国信证券:高级订单与智能交易建设实践
浏览:578次    类型:证券/基金、人工智能、数字化运营、智能投顾    2020-06-29 10:23

文/国信证券股份有限公司 殷树清、骆昱杉

(本文为“证券机构数字化转型与证券科技创新”征文活动入围文章。)


1、案例摘要

随着国内金融市场的不断发展成熟和计算机技术的普及,国内投资者专业程度日益提升,对数据、交易执行的深度和广度的要求更高,投资逐步向专业、科学和智能的方向转型。


国信证券从2014年开始规划,从交易、行情、策略等多方面出发,陆续推出了基于云端处理的高级订单系统和智能交易服务链, 填补了行业在“智能交易”领域的空白,用先进的科技提升效率。打造了“算法设计→个性化定制→高级订单→私有云托管”一体化的智能交易服务链,解决科学决策、精准执行问题,实现科学化、智能化的交易。


新型的交易模式迅速获得市场的认可和响应,引导投资者走进“智能交易”时代。开源式的交易策略共享与个性化定制服务,汇集了众多活跃的投资者,提升了公司专业的品牌形象。同时,我公司以“产学研”结合方式,与高校合作编制教材、开设教学实践基地,弥补智能交易在教育领域的空白。


2、案例背景

(1)日益提升的专业投资需求对传统的交易系统提出了挑战

伴随计算机、互联网、大数据与人工智能技术迅速发展,国内金融市场也发生巨大变革,投资者也越来越专业,带动智能交易系统的需求增长。而下单作为交易的第一个环节,对灵活多样的委托类型的需求愈强烈。在2014年,国信证券开始打造智能交易服务体系时,订单委托还是单一本地化的形式,不能满足市场发展的需要。


与此同时,有着丰富的经验的活跃交易者和以策略为主的私募机构队伍也在不断壮大,他们希望借助于计算机更好的实现交易想法。在策略研发阶段,需要对海量高频数据进行处理和挖掘,生成多元投资决策,同时还需要多品种、多周期、多账户、跨市场的综合性交易系统的全面支持;在策略检验阶段,需要运用各种统计分析方法和优化决策模型进行评估决策;在策略执行阶段,部分策略在几毫秒之间即可决定胜负,对系统交易并发的速度和容量提出了较高要求。因此,拥有好的交易模式,并通过市场检验,具有准确绩效评估的专家交易系统将成为众多投资者追求的目标。


(2)人工智能的发展为证券交易升级带来无限可能

人工智能对金融市场产生了颠覆性影响。具体到交易领域,策略交易的重点,是分析以往的金融数据,统计出市场规律,并将市场参与者的理性行为提炼成金融模型,以此挖掘市场的非理性行为进行套利投资。随着信息技术的发展,金融市场透明度日益提高,非理性现象的存续时间也越来越短,发掘的难度随之提高。未来的策略交易将更加依赖于对大数据的分析处理和低延迟性的交易执行,这也是大多数对冲基金未来的发展方向。通过计算机对数据的快速分析处理,再结合市场规律和分析师的经验,人工智能能更快速、有效地制定金融策略,在减少市场冲击的同时实现快速交易。


(3)交易向移动互联网转化势在必行

随着移动互联网的发展,交易终端移动互联化已成为潮流。但是传统的交易系统依赖于某个特定的终端,容易受到时间、情绪、硬件崩溃和网络延迟等因素的影响;手机终端虽然具有便携的特点,却在本地很难完成行情监控、逻辑运算的任务。云计算的发展给交易向移动互联转化提供了契机,不仅可以提升交易的运算效率、增强系统的可靠性,给投资者带来移动互联式的交易体验,而且能够降低投资者使用交易系统的投资成本,节约社会资源,完美的将策略交易的智能特征与移动终端的便捷性相结合。


