(jiān)管部門(mén)并不認(rèn)可通易模型捕捉金融市場(chǎng)各種定價(jià)錯(cuò)誤機(jī)會(huì)，通過(guò)快速搶單等方式獲取高額利潤(rùn)，因?yàn)檫@容易導(dǎo)突發(fā)性的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。相對(duì)來(lái)說(shuō)，通過(guò)分析公司基本面大數(shù)據(jù)，考察和尋找有成長(zhǎng)價(jià)值的上CFTC）為主，出臺(tái)了一系列針對(duì)量化交易的監(jiān)管政策和法案，以提高市場(chǎng)流動(dòng)性，降低風(fēng)險(xiǎn)，并減少美國(guó)為了提高量化交易的透明度，相繼出臺(tái)了一系列政策。表3.1列出了美改進(jìn)信息獲取和收信息來(lái)源更加集中，交易數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)粒度更加細(xì)致，可以捕捉所有交易從訂單生成到執(zhí)行或取消的完整記錄，能夠?qū)Ω哳l交易的訂單進(jìn)行合并監(jiān)測(cè)和分對(duì)量化交易信息做SEC提出對(duì)交易量符合一定標(biāo)準(zhǔn)的交易者（買(mǎi)賣(mài)股票單日超過(guò)兩百萬(wàn)股、單月超過(guò)兩千萬(wàn)股或執(zhí)行價(jià)值單日超過(guò)兩千萬(wàn)美元、單月超過(guò)兩億美元）分配大（theFinancialIndustryRegulatory參與算法交易策略的設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)或重大修改的相關(guān)人員進(jìn)行注冊(cè)，并于次年開(kāi)便于監(jiān)管機(jī)構(gòu)分析和調(diào)查是否存在操縱市場(chǎng)等在上述監(jiān)管主體的要求下，各個(gè)交易所和自律組織也發(fā)布了自己針對(duì)高頻交易、程序平臺(tái)（Globex）的用戶(hù)必須注冊(cè)唯一的身份認(rèn)證，并使用該身份認(rèn)證進(jìn)行下單。在注冊(cè)身份認(rèn)證時(shí)，會(huì)有特定的選項(xiàng)表明其是否為程序化交易者。Globex用戶(hù)發(fā)送的每筆交易指令都含有身份認(rèn)證。因此隨著量化交易，尤其是高頻交易在美國(guó)市場(chǎng)大行其道，為了保障系統(tǒng)事前預(yù)防2020年發(fā)布《電子化交易風(fēng)險(xiǎn)原則》，一是要求量化交易算法事先進(jìn)行充分的測(cè)試并通過(guò)交易所認(rèn)證授權(quán)；二是對(duì)流量進(jìn)行管控，例如CME對(duì)投資者發(fā)出的撮合引擎信息量有一定的報(bào)單規(guī)模限制，每個(gè)產(chǎn)品在CMEGlobex中都有一個(gè)單筆下單最大量規(guī)定，這些規(guī)定因產(chǎn)品而異，并會(huì)定期進(jìn)行修訂；三是禁止市場(chǎng)擾亂行為，例如，美國(guó)納斯達(dá)克交易所明確規(guī)定，該監(jiān)管框架更為靈活，在行業(yè)自律的交易所監(jiān)管層面，賦予交易所更多的自律監(jiān)管權(quán)利，即交易所應(yīng)當(dāng)制定并實(shí)施相關(guān)市場(chǎng)交易規(guī)則，并根據(jù)市場(chǎng)實(shí)際情況及時(shí)進(jìn)行調(diào)整，從而更好地適應(yīng)具體監(jiān)管需事中保護(hù)漲跌停板機(jī)制：SEC規(guī)定當(dāng)某只股票漲跌幅超過(guò)一定幅度（根據(jù)股票類(lèi)型分為10%，30%，斷機(jī)制，以在出現(xiàn)由于量化交易導(dǎo)致的市場(chǎng)波三級(jí)熔斷，分別對(duì)應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)跌幅達(dá)不再恢復(fù)，以上情況如果發(fā)生在美東時(shí)間15：交易所交易平臺(tái)斷鏈開(kāi)關(guān)機(jī)制：SEC要求所有交易所都要配備斷鏈開(kāi)關(guān)機(jī)制，當(dāng)交易系統(tǒng)出現(xiàn)異?；蛘咤e(cuò)誤時(shí)，該機(jī)制可迅速中斷交易系保護(hù)系統(tǒng)和市場(chǎng)免受量化交易程序錯(cuò)事后取消險(xiǎn)控制和系統(tǒng)維護(hù)概念公告》，提出了交易取消和調(diào)整的相關(guān)建議，主要包括取消或調(diào)整交易的具體時(shí)間、交易者通知交易所錯(cuò)單情況的有效時(shí)間、以及交易所需立即告知市場(chǎng)參與者旨在防止錯(cuò)誤交易對(duì)市場(chǎng)造成不必要?dú)W盟主要從三個(gè)方面建立了量化交易的監(jiān)管體系，具體為證監(jiān)會(huì)為首的《市場(chǎng)濫用法規(guī)》：（者，致使無(wú)法或難以在交易系統(tǒng)上識(shí)別真正的買(mǎi)賣(mài)訂單3）影響金融資產(chǎn)的供求，給其他使監(jiān)管關(guān)口前移,更加重視對(duì)跨市場(chǎng)和跨國(guó)界濫用行為DirectiveⅡ,簡(jiǎn)增加了對(duì)量化交易的監(jiān)管要求1）從事算法交易的投資機(jī)構(gòu)必須在其業(yè)務(wù)開(kāi)展國(guó)和公司注冊(cè)地所在國(guó)家的監(jiān)管機(jī)構(gòu)進(jìn)行報(bào)備，并需通過(guò)算法交易策略評(píng)審2）參與人有義務(wù)標(biāo)注所有通過(guò)算法交易產(chǎn)生的訂單，以此來(lái)區(qū)分人工交易和自動(dòng)化交易3）要求參與算法交易的投資公司內(nèi)部都必須有有效的信息系統(tǒng)和風(fēng)險(xiǎn)管理體系來(lái)確保交易系統(tǒng)的穩(wěn)定性和韌性，同時(shí)應(yīng)設(shè)置相應(yīng)的交易閾值從而保證不會(huì)發(fā)出錯(cuò)誤指令4）提倡各國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)允許交易所對(duì)算法交易或高頻交易專(zhuān)門(mén)征收費(fèi)用，尤其針對(duì)取消率較高的交易5）明確禁止量化交易可更加嚴(yán)格的金融監(jiān)管法規(guī)，迫使金融系統(tǒng)做出調(diào)整,保（FinancialConductAuthority，金融行為監(jiān)管局）共同構(gòu)成的監(jiān)管框架。英國(guó)對(duì)量化交易的監(jiān)管主要在量化交易參與者準(zhǔn)入與授權(quán)方面，英國(guó)有FCA批準(zhǔn)從業(yè)資格準(zhǔn)入的制度。英國(guó)金融服務(wù)和市場(chǎng)與國(guó)內(nèi)的發(fā)展相比，國(guó)際量化科技起步早、發(fā)展快。得益于強(qiáng)大的數(shù)學(xué)物理模委員會(huì)、美國(guó)國(guó)家金融管理局和美國(guó)商品期貨交易委員會(huì)注冊(cè)，其特點(diǎn)是完全依靠數(shù)學(xué)模型進(jìn)行沖。文藝復(fù)興在開(kāi)發(fā)和管理專(zhuān)有量化交易策略方面擁有40年的經(jīng)驗(yàn)，研發(fā)了適用于所有基金的統(tǒng)一數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法，其研究數(shù)據(jù)庫(kù)每天增長(zhǎng)超過(guò)40TB，5萬(wàn)個(gè)計(jì)算機(jī)核心能夠以每秒150千兆比特的速度進(jìn)行全球連接。公司配備了足夠的計(jì)算設(shè)施，每一處設(shè)施都完全能夠支持其交易從量化策略看，文藝復(fù)興運(yùn)用了量化統(tǒng)計(jì)套利的兩大根基，即趨勢(shì)跟蹤和均值回歸大規(guī)模下注。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方面，文藝復(fù)興花費(fèi)大量時(shí)間搜集、分類(lèi)和清洗大量的數(shù)據(jù)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超競(jìng)爭(zhēng)者，目的是盡快幫助研究員檢驗(yàn)他們的想法。統(tǒng)計(jì)信號(hào)發(fā)現(xiàn)方面，2/3的人員每天做的事情就是從間是一層一層關(guān)聯(lián)的。短期預(yù)測(cè)是指母系統(tǒng)利用前述海量統(tǒng)計(jì)信號(hào)，從高頻到短期進(jìn)行大或預(yù)測(cè)。其交易系統(tǒng)“一個(gè)自動(dòng)灌溉系統(tǒng)”，追求大數(shù)定律和整體表現(xiàn)，與基本面投資相反果上不強(qiáng)調(diào)每個(gè)投資結(jié)果都要好。成本控制方面，關(guān)注交易成本和市場(chǎng)影響。風(fēng)險(xiǎn)控制方面于多策略、高頻率、實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)控制模塊。資金容量方面，很早就確定了策略市場(chǎng)容量有限（90億到），嘉信理財(cái)成立于1971年，是美國(guó)領(lǐng)先的網(wǎng)絡(luò)折扣券商，世界上最大的網(wǎng)上理財(cái)交易公司。旗下包括嘉信理財(cái)公司、嘉信銀行和嘉信理財(cái)香港有限公司，提供證券經(jīng)紀(jì)、銀行、資產(chǎn)管理與相關(guān)嘉信理財(cái)善于把握行業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)和技術(shù)的動(dòng)向，率先突破形成首發(fā)效應(yīng)。1980年開(kāi)始開(kāi)發(fā)電子交易系統(tǒng)，在業(yè)內(nèi)首先實(shí)現(xiàn)24小時(shí)報(bào)價(jià)；1989年率先推出自動(dòng)化電話經(jīng)濟(jì)業(yè)Onesource平臺(tái)，是全美首個(gè)免附加費(fèi)和交易費(fèi)的共同基金超市券交易，2009年實(shí)現(xiàn)線上無(wú)費(fèi)用ETFs交易，2011年為活躍投資者推出全新交易平臺(tái)，2015年推出了低成本指數(shù)投資的時(shí)代，并分別于1986年和1990年發(fā)行債券以后，先鋒領(lǐng)航又將指數(shù)管理專(zhuān)長(zhǎng)運(yùn)用于ETF。如今，先鋒領(lǐng)航1987年，先鋒領(lǐng)航改進(jìn)了計(jì)算機(jī)技術(shù)，使先鋒領(lǐng)航指數(shù)基金在跟蹤市場(chǎng)基準(zhǔn)方面的能力有了顯著提高，從1984年到1994年，S&P500指數(shù)基金的十年業(yè)績(jī)表現(xiàn)超過(guò)78%的普通股票基金；Vanguard500指數(shù)基金自推出之后每年都實(shí)現(xiàn)了凈現(xiàn)金流入，從1985年到1999年年底，以算法和人工智能技術(shù)代替相對(duì)更昂貴的人工服務(wù)；降低了基金投資的準(zhǔn)入門(mén)檻，擴(kuò)大了一步降低了單位總成本。因此，Vanguard智能投顧雖然較晚進(jìn)入市場(chǎng)，但其規(guī)量化科技發(fā)展嚴(yán)重依賴(lài)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)用于創(chuàng)建可以分析金融市場(chǎng)并預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)的數(shù)進(jìn)入21世紀(jì)，計(jì)算機(jī)技術(shù)（尤其是云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)）的發(fā)展，為人工智能深入量化領(lǐng)域奠定了良好的基石。隨著量化科技越來(lái)越先進(jìn)，技術(shù)不斷發(fā)展，新算法和模型正在得到快隨著策略模型的不斷進(jìn)化，越是優(yōu)質(zhì)的模型，越需要強(qiáng)大的算力來(lái)駕經(jīng)無(wú)法支撐一些較為復(fù)雜模型的運(yùn)轉(zhuǎn)，算力的提高已成為必需，因此云服務(wù)和分布式計(jì)算技隨著算法和自動(dòng)交易系統(tǒng)的使用，金融市場(chǎng)上的大部分交易現(xiàn)在都可近年來(lái)，國(guó)際金融市場(chǎng)中量化模型和算法的使用受到越來(lái)越多的監(jiān)管審查。監(jiān)管機(jī)構(gòu)本章介紹了國(guó)內(nèi)量化科技發(fā)展現(xiàn)狀，首先概述國(guó)家對(duì)量化交易和量化科技相關(guān)機(jī)構(gòu)的一系列監(jiān)管政策，并列舉了典型的監(jiān)管處罰事件，其次以幻方、國(guó)泰君安期貨和聚寬為例，說(shuō)明國(guó)內(nèi)量化科技典型公司的發(fā)展情況，最后總結(jié)了國(guó)內(nèi)量化科技發(fā)展特征，即交易鏈路極致化、量化投研我國(guó)量化交易起步較晚，但發(fā)展迅速，國(guó)家監(jiān)管部門(mén)在持續(xù)優(yōu)化相關(guān)監(jiān)管措施的同時(shí)交易的有關(guān)監(jiān)管制度，不斷提升對(duì)于程序化監(jiān)管的有效性。隨著量化科技行業(yè)的發(fā)展，量《股指期貨合約、交易規(guī)則及其《期貨交易所業(yè)務(wù)活動(dòng)監(jiān)管工作指引第9號(hào)——關(guān)于程序化交易的認(rèn)定及相關(guān)監(jiān)管工作的指導(dǎo)意《上海證券交易所股票期權(quán)試點(diǎn)《證券公司股票期權(quán)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控《關(guān)于加強(qiáng)股票期權(quán)程序化交易會(huì)《證券公司網(wǎng)上證券信息系統(tǒng)技《證券期貨市場(chǎng)程序化交易管理《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)《關(guān)于股票期權(quán)程序化交易管理上線“量化私募基金運(yùn)行報(bào)表”發(fā)布《北京證券交易所自律監(jiān)管所增加程序化交易報(bào)告制度的相關(guān)規(guī)響本所系統(tǒng)安全或者正常交易秩序”作為量化行業(yè)的重要組成部分，量化科技相關(guān)機(jī)構(gòu)也被納入的相應(yīng)的監(jiān)管范圍。我國(guó)《證券服務(wù)機(jī)構(gòu)從事證券服務(wù)業(yè)《證券公司租用第三方網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)開(kāi)展證券業(yè)務(wù)活動(dòng)管理規(guī)定（試《〈證券服務(wù)機(jī)構(gòu)從事證券服務(wù)業(yè)務(wù)備案管理規(guī)定〉第九條的適用意見(jiàn)——證券期貨法律適用意對(duì)于量化科技的監(jiān)管處罰案例多由違規(guī)量化交易導(dǎo)致，處罰對(duì)象既有機(jī)構(gòu)也有個(gè)人，處罰接入審核不到位、相關(guān)賬戶(hù)報(bào)備不充分、缺乏必要的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控環(huán)節(jié)、操縱市場(chǎng)、干擾市場(chǎng)正常交部分產(chǎn)品的投資顧問(wèn)使用的程序化交易軟件事先不缺乏相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)控制；此外，部分量化對(duì)沖產(chǎn)品使用的投資單一賬戶(hù)或賬戶(hù)之間50ETF相互交易總額為39.01億元，影響50ETF未確?？蛻?hù)報(bào)備軟件與實(shí)際使用軟件的一致性；未按要求況的預(yù)防、發(fā)現(xiàn)與處置機(jī)制，相關(guān)系統(tǒng)缺乏與歐美大型量化基金相比，國(guó)內(nèi)量化發(fā)展歷史較短，市場(chǎng)規(guī)模也不可同日而語(yǔ)力。策略研究員可以快速高效驗(yàn)證自己的想法，不受算力、模型大小等因素的制約。