3、案例目的

为了满足投资者的交易需求,实现交易服务的全面升级,国信证券在汲取国际市场先进经验的基础上,率先研发了高级订单系统和策略交易平台,并以策略交易平台为中心,打造了极速行情与金融大数据中心,实现了算法设计、定制服务和策略交易移动化等一站式交易服务体系。


对客户而言,不仅可以将投资者从低效的人工决策和交易中解放出来,还能满足客户对于海量数据处理、个性化策略定制、理性交易等全方位多样化的智能交易需求。对公司而言,带动了公司全套交易系统的技术革新,树立专业交易品牌形象,创造差异化竞争优势。


4、案例内容

4.1 整体思路

智能交易以科学、理性为基础,离不开海量数据、高速行情、精准的分析体系、高性能系统的支持。国信证券从2014年开始规划智能交易服务体系,以策略交易平台为中心,打造了“算法设计→个性化定制→高级订单→私有云托管”一体化的智能交易服务链。


在产品的开发规划上,国信采取“小步快跑、快速迭代”的产品开发策略,分成四个阶段实施。


第一阶段,我公司2014年开始建立一套基于云端处理的高级订单系统,以“订单场景化”的服务思路,研发了高级订单的系统。


第二阶段,我公司打造了第一套支持股票、期货、期权等多品种交易的策略交易平台,并于2015年3月上线,实现客户智能化的交易需求。


第三阶段,围绕策略交易平台,我公司整合数据、算法系统等各方面的资源,以及交易系统构建方面的经验,完善并增加策略类型,包括7大云端智能算法和6种策略单,为客户的智能交易提供综合服务,并根据市场的变化,不断迭代更新。


第四阶段,将策略交易的科学性和移动终端的便捷性相结合,利用公司多年来在专业投资者策略交易服务经验、移动终端的技术积累和策略研究的沉淀,总结出在专业交易领域应用比较成功的策略,并将这些在云端实现,最后通过移动终端提供给普通投资者。在行业内率先推出“随时随地、智能交易”的手机端策略APP,将专业投资策略移动化。


4.2 主要内容及功能

(1)立足中国市场,吸收国际经验,打造全品种高级订单系统

立足于中国市场,打造一个全品种跨市场的高级订单系统;另一方面,吸收国际投资经验,设计“订单场景化”的服务思路,形成多元化的高级订单类型。通过不断的迭代更新,目前已支持2种基本订单,包括止盈止损单、追踪止损单、触价单、条件单、OCO(Order Cancel Order, A成交即取消B)、OSO(Order Send Order, A成交即发送B)等16种高级订单类型,包含VWAP、TWAP、Iceberg、DMA在内的7大云端智能算法和包含 “指数追踪”、“多条件监控”、“网格交易”等6种智能交易策略。


例如,追踪止损单,是高级订单系统中单一条件的订单。一般的止损单是在证券价格达到某一个特定位置时,发出买入或卖出单。而追踪止损单,由投资者自主设定固定的百分比价差,只当最新价上涨时,止损价会自动跟进。价格上涨能扩大收益,同时还能控制风险。如投资者甲以8元买入100股某证券,当价格上涨到10元时,他希望在控制风险的基础上,保护既得利润。此时,他可以设置一个3%价差的追踪止损单。当价格在10元时,实际的止损价为9.7元(10*(1-3%)=9.7元)。当股价上涨到10.5元时,实际止损价变化为10.19元(10.5*(1-3%)=10.19元),再次锁定0.49元的利润。当股价开始回落时,实际止损价保持不动,当股价回落到10.19时,触发止损,发出卖出单。

图1:追踪止损单示例


(2)依托金融大数据,构建个性化极速行情中心

智能系统的建成,离不开大量数据的支持,我司构建的极速行情中心,通过时间序列数据库高速运算处理,建设个性化行情中心,为智能交易提供支撑。


极速行情中心提供包括各大交易所,证券、期货、期权、港股通等全品种Level1、Level2和逐笔的高速实时行情,支持UDP组播,采取与交易所网关共置并行解码以及FPGA硬件加速等技术,将时延降到了微秒级别。此外,提供逐笔、tick级历史行情数据、基本面数据、因子库等数据,通过多方数据源对比,交叉验证、修补清晰以保证数据的高质量。