2023年5月，幻幻方擁有一支卓越的團(tuán)隊(duì)。公司的策略和開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)由奧林匹克數(shù)學(xué)、物理、信息學(xué)金銀牌得主，ACM金牌得主，AI領(lǐng)域大牛和領(lǐng)軍人物，拓?fù)鋵W(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、控制論各學(xué)科博士等組成，以跨機(jī)構(gòu)投資者提供可靠的資產(chǎn)管理服務(wù)，連續(xù)多年獲得金牛獎(jiǎng)，管理業(yè)績(jī)和規(guī)模均位居國(guó)內(nèi)前列據(jù)基本面數(shù)據(jù)、另類(lèi)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)為證券定價(jià)，對(duì)證券價(jià)格的非理性波動(dòng)進(jìn)行逆向交易國(guó)泰君安期貨有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)“國(guó)泰君安期貨”證券股份有限公司的全資子公司，是國(guó)泰君安在期貨及衍生品領(lǐng)域服務(wù)客戶(hù)的重要金融機(jī)國(guó)泰君安量化交易平臺(tái)是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的衍生品極速交易技術(shù)平臺(tái)。量化資源建設(shè)年投入超億元，7大交易所網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)。擁有充足的機(jī)房資源，豐富的柜臺(tái)（50+齊國(guó)泰君安期貨具備領(lǐng)先行業(yè)的量化客戶(hù)服務(wù)優(yōu)勢(shì)。國(guó)泰君安期貨始投入。目前公司擁有五十余套柜臺(tái)系統(tǒng)，包括專(zhuān)注于交易速度的廣策、易達(dá)、盛立金融、艾科朗克、恒滿足了中金機(jī)房托管客戶(hù)對(duì)跨市場(chǎng)行情和交易的需求。同時(shí)，公司在上交所和深交所機(jī)房部署了股本地量化數(shù)據(jù)JQData服務(wù)。已在8家券商上線聚寬T0期貨數(shù)據(jù)、期權(quán)數(shù)據(jù)、基金數(shù)據(jù)、宏觀數(shù)據(jù)，還提供數(shù)百個(gè)常用因子和第三方數(shù)據(jù)庫(kù)；用戶(hù)可以方使用聚寬進(jìn)行策略研究、歷史回測(cè)、模擬交易、實(shí)盤(pán)交易。公司獲得國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)、北京市專(zhuān)在交易所和證券公司的共同努力下，交易全鏈路時(shí)延方面近年來(lái)優(yōu)化提升效果明顯。易系統(tǒng)進(jìn)入完善的集中交易系統(tǒng)時(shí)代，第二代集中交易系統(tǒng)鏈路延時(shí)在10毫秒左右，機(jī)構(gòu)客戶(hù)對(duì)券商的服務(wù)訴求從傳統(tǒng)的“一元極速交易通道競(jìng)速”轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙蜃訑?shù)據(jù)、算速通道的多元場(chǎng)景服務(wù)”?；谠圃目晒芸煽亓炕堆衅脚_(tái)，通過(guò)將投研服務(wù)遷移至云原構(gòu)，將應(yīng)用容器化與算力池化，根據(jù)用戶(hù)需求彈性調(diào)配算力等資源并進(jìn)行自動(dòng)化運(yùn)維，實(shí)現(xiàn)集控、數(shù)據(jù)資源權(quán)限管控、安全認(rèn)證機(jī)制、系統(tǒng)監(jiān)控與日志審計(jì)、流量管控、敏感信息識(shí)別等多踐行“開(kāi)放證券”理念，證券公司保持高強(qiáng)度IT投入，建立科技與業(yè)務(wù)融合的創(chuàng)新機(jī)制，打造業(yè)伴對(duì)接。探索共建行業(yè)云鏈基礎(chǔ)設(shè)施，賦能證券行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，積極構(gòu)建與金融同業(yè)的開(kāi)監(jiān)管科技與金融科技同步發(fā)展，陪伴著量化交易參與者持續(xù)成長(zhǎng)，為行業(yè)平穩(wěn)發(fā)展保一個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)高效的監(jiān)管大數(shù)據(jù)平臺(tái)，綜合運(yùn)用電子預(yù)警、統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)挖掘等數(shù)據(jù)技術(shù)，圍繞的主要生產(chǎn)業(yè)務(wù)活動(dòng)，進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和歷史分析調(diào)查，輔助監(jiān)管人員對(duì)市場(chǎng)主體進(jìn)行全景式分對(duì)市場(chǎng)主體的監(jiān)控監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)涉及內(nèi)幕交易、市場(chǎng)操縱的違法違規(guī)行為，履行監(jiān)管職責(zé)，從證券行業(yè)開(kāi)始約束整頓外部接入系統(tǒng)，加強(qiáng)證券公司信息系統(tǒng)外部接入管理，到臺(tái)普及上線，到進(jìn)一步規(guī)范證券公司對(duì)交易報(bào)備管理等規(guī)范的出臺(tái)，隨著量化行業(yè)的迅猛發(fā)展，量化交易相關(guān)管理要求、技術(shù)規(guī)范和行出臺(tái)，管理更加細(xì)致到位，獨(dú)立明晰的量化交易管理要求進(jìn)一步促進(jìn)量化交易行業(yè)平穩(wěn)、健康量化科技生態(tài)體系是由監(jiān)管制度24、服務(wù)機(jī)構(gòu)、交易所、金融機(jī)構(gòu)、學(xué)術(shù)界等構(gòu)成的一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)。這個(gè)生態(tài)體系以量化科技為核心，提供了一系列金融數(shù)據(jù)、分析模型、交易策略、交其中，量化投資機(jī)構(gòu)是核心驅(qū)動(dòng)者，他們發(fā)掘、整理和分析金融市場(chǎng)的大量數(shù)據(jù)，研究并開(kāi)獲得更多客戶(hù)和資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)。科技服務(wù)商是量化科技生態(tài)體系的關(guān)鍵組成部分，他們提供數(shù)據(jù)服務(wù)、技術(shù)支持、IT基礎(chǔ)設(shè)施等服務(wù)，以支持量化科技公司和金融機(jī)構(gòu)的研發(fā)和運(yùn)作。此外，學(xué)術(shù)界也扮演著重要角色，他們深入研究金融市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制，積極參與量化科技人才培養(yǎng)，為量化量化交易投資者對(duì)于技術(shù)、服務(wù)等方面要求遠(yuǎn)高于普通投資者，因此需要有一批專(zhuān)務(wù)商來(lái)為量化投資者打造高效、專(zhuān)業(yè)的量化投資基礎(chǔ)設(shè)施，包括數(shù)據(jù)中心、行情服務(wù)商、通商、硬件設(shè)備服務(wù)商等?；A(chǔ)設(shè)施服務(wù)商也隨著量化交易的發(fā)展不斷發(fā)展壯大，從無(wú)到有，數(shù)據(jù)中心是量化交易中重要的基礎(chǔ)設(shè)施，合適的數(shù)據(jù)中心能讓投資者獲得交易時(shí)延的系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境。目前國(guó)內(nèi)各家交易所都自行建設(shè)了數(shù)據(jù)中心，讓量化投資者就近部署如上交所的金橋數(shù)據(jù)中心、深交所的南方數(shù)據(jù)中心、中金所的唐銀機(jī)房等。這些數(shù)據(jù)中的撮合中心距離較近，并且數(shù)據(jù)中心內(nèi)部各處光纖都做了等長(zhǎng)處理，確保網(wǎng)絡(luò)時(shí)延方面除交易所自建數(shù)據(jù)中心之外，還有商業(yè)化數(shù)據(jù)中心，為投資者使提供據(jù)中心、蘇州濟(jì)豐寰亞、蘇州創(chuàng)云等（未查到接入交易所的數(shù)據(jù)中心，僅為商業(yè)化數(shù)據(jù)中心）據(jù)中心也都建有先進(jìn)的低延時(shí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)體系，通過(guò)高速裸光纖接入各交易所，都能夠獲得不錯(cuò)高速穩(wěn)定的行情服務(wù)對(duì)于量化交易至關(guān)重要，因此行情服務(wù)也是基礎(chǔ)設(shè)施之一使用到全球各交易所的行情，行情的快慢直接影響到交易策略能否有效執(zhí)行?，F(xiàn)在交易所行情大在國(guó)內(nèi)，通信線路服務(wù)主要由持牌運(yùn)營(yíng)商提供，用于連接數(shù)據(jù)中心與各交易所，或者數(shù)據(jù)中心的量化系統(tǒng)之間的互聯(lián)。量化投資者通常會(huì)基于其對(duì)于通信線路的低延遲和穩(wěn)硬件設(shè)備指的是在進(jìn)行量化交易時(shí)所使用的服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、FPGA設(shè)備等。目前，國(guó)外品牌設(shè)備在性能、穩(wěn)定性以及可替代性方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。服務(wù)器主要品牌包括：惠普、戴爾等；網(wǎng)絡(luò)電力資源豐富的地區(qū)，或者通過(guò)租用GPU云服務(wù)來(lái)解決。目前提供這些服務(wù)的有蘇州勝網(wǎng)淮海大數(shù)據(jù)在模型執(zhí)行階段，也需要在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部署GPU服務(wù)器，在中心城市電力緊張的情況下，數(shù)據(jù)中心通上交所技術(shù)有限責(zé)任公司（簡(jiǎn)稱(chēng)上交技術(shù)）自建的數(shù)據(jù)中心主要包括證券技術(shù)大廈25和金橋數(shù)據(jù)金橋數(shù)據(jù)中心的園區(qū)凈機(jī)房面積為4.7萬(wàn)平方米，可容納約1.86萬(wàn)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)柜。整個(gè)數(shù)據(jù)中心采用三路獨(dú)立的110kV市政電源作為常用電源，分布式冗余架構(gòu)，以并列運(yùn)行的模式供電，如遇任意一路市電故障，將由另外兩路分?jǐn)偣收匣芈废碌挠秒娯?fù)荷。項(xiàng)目配備了N+1滿負(fù)荷容量的應(yīng)急電源柴油發(fā)電機(jī)系統(tǒng)，采用雙母線輸出、雙回路供油，實(shí)現(xiàn)物理隔離。同時(shí)，采用熱通道封閉、免費(fèi)制上交技術(shù)數(shù)據(jù)中心的功能定位包括上交所主運(yùn)行中心、核心機(jī)構(gòu)托管中心、市場(chǎng)為托管用戶(hù)提供生產(chǎn)輔助及配套場(chǎng)地，分為獨(dú)立辦公室、固定辦公坐席A型（條形辦公位）、固可提供設(shè)備重啟、狀態(tài)查看、響應(yīng)支持、柜內(nèi)布線、設(shè)備收發(fā)、介質(zhì)更換、定時(shí)巡授時(shí)等網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)，并提供一系列增值服務(wù)，包括交叉鏈接、波分傳輸、ISP服務(wù)、專(zhuān)線代收代付、上海期貨信息技術(shù)有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)上期技術(shù)）是國(guó)內(nèi)最早為量化交易投資者提供構(gòu)。為滿足期貨量化交易客戶(hù)對(duì)于交易時(shí)延、穩(wěn)定性的高要求，上期技術(shù)建設(shè)了上期所張江為保證量化交易公平性，上期技術(shù)對(duì)于兩地機(jī)房采用了相同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和相同型號(hào)機(jī)房?jī)?nèi)的網(wǎng)絡(luò)布線系統(tǒng)進(jìn)行等長(zhǎng)處理，確保兩地托管機(jī)房?jī)?nèi)投資者通過(guò)托管機(jī)房網(wǎng)絡(luò)到上期期貨交易所的高帶寬報(bào)盤(pán)線路，選用了低時(shí)延的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，同時(shí)選用了在不同帶寬和數(shù)據(jù)包隨著上期所商品期貨、期權(quán)品種的不斷推出以及做市商的引入，托管期技術(shù)在不影響交易、確保安全生產(chǎn)的前提下，不斷對(duì)托管機(jī)房網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行升級(jí)優(yōu)化，接入網(wǎng)絡(luò)從千情的組播傳輸，降低了行情傳輸對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的壓力，保證投資者接收行情的公平性。2021年，上期技術(shù)按照上期所的規(guī)劃，在托管機(jī)房?jī)?nèi)建設(shè)了與原有網(wǎng)絡(luò)獨(dú)立的深度行情網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，通過(guò)該網(wǎng)絡(luò)為投資針對(duì)未來(lái)量化交易發(fā)展趨勢(shì)和服務(wù)要求，上期技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施也將不斷規(guī)劃新的機(jī)房機(jī)柜中金所自建的唐鎮(zhèn)數(shù)據(jù)中心，位于上海浦東新區(qū)張江科學(xué)城，區(qū)數(shù)據(jù)中心是中金所“兩地三中心”基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的重要舉措，在保障中金所信息系統(tǒng)安數(shù)據(jù)中心秉承綠色節(jié)能環(huán)保的理念，按照行業(yè)高標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行建造。交易所自用機(jī)房和看穿式監(jiān)管等要求。投資者對(duì)于交易平臺(tái)的核心需求是合規(guī)、高速、穩(wěn)定。量化交易平臺(tái)服交易所系交易平臺(tái)服務(wù)商：各期貨交易所都有自己的科技子公司，都開(kāi)發(fā)了適合于量產(chǎn)品，提供給量化投資者使用。這些產(chǎn)品一般屬于通用產(chǎn)品，不做個(gè)性化開(kāi)發(fā)，能夠及時(shí)支持期各交易所的業(yè)務(wù)創(chuàng)新，由于熟悉本交易所要券商、期貨公司等經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)自研平臺(tái)：有實(shí)力的經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)會(huì)自行研發(fā)適于本機(jī)構(gòu)的個(gè)性市場(chǎng)化交易平臺(tái)服務(wù)商：是服務(wù)提供商的主體，證券期貨行業(yè)發(fā)展三十多年，也技術(shù)服務(wù)商，為行業(yè)提供服務(wù)。他們?cè)跇I(yè)務(wù)和技術(shù)方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，市場(chǎng)反應(yīng)敏銳，住行業(yè)機(jī)遇。在量化交易發(fā)展過(guò)程中，軟件開(kāi)發(fā)商大多都推出了適合于量化交易的平臺(tái)產(chǎn)品了眾多具有自身特色的小型交易平臺(tái)公司。