以数据为依托,我司引入了时间序列数据库,采用丰富高效的时间序列函数、精准的模型算法,实时分析海量股票、期货等高频数据。客户可基于深度行情数据进行分析思路的设计,国信将客户的运算思路转化为时间序列数据库支持的算法,并生成个性化行情,如自定义指数、自定义代码、自定义行情指标等。通过个性化行情中心将定制的分析结果推送到用户的客户端,满足客户的个性化需求,为客户的智能交易实现提供了更坚实的支持。


(3)打造策略交易平台,实现交易的“科学决策”与“精准执行”

当我们在系统科学的视角下,观察人在一个交易过程中的作用时,人的角色只有两个:或是决策者,或是执行者。那么交易领域的智能必定包含了决策智能和执行智能。


国信依托于策略交易平台的智能交易的设计思路为:时间序列数据库引用金融大数据,采用特定的算法进行高速运算,并由Tick级行情驱动运算结果的实时更新;策略交易平台连接时间序列数据库获取最新运算结果,并以历史和实时的数据结果为基础,进行算法寻优、交易逻辑的判断;一旦交易条件满足,则根据交易品种的不同,将委托(普通订单、高级单、策略单、算法单)统一发送到交易中台-高级订单系统;再由交易中台分别发送到现货、期货、期权交易柜台中,从而完成数据运算、交易逻辑解析、委托报送的全过程。整个过程很好的将知识、智力融合,实现决策智能与执行智能。

图2:国信智能交易服务链


例如,网格交易法作为经典的交易方法,上涨的时候卖出,下跌的时候回补,捕捉价格上下波动带来的价差,在震荡行情中不断获取利润。

图3:网格交易策略示例


假设某只持仓股,初始可用持仓为500股,市值5000元。在区间震荡的行情里,一个简单的等分网格交易思路,与前一笔成交价相比,每跌0.1元,买100股;每涨0.1元,卖100股。


当股价从10元下跌到9.9元时,买入100,持仓数变为600;跌到9.8元,再买入100股,持仓数变为700;跌到9.7元,再买入100股,此时持仓800股。股价回升到9.8元,卖出100股;再涨到9.9元、10元,依次卖出100股;涨到10.1元,再卖出100股,涨到10.2元时,持仓为300股;下跌到10.2元时,回补100股;跌到10.0元时,再回补100股,此时持仓恢复500股,市值仍在5000元左右,但账户现金增加50元。


(4)融合个性化交易场景,提供定制服务

在当前中国市场,很多投资者有成熟的知识体系、新颖的交易思路,但欠缺计算机的编程经验,无法直接将自己的交易逻辑在策略交易平台上实现。我司组织专门技术力量,基于平台语言,搭建模块化的代码结构,便于灵活拓展;同时,提供策略及交易应用的定制服务,将客户个性化的交易场景与策略交易平台融合,实现“千人千面”。


例如,在我公司提供的标准化网格交易的基础上,为投资者个性化的思路、风控要求提供定制开发的服务。如根据股价的区间走势,利用最小二乘法等统计工具进行回归,形成初始的基准网格线,并按照最高价、最低价,平行移动,形成网格线。在平行网格线的两倍标准差之外,再设置一些止损线、调整线,控制网格适用的波动范围。一旦超出止损线或调整线,则重新调整、优化执行的决策参数。


(5)将高门槛的策略简易化、普惠化,提供全新的智能交易体验

我司自主研发的弈胜手机策略APP在行业率先将策略交易的智能特征与移动终端的便捷性相结合,将PC端策略通过手机APP提供给投资者。打造了“止盈止损”、“回落卖出”、“反弹买入”、“指数追踪”、“多条件监控”、“网格交易”六大智能策略单。策略全部运行在云端,云端服务器对策略进行实时监控,客户可设置有效期长达30天的委托。精准适配策略场景,手机设置,云端运行,避免情绪波动影响,促进投资者科学理性投资,给普通投资者带来一种全新的智能交易体验。