各廠商在經(jīng)營(yíng)模式、產(chǎn)品個(gè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈、百家爭(zhēng)鳴的狀態(tài)。出于對(duì)交易平臺(tái)性能的極致追求，各廠商基本上都采用上交技術(shù)主要負(fù)責(zé)上交所信息技術(shù)系統(tǒng)及重要技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃、建設(shè)和運(yùn)行技術(shù)向證券公司、基金管理公司等市場(chǎng)參與者提供證券交易相關(guān)的技術(shù)支持，包括交易技術(shù)通知、前端報(bào)盤(pán)程序、接口指南文檔、服務(wù)聯(lián)系方式等，為量化交易者提供交易行情服務(wù)。深證通的交易結(jié)算業(yè)務(wù)以深圳證券交易所（簡(jiǎn)稱(chēng)深交所）、中國(guó)登記結(jié)算公司、全國(guó)轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)、中國(guó)證券金融股份有限公司等證券期貨業(yè)市場(chǎng)核心機(jī)構(gòu)為中心，輻射覆蓋至證公司和期貨公司等證券期貨業(yè)市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)，為量化交易者提供交易行情服務(wù)。交易結(jié)算心機(jī)構(gòu)的交易、行情、結(jié)算相關(guān)各類(lèi)信息系統(tǒng)的研發(fā)與運(yùn)維，并向市場(chǎng)參與人提供連接至交易結(jié)算業(yè)務(wù)下的交易結(jié)算服務(wù)產(chǎn)品線主要服務(wù)于各市場(chǎng)參與機(jī)構(gòu)，交易結(jié)算服務(wù)產(chǎn)應(yīng)用服務(wù)和通信服務(wù)兩個(gè)產(chǎn)品子線。通過(guò)領(lǐng)先的交易、結(jié)算與通信等技術(shù)，交易結(jié)算業(yè)務(wù)?；趯?duì)期貨行業(yè)量化交易未來(lái)發(fā)展的思考，上期技術(shù)于2007年率先推出適合于國(guó)內(nèi)期貨市場(chǎng)量化交易數(shù)據(jù)庫(kù)，完備支持各家期貨交易所的交易業(yè)務(wù)，具備高可靠、大容量、高穩(wěn)定、安全開(kāi)放等特點(diǎn)隨著CTP系統(tǒng)不斷成熟，CTP作為期貨市場(chǎng)量化交易平臺(tái)也進(jìn)入高速發(fā)展階段。目前，CTP在期在量化交易細(xì)分領(lǐng)域高頻交易支持方面，上期技術(shù)推出了極速量化交易平臺(tái)CTPⅡmini，專(zhuān)注服務(wù)于高頻、低延時(shí)、做市需求的專(zhuān)業(yè)量化交易者。CTPⅡmini具備穩(wěn)定、高速、業(yè)務(wù)豐富等特點(diǎn)，其關(guān)鍵性能指標(biāo)穩(wěn)居行業(yè)第一梯隊(duì)。截止到2023年2月底富的經(jīng)驗(yàn)，打造了一支精通業(yè)務(wù)和技術(shù)、開(kāi)拓進(jìn)取的團(tuán)隊(duì)。伴隨著量化交易領(lǐng)域的發(fā)展，大連飛創(chuàng)向全市場(chǎng)提供信息數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務(wù)，滿足量化投資者對(duì)商品期貨信息數(shù)據(jù)需求息數(shù)據(jù)服務(wù)包括：展示型行情服務(wù)、非展示型行情服務(wù)、歷史數(shù)據(jù)。其中，展示型行情服務(wù)遵循行業(yè)慣例，采用“交易所-信息商-最終用戶(hù)”的期貨信息產(chǎn)業(yè)鏈公司授權(quán)的信息商將來(lái)源于交易所的期貨行情信息數(shù)據(jù)提供給最終用戶(hù)使用。非展示行情是制和數(shù)據(jù)分析研究、開(kāi)發(fā)策略等高端應(yīng)用。歷史數(shù)據(jù)主要包括：合約信息、基本和套利最優(yōu)深度委托行情(包括基本合約和套利合約)、最優(yōu)價(jià)位前十筆委托量、委托統(tǒng)計(jì)行情、分價(jià)位成交量、算法服務(wù)商為投資者提供量化投資策略和定制化的量化策略服務(wù)。他們可以根據(jù)投資供多樣化的量化策略，包括股票交易策略、期貨交易策略、量化對(duì)沖等。算法服務(wù)商使用先進(jìn)的數(shù)型、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能算法等，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和模擬交易來(lái)實(shí)現(xiàn)策略?xún)?yōu)化。他們還可以提供相關(guān)在散戶(hù)機(jī)構(gòu)化、機(jī)構(gòu)量化化的主流趨勢(shì)下，券商爭(zhēng)取市場(chǎng)份額的核心無(wú)非在于為機(jī)構(gòu)差異化的高附加值服務(wù)，而算法交易正是在證券交易過(guò)程中最能體現(xiàn)差異化的技術(shù)應(yīng)用之一算法交易有著多種不同的分類(lèi)，按交易目的劃分，有為降低對(duì)價(jià)格影響的沖擊驅(qū)動(dòng)型體交易成本的成本驅(qū)動(dòng)型算法，以及利用有券商自研以及量化私募自研。其中，第三方算法交易服務(wù)商由于優(yōu)異的績(jī)效表現(xiàn)以及得當(dāng)?shù)男鼙姀V泛。具體而言，這類(lèi)算法服務(wù)商有卡方、迅投、爭(zhēng)鋒、自誠(chéng)、創(chuàng)智、皓興、盛第三方算法服務(wù)商是目前最具市場(chǎng)化意識(shí)的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)者，或是從不具備研究能力的私募層面切入（卡方或者是從券商角度切入（金納基本代表了算法場(chǎng)逐步壯大，進(jìn)而出現(xiàn)了諸多的入局者。具備研究能力的量化私募自研算法（研究的算法逐步成為了他們?cè)谑袌?chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的比較優(yōu)勢(shì)。作為交易的核心，部分頭部券商開(kāi)始華泰金工、中信證券等不斷發(fā)展自身策略并橫向擴(kuò)張。券商的PB交易系統(tǒng)的技術(shù)服務(wù)商依托本來(lái)對(duì)交商（迅投聯(lián)合三方供應(yīng)商）進(jìn)一步發(fā)展；此外，一些具備技術(shù)實(shí)力的科技公司也跨行進(jìn)入算法），法無(wú)無(wú)無(wú)無(wú)無(wú)法少段無(wú)無(wú)段平本隊(duì)右平體募募募募募募募務(wù)息息序T，資多從用戶(hù)角度出發(fā)，如何選擇算法策略主要依托于自己的交易目的，選擇不同算法策針對(duì)算法而言，執(zhí)行效率與執(zhí)行效益是相互沖突的對(duì)應(yīng)要素，選擇更優(yōu)的價(jià)格達(dá)到更高總體而言，執(zhí)行效率層面，主要觀察算法在規(guī)定時(shí)間的完成度，是否能夠提前預(yù)判到同時(shí)，除了上述核心要素外，還有一些其他的客觀因素。對(duì)市場(chǎng)趨略完成執(zhí)行策略的選擇或轉(zhuǎn)換：如果市場(chǎng)條件有利于自己，放慢執(zhí)行策略的節(jié)奏，而當(dāng)不利自己的方向發(fā)展時(shí)，則可以在執(zhí)行層面更加主動(dòng)；市場(chǎng)的微觀因素也會(huì)影響到交易心即在于對(duì)市場(chǎng)的波動(dòng)性的評(píng)估；交易單的傳輸延遲也是執(zhí)行技巧要考慮的因素之一，擊類(lèi)的策略，技術(shù)延遲過(guò)長(zhǎng)會(huì)影響交易策略獲得優(yōu)先資格金額，從而降低交易執(zhí)行的效算法選擇的原則已經(jīng)清晰，核心關(guān)注交易目的在于執(zhí)行效率還是執(zhí)行效益。如果關(guān)注執(zhí)行效率，則應(yīng)商；如果關(guān)注執(zhí)行效益，那么在確定好具體適用算法之后，需要對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行評(píng)比，選擇當(dāng)前市場(chǎng)的算法種類(lèi)千差萬(wàn)別，但是核心還未脫離TWAP\VWA增補(bǔ)刪減。各類(lèi)算法已經(jīng)趨于飽和，需要逐漸轉(zhuǎn)化算法，挖掘新的因子。對(duì)非標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算數(shù)據(jù)服務(wù)商為投資者提供市場(chǎng)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)行情數(shù)據(jù)等多維度數(shù)據(jù)服務(wù)。據(jù)格式和數(shù)據(jù)接口，以滿足不同投資者的需求分析數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)等，也可以提供高級(jí)數(shù)據(jù)分析服務(wù)，如大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘和人工智能等服務(wù)商還可以為投資者提供數(shù)據(jù)定制化服務(wù)確性。國(guó)內(nèi)主流數(shù)據(jù)服務(wù)包括兩大類(lèi)：官方機(jī)并形成自己的技術(shù)、經(jīng)營(yíng)壁壘。整體看，金融市場(chǎng)的交易鏈路可分為，各類(lèi)投資者使用的交產(chǎn)生，同樣的也有技術(shù)產(chǎn)生，掌握某部分或者在其中任意單一領(lǐng)域具備技術(shù)、規(guī)則優(yōu)勢(shì)，都市場(chǎng)行情數(shù)據(jù)是交易過(guò)程中最基本、最重要的部分。對(duì)于高頻交易和低延遲交易度和細(xì)度尤其重要。精度是指數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性即能在多大程度上反映市場(chǎng)的真實(shí)情況，細(xì)度是成交額、最高價(jià)、最低價(jià)等字段信息；訂單委托行情就是買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)和委托量，根據(jù)委托價(jià)格行情數(shù)據(jù)通常使用UDP組播進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)還要分A/Bchannel做冗余備份，再加一個(gè)Snapshotchannel做備份。按照行情的傳輸頻率和維度，可以區(qū)分為逐筆行情（tick）和快照行情（snapshot），快照行情即是對(duì)逐筆行情數(shù)據(jù)在時(shí)間維度上進(jìn)行一定頻率切片后的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，是一個(gè)更新采用了FAST傳輸協(xié)議，因此行情快照速度得到了很大提升，傳輸延時(shí)從毫秒級(jí)降為時(shí)逐筆委托、成交信息，委托買(mǎi)/賣(mài)快照，投資者對(duì)這段時(shí)間內(nèi)發(fā)生的事件未知，這對(duì)于高頻量化投資者而言，是極大的視野盲區(qū)補(bǔ)這部分缺失，level-2行情的tick級(jí)實(shí)時(shí)更新顯得極為重要?，F(xiàn)實(shí)中，為了降低交易延時(shí)，同時(shí)也為了規(guī)避行情對(duì)外轉(zhuǎn)發(fā)需要額外付費(fèi)的問(wèn)題，通常市場(chǎng)高頻交易投資者，會(huì)使用部署在券商機(jī)房基本面包括宏觀經(jīng)濟(jì)因素、行業(yè)發(fā)展周期、公司財(cái)務(wù)狀況等，基本面數(shù)據(jù)一般可在監(jiān)基本面數(shù)據(jù)是從數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)終端獲取，目前常用的金融數(shù)據(jù)庫(kù)可見(jiàn)表5.4，從使用者來(lái)看，主要為學(xué)術(shù)使用、機(jī)構(gòu)商用等，而不同的數(shù)據(jù)庫(kù)其定位和特點(diǎn)也有差異。國(guó)內(nèi)主要使用萬(wàn)得（1）數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)較科學(xué)，有很多債券數(shù)據(jù)和期貨數(shù)據(jù)等特色數(shù)據(jù)庫(kù)少錯(cuò)誤，如指數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)的錯(cuò)（2）世界指數(shù)等國(guó)際數(shù)據(jù)庫(kù)（3）主要提供資訊，下單通（4）行業(yè)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺乏，而（1）界面設(shè)計(jì)實(shí)用且方便，數(shù)據(jù)（2）數(shù)據(jù)質(zhì)量過(guò)硬，數(shù)據(jù)庫(kù)性?xún)r(jià)（4）研究報(bào)告更新速度較快，較中資訊類(lèi)周六、周日暫停更新中國(guó)學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、香港與美國(guó)（2）數(shù)據(jù)庫(kù)做學(xué)術(shù)比較全面，年金融、會(huì)計(jì)實(shí)證與投資研究所需的數(shù)據(jù)字段不夠豐富，基本上證券經(jīng)營(yíng)機(jī)構(gòu)、投資機(jī)構(gòu)、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和廣大投（1）第一時(shí)間獲取上市公司信息公告和深交所交易統(tǒng)計(jì)信息，定期報(bào)告、公告類(lèi)數(shù)據(jù)由上市公司直接報(bào)送，可在披露前一天入庫(kù)，較市（2）采用多種手段和措施保障數(shù)交易者、分析師、投資經(jīng)理等各類(lèi)金融從業(yè)者與專(zhuān)業(yè)人士（1）數(shù)據(jù)品種全、資訊全面，數(shù)等報(bào)刊、電視臺(tái)等各式媒體，資訊和新聞方面的數(shù)據(jù)全面、迅速中國(guó)公司在美國(guó)上市的數(shù)據(jù)庫(kù)錯(cuò)誤較多，ISIN代碼在新集中在宏觀數(shù)據(jù)和行業(yè)數(shù)據(jù)，非常專(zhuān)注美國(guó)經(jīng)濟(jì)行業(yè)（1）為全球戰(zhàn)略和研究界提供時(shí)（2）經(jīng)濟(jì)和金融數(shù)據(jù)庫(kù)的覆蓋范對(duì)國(guó)內(nèi)的行業(yè)數(shù)據(jù)及公司數(shù)據(jù)不如本土數(shù)據(jù)庫(kù)公司的做專(zhuān)注公司（2）公司治理的數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)比較出色，數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)基礎(chǔ)清洗，數(shù)據(jù)質(zhì)另類(lèi)數(shù)據(jù)與前述數(shù)據(jù)的主要區(qū)別在于其原生性，即不會(huì)經(jīng)過(guò)其他來(lái)源的二手處理，的全球分析師情緒指標(biāo)的交易策略，招商金工在2015年就提出的新聞聯(lián)播情緒指數(shù)其預(yù)測(cè)與滬另類(lèi)數(shù)據(jù)依托于越發(fā)成熟的信息技術(shù)，展現(xiàn)出來(lái)的精度、細(xì)度以及量級(jí)都遠(yuǎn)非其他通過(guò)大數(shù)據(jù)分析其背后的商業(yè)價(jià)值也不可估量，不過(guò)與之相對(duì)應(yīng)的是成本與隱私方面的問(wèn)的采集面過(guò)廣，需要諸如衛(wèi)星、物聯(lián)網(wǎng)等高額的采集基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，單一的商業(yè)機(jī)構(gòu)恐難析特征。