4.3 关键技术方法

(1)引入时间序列数据库,实现高性能“云计算”

智能交易是依托金融大数据而生的,并且对交易的速度有较高的要求。目前,大多数客户对数据的分析计算,更多依赖于个人计算机的硬件性能和存储容量,庞大的数据量如何在客户的本地快速完成运算,以及如何进一步提升数据分析、委托处理的速度是智能交易系统面临的主要问题。以全市场扫描选股为例,单个用户执行1年分钟级别的单指标全市场选股,数据运算量约为1.8亿次,个人计算机受限于网络带宽、硬件性能等,容易造成数据传输堵塞、运算耗时长等多种状况。


我公司引入金融时间序列数据库,处理速度为普通数据库的上百倍,能在毫秒级内完成数十亿条数据的运算。深度数据、全市场扫描等涉及大量数据处理的事务交由该数据库完成。


(2)研发交易中台系统,提供复杂多样的订单执行

2014年,国信证券在行业内率先推出高级订单系统,建立券商交易中台服务。作为行业首家自主研发的全品种轻型策略引擎,打通了现货、融资融券、期权、期货等跨市场交易通道,为终端业务系统提供高级订单服务、风险控制服务,提供跨品种的组合订单服务。一方面为各类策略交易终端简化交易路由和接入;另一方面,统一管理各种类型的策略订单,为后台交易系统减负,创造证券交易领域的微架构云服务模式,促进交易走向智能化。


由于高级订单的处理过程复杂,投资者的需求各异,因此在搭建时,如何兼顾系统的运行效率、可扩展性以及安全稳定性,是一个技术难题。高级订单系统设计的整体思路为:系统接收交易终端设置的高级订单、算法单或策略单,将其加入解析队列;通过Tick级行情驱动解析体系实时解析订单规则,一旦规则满足,系统获取最新的盘口信息、价格偏移等信息,将委托订单智能地解析为交易所支持的市价单、限价单,并根据交易品种、风控要求的不同,发送到现货、期货或期权交易柜台和风控系统中,从而完成委托解析、事件驱动、报送的全过程。

图4:国信高级订单系统架构图


高级订单系统采取了分布式基础框架建设,提升效率的同时又保障了安全;使用微架构平台框架,攻克扩展性差的技术难题;引入“云技术”,率先研发云端的订单解析体系和云端策略体系,打破传统单机版的发展僵局。


(3)建设全内存运行的极速交易系统,提升委托处理速度

为了建设专业性更强、交易效率更高的新一代订单系统,支持客户对交易速度的极致要求。我公司研发极速交易系统,经过多年的打磨和优化完善,具有覆盖业务广、风控全、容量大、时延小、可靠性高、架构先进易用、系统无缝对接等特色。在系统性能指标方面,报单速度行业领先,成交回转延时小于35微妙,委托处理延时小于25微秒,全链路延时不到3毫秒;单客户纯委托并发吞吐量达到1万笔/秒,多客户达到10万笔/秒。在技术架构和高可靠方面,采用多活和组件化设计方式,全内存技术,Raft算法自动切换、内存数据快速同步持久化、排队机逻辑排队等措施,保证系统不间断运行和数据的零丢失,并可根据排队日志实现交易过程的全部回放。


(4)打造“私有云托管”,兼顾交易速率与安全

针对高端投资者,我们提供极致的交易服务。在“两地三中心”部署的基础上,提供实体机、虚拟机两种托管模式,将个性化行情数据、策略交易平台、高级订单系统、内存交易柜台四个环节通过内部局域网联通,并对交易全链路的软硬件和网络进行持续优化,提升数据传输的安全性的同时极大降低了客户获取行情与交易链路的延迟。