三大流派各有所依，所使用的數(shù)據(jù)也有交叉，基本面分析更多關(guān)注于截面數(shù)據(jù)，技關(guān)注于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，量化分析則更傾向于面板數(shù)據(jù)。隨著處理信息的技術(shù)不斷進(jìn)步，處理的提升，非標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)逐步成為挖掘價(jià)值因子的重要手段。與之相伴的問(wèn)題就是低信息密度數(shù)分析。在2C領(lǐng)域中，目前東方財(cái)富靠著一站式服務(wù)平臺(tái)獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷，而其他服務(wù)商就交易形成了自己擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，諸如同花順在A股交易、富途在港美股交易、私募排排網(wǎng)在私募交易。在2B領(lǐng)域中，則根據(jù)服務(wù)內(nèi)容，形成了技術(shù)服務(wù)商與信息服務(wù)商兩部分，且兩類(lèi)服務(wù)商依托資源稟互相滲透、互相融合的局面。技術(shù)服務(wù)商中恒生電子依靠券商柜臺(tái)形成了堅(jiān)固的護(hù)城河，并且恒生聚源不斷向數(shù)據(jù)服務(wù)方面滲透，數(shù)據(jù)服務(wù)商中的萬(wàn)得資訊則獨(dú)占機(jī)構(gòu)服務(wù)80%的份額，以豐富、綜合來(lái)看，數(shù)據(jù)是投資策略的基礎(chǔ)所在。通過(guò)對(duì)各類(lèi)數(shù)據(jù)的挖掘與運(yùn)用衍生出了多策略。盡管數(shù)據(jù)的種類(lèi)、數(shù)量、來(lái)源紛繁復(fù)雜，但進(jìn)行拆解歸類(lèi)后，一般可以區(qū)分為以下八種類(lèi)時(shí)序因子中高頻因子截面因子量?jī)r(jià)因子量?jī)r(jià)因子主要票的價(jià)格、委量等信息挖掘用于衡量短線目標(biāo)是在靜止的時(shí)間內(nèi)對(duì)籃子內(nèi)各支股票進(jìn)行強(qiáng)弱排序，做多漲幅/做空跌幅相對(duì)快的股票。是預(yù)測(cè)某支股票未段時(shí)間內(nèi)的市場(chǎng)走在什么時(shí)刻上實(shí)現(xiàn)高賣(mài)。按因子的預(yù)測(cè)周期，可時(shí)序因子中高頻因子截面因子量?jī)r(jià)因子量?jī)r(jià)因子主要票的價(jià)格、委量等信息挖掘用于衡量短線目標(biāo)是在靜止的時(shí)間內(nèi)對(duì)籃子內(nèi)各支股票進(jìn)行強(qiáng)弱排序，做多漲幅/做空跌幅相對(duì)快的股票。是預(yù)測(cè)某支股票未段時(shí)間內(nèi)的市場(chǎng)走在什么時(shí)刻上實(shí)現(xiàn)高賣(mài)。按因子的預(yù)測(cè)周期，可分為逐步因子、3秒快照因子、分鐘線因子、日頻因子、周頻因子。是根據(jù)股托量、成交的因子，異動(dòng)。目標(biāo)目標(biāo)來(lái)一勢(shì)，低買(mǎi)基本面因子動(dòng)量因子反轉(zhuǎn)因子板塊因子基本面因子的依據(jù)是動(dòng)量因子主要預(yù)測(cè)市場(chǎng)反轉(zhuǎn)因子主要預(yù)測(cè)市場(chǎng)板塊因子衡量個(gè)股與價(jià)值投資，如PE、PB、的趨勢(shì)效應(yīng)，即當(dāng)前漲的反轉(zhuǎn)效應(yīng)，即市場(chǎng)已主要板塊的關(guān)聯(lián)程度(跌)的股票預(yù)計(jì)后期還會(huì)繼續(xù)漲(跌)。經(jīng)超漲(跌)了，方向會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)換。和領(lǐng)先落后關(guān)系。證券交易所積極利用新一代信息技術(shù)向智能化業(yè)務(wù)創(chuàng)新和智能監(jiān)管方面轉(zhuǎn)型，在經(jīng)歷人工報(bào)單、DBF文件接口、SQLSever數(shù)據(jù)庫(kù)等報(bào)盤(pán)由上交所全新自主研發(fā)，采用Binary/STEP接口，俗稱(chēng)“流式報(bào)盤(pán)”，支持的業(yè)務(wù)范圍涵蓋競(jìng)價(jià)平臺(tái)現(xiàn)行業(yè)務(wù)，具有高性能、低時(shí)延、跨平臺(tái)、開(kāi)放易用等優(yōu)點(diǎn)。切換當(dāng)日，上交所流式報(bào)盤(pán)模式邦證券及東方財(cái)富均為首批上線流式報(bào)盤(pán)的券商，經(jīng)過(guò)實(shí)盤(pán)觀測(cè)，三家券商在滬市的交易速度提升，全鏈時(shí)延提升幅度超過(guò)80%。此外也有交易柜臺(tái)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，切換后，上交所回路時(shí)延可從以業(yè)務(wù)進(jìn)程為中心轉(zhuǎn)為以高可靠低時(shí)延消息總線為中心，從集中式處理轉(zhuǎn)到了分布式易系統(tǒng)支持多種接入方式，具有高可用、高性能、低時(shí)延、高容量、易擴(kuò)展等特點(diǎn)，提供高自上線以來(lái)，第五代交易系統(tǒng)很好的支撐了包括深港通、股票期權(quán)、創(chuàng)業(yè)板改革并試點(diǎn)注冊(cè)制、中小板并入主板在內(nèi)的一系列資本市場(chǎng)改革任務(wù)。與此同時(shí)，深交所在國(guó)際市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力不為了應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)響應(yīng)及時(shí)性、數(shù)據(jù)維護(hù)質(zhì)量和系統(tǒng)運(yùn)行效率等方面的挑戰(zhàn)，上交所技術(shù)在借鑒主流數(shù)據(jù)處理框架優(yōu)秀設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上，結(jié)合自身系統(tǒng)特性，以提高代碼復(fù)用度為目標(biāo)，開(kāi)發(fā)了一套自2016年以來(lái)，上交所在上市審核、公司監(jiān)管、債券發(fā)行運(yùn)用金融文本分析，取得了積極成效。以發(fā)行審核為例，為配合科創(chuàng)板和試點(diǎn)注冊(cè)制改革，上交所于2020年啟動(dòng)了科創(chuàng)板智能輔助審核平臺(tái)的建設(shè)，目前已完成前期建設(shè)并全面投入使用，初步實(shí)現(xiàn)了項(xiàng)為審核人員提供企業(yè)概要信息、關(guān)系圖譜、輿情搜索、參考規(guī)則等輔助工具，運(yùn)用金融文本即當(dāng)日買(mǎi)入的頭寸當(dāng)天可以平倉(cāng)，這種特殊的交易機(jī)制使得交易者可以進(jìn)行更加頻繁的交隨著量化科技的發(fā)展，高端機(jī)構(gòu)投資者對(duì)技術(shù)的掌控能力越來(lái)越強(qiáng)，來(lái)越廣泛，期貨交易所在量化科技生態(tài)體系中的作用日益重要。例如，期貨交易所通過(guò)提供基礎(chǔ)設(shè)保障期貨市場(chǎng)的規(guī)范性、透明性、公平性，推動(dòng)期貨市場(chǎng)高質(zhì)量發(fā)展。在此基礎(chǔ)上，驅(qū)動(dòng)特色量化期貨交易所提供Colocation服務(wù)29，旨在為交易商提供更快、更可靠的連接，為量化交易提供了良好的發(fā)展基礎(chǔ)。交易商可以將物理服務(wù)器放置在交易所附近的數(shù)據(jù)中心或交換機(jī)上，通過(guò)托管機(jī)房配合以得到更短的信息傳輸距離，以降低延遲并提高交易速度。同時(shí)，Colocation服務(wù)使得點(diǎn)主機(jī)托管業(yè)務(wù)，伴隨著量化交易逐漸在期貨行業(yè)內(nèi)興起，2009年初上期所張江中心開(kāi)始正式為會(huì)員位80個(gè)，獨(dú)立監(jiān)控室52個(gè)，有力支持了量化交易的早期發(fā)展。隨著量化交易不斷發(fā)展，張江中心出上期所交易撮合中心于2018年初，從期貨大廈切換到上期所張江主機(jī)托管機(jī)柜資源的需求大增，為滿足會(huì)員的機(jī)柜資源需求，上期技術(shù)2018年起與上海聯(lián)通合作開(kāi)發(fā)與上期所張江中心一路之隔的來(lái)安路托管機(jī)房，于2020年上半年正式啟用，為市場(chǎng)提上期所托管機(jī)房根據(jù)客戶(hù)需求不同，分為兩部分，一部分是張江中心和來(lái)安路托延敏感的交易客戶(hù)，因地域靠近，為保證交易公平，兩地托管機(jī)房?jī)?nèi)客戶(hù)報(bào)盤(pán)到上期所交易其機(jī)房?jī)?nèi)部客戶(hù)報(bào)盤(pán)到上期所交易前置時(shí)延基本一致，但與張江中心時(shí)延不同，兩地托管機(jī)機(jī)柜租賃服務(wù)為客戶(hù)提供標(biāo)準(zhǔn)化的機(jī)房空間、機(jī)房環(huán)境服務(wù)、嚴(yán)格的機(jī)房管理與運(yùn)維。管服務(wù)中為客戶(hù)提供的線路服務(wù)進(jìn)行調(diào)整，客戶(hù)可按自身需求自行選擇線路供應(yīng)商、線路種于客戶(hù)業(yè)務(wù)發(fā)展與接入線路的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控。機(jī)房租賃服務(wù)在機(jī)房托管的基礎(chǔ)上，為客戶(hù)提供機(jī)布線、標(biāo)準(zhǔn)機(jī)柜等基礎(chǔ)設(shè)施，使客戶(hù)無(wú)需進(jìn)行繁復(fù)的內(nèi)部裝修工程即可使用符合行業(yè)現(xiàn)行標(biāo)比機(jī)房。在做好自身主營(yíng)業(yè)務(wù)的同時(shí)，上期技術(shù)急會(huì)員所急，想客戶(hù)所想，為張江中心內(nèi)的在Colocation服務(wù)為量化交易者提供有利條件的同時(shí)，為避免其他交易商訪問(wèn)交易所的延遲可能導(dǎo)致的不公平，一些期貨交易所已經(jīng)采取了限制措施來(lái)確保Colocation服務(wù)的公平性。例如：期貨交易所可根據(jù)距離遠(yuǎn)近、網(wǎng)絡(luò)連接的速度等因素，限制交易商能夠?qū)崿F(xiàn)的最大延遲時(shí)間。這可以幫大型機(jī)構(gòu)和個(gè)人交易商之間的公平性；交易所可按照時(shí)間先后順序來(lái)安排交易訂單的提交和處理Colocation對(duì)交易速度的影響；期貨交易所可通過(guò)限制交易商可交易的數(shù)量和頻率，來(lái)控制交易商利費(fèi)用來(lái)降低交易商使用Colocation服務(wù)的數(shù)量和頻率。通過(guò)這些限制措施可保護(hù)市場(chǎng)的公平性，并確綜上，依托高標(biāo)準(zhǔn)的機(jī)房、專(zhuān)業(yè)化的運(yùn)維團(tuán)隊(duì)、高效的行情交易線路，期貨交易所為基礎(chǔ)設(shè)施托管、交易所接入、運(yùn)營(yíng)商專(zhuān)線接入、互聯(lián)網(wǎng)接入、證聯(lián)網(wǎng)接入、跨市場(chǎng)行情等服務(wù)，期貨交易所對(duì)外提供數(shù)據(jù)和技術(shù)服務(wù)，為量化交易提供了必要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐期貨交易所交易系統(tǒng)API是一個(gè)基于C++的類(lèi)庫(kù)，通過(guò)使用和擴(kuò)展交易功能，包括報(bào)單錄入、報(bào)單撤銷(xiāo)、報(bào)單查詢(xún)、成交單查詢(xún)、會(huì)員客戶(hù)查詢(xún)、會(huì)員持倉(cāng)查詢(xún)、客倉(cāng)查詢(xún)、合約查詢(xún)、合約交易狀態(tài)查詢(xún)、交易所的主要區(qū)別在于提供的行情內(nèi)容上面，level1通?？傮w上，各期貨交易所情況相近，都為交易者提供了全鏈路、多層次數(shù)據(jù)和技術(shù)服務(wù)，包含展示型行情服務(wù)、非展示型行情服務(wù)。展示型行情服務(wù)面向具有行情數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)能力的機(jī)構(gòu)。經(jīng)營(yíng)模式遵循行業(yè)慣例，采用“交易所-信息商-最終用戶(hù)”的期貨信息產(chǎn)業(yè)鏈模式，即期營(yíng)使用來(lái)源于交易所的期貨行情信息數(shù)據(jù)資源，再由獲得授權(quán)許可的信息商將行情信息數(shù)據(jù)提供給最終用戶(hù)使用。非展示型行情服務(wù)由期貨交易所面向授權(quán)機(jī)構(gòu)在托管機(jī)房?jī)?nèi)接收并使用。行情數(shù)據(jù)近年來(lái)，期貨交易所充分發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢(shì)，結(jié)合主責(zé)主業(yè)，為量化科技的應(yīng)用提供特色高了期貨市場(chǎng)的效率和透明度，也為投資者提供了更多的便利和保障。本節(jié)將介紹上期所、鄭隨著量化交易的發(fā)展，投資者需要將自己的交易策略在模擬環(huán)境下測(cè)期貨模擬仿真交易平臺(tái)，為廣大專(zhuān)業(yè)投資者測(cè)試策略的平臺(tái)，同時(shí)SimNow作為交易所的投教平臺(tái)，國(guó)內(nèi)各期貨交易所的商品期貨業(yè)務(wù)。該平臺(tái)支持國(guó)內(nèi)期貨交易所的多種期貨品種模擬交易能平臺(tái)服務(wù)，支持的交易產(chǎn)品囊括全部六大期貨交易所的所有期貨品種和上期所、能源中期權(quán)品種，注冊(cè)用戶(hù)總數(shù)超過(guò)24萬(wàn)人，每日活躍客戶(hù)超過(guò)5000人，成為行業(yè)內(nèi)最具影響力的模擬仿鄭商所的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)使用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，聚合了鐵礦石、焦炭、動(dòng)力煤種期貨市場(chǎng)數(shù)據(jù)，提供全面的期貨市場(chǎng)分析和決策支持服務(wù)。該平臺(tái)集成了各種期貨市場(chǎng)相關(guān)數(shù)括行情、成交、持倉(cāng)、分紅等信息。同時(shí)，使用多維分析、海量抽樣等算法對(duì)期貨市場(chǎng)進(jìn)行深入分提供多種數(shù)據(jù)報(bào)表和統(tǒng)計(jì)圖表，進(jìn)一步幫助投資者理解市場(chǎng)情況。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)預(yù)測(cè)模型、數(shù)掘技術(shù)等進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，提供更加準(zhǔn)確的市場(chǎng)預(yù)測(cè)信息。此外，鄭商所的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)為期貨投資者提供決策支持服務(wù)，幫助投資者更好地洞察市場(chǎng)機(jī)會(huì)和風(fēng)險(xiǎn)。鄭商所的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)為易投資者提供了更加全面、深入和精準(zhǔn)的市場(chǎng)分析和決策支持服務(wù)，有助于提高量化交易決策質(zhì)會(huì)員開(kāi)通服務(wù)后，通過(guò)其報(bào)入的訂單在撮合前將進(jìn)行自成交檢查，若發(fā)現(xiàn)該訂單的客戶(hù)新的風(fēng)控功能一方面從源頭上杜絕單個(gè)客戶(hù)發(fā)生上述兩類(lèi)異常交易行為，維護(hù)市場(chǎng)另一方面，防范自成交功能采取服務(wù)形式由會(huì)員依據(jù)自身監(jiān)管能力選擇使用，督促會(huì)員承期貨交易所作為期貨行業(yè)的核