为了保障客户交易数据的安全、私密,我公司的云托管服务,采用私有云的建设模式,单个客户可申请配置一个实体服务器,运行空间私有化,对数据、安全性和服务质量做到有效控制。


(5)云端策略采用事件驱动机制,解决系统容量瓶颈

云端策略采用事件触发机制,策略基于行情信号驱动,容量大、时延低、智能化。未订阅或者未到价的所有策略都处于休眠状态,当达到触发条件立即通知策略报单。支持多线程任务且每个线程每秒能守候百万级事件,解决了系统容量瓶颈问题。


5、案例创新点

(1)以“订单场景化”为设计思路,打破传统交易的限制

高级订单系统打破传统的订单类型以撮合规则为逻辑的设计,从“订单场景化”服务思路出发。高级订单系统立足于应用场景,探寻国际上先进的投资经验,形成订单的应用场景,将行情、交易充分结合起来,免去人工计算的复杂程序,打造了高级订单类型。针对投资者对大单高效执行的需求场景,构建了一套云端智能算法,能够有效帮助投资者拆分交易大单,减少冲击成本,优化执行效果。针对移动端客户,为了扩宽投资者的交易体验,率先研发了手机策略APP,实现了策略交易的移动化。


(2)构建基于高性能数据库系统的解决方案,实现一流的数据传输与运算速度

行情方面,国信证券引入时间序列数据库,构建出高性能的数据存储、传输与运算解决方案。策略交易平台通过接入数据库,显著提升了行情数据运算速度,能够处理数十亿条记录,处理速度为普通数据库的上百倍,能在毫秒级内完成数十亿条数据的运算。交易方面,内存订单系统单秒处理委托可达10,000笔,处理速度较普通订单系统提升30倍。


(3)国内证券行业首创云端一体化运营方案

国信证券在开发高级订单系统过程中,率先采用云端部署的运营模式,连接高速实时行情、通过行情事件处理引擎进行解析和触发,实现微秒级单笔交易速度、单线程10万笔订单守候处理速率,有利于降低成本和和提高资源利用效率。云端策略支持多线程任务且每个线程能守候百万级策略单,解决系统容量瓶颈。智能算法引擎提供超过10万笔并发处理能力,算法效率领先行业。


“云科技”与订单处理相结合的设计思路,打破了传统本地系统运营无法移动化的瓶颈,让投资者能通过移动互联网进行高级订单和策略交易。投资者无需付出高昂的系统部署成本,即可使用高性能的数据运算、订单解析服务,进一步拓宽了交易服务领域的广度和深度,使众多中小投资者也能体验基于云端的专业化、多样化交易方式和策略模型。


(4)打造智能交易服务链,为客户提供个性化的交易服务

相较于一般交易软件原始、单一的下单方式,国信通过全面优化交易各个环节,打造从交易行情、交易数据应用、交易策略制定、交易订单执行的一体化智能交易服务链,提供创新的交易服务。在行情展示与数据处理上,国信策略交易平台能够实现海量数据存储、高速数据运算与个性化数据定制服务;在交易策略制定上,客户可采用自主开发或委托定制等多种方式实现各种交易策略,驱动交易;在交易订单执行环节,客户可轻松使用高级订单、算法单和策略单;在最后报单环节,系统还提供内存交易柜台与主机托管服务,显著提升订单委托与成交速度。


(5)培育与传递科学化的交易理念,推动国内智能交易服务升级

作为智能交易领域的先行者,我公司一直通过各种渠道传播更为科学化交易理念,推动行业整体服务标准升级。(1)“线上+线下”结合,多渠道传递科学化交易理念。(2)“产学研结合”,弥补高校教育的空白。我公司与复旦大学建立战略合作关系,以国信智能交易为基础,联合编制教材,陆续出版了初中高级教材,入选“国内高等院校金融学专业系列教材”。此外,我公司积极推动产学研结合,组织智能交易教学研讨会,探讨国内智能交易的发展,并在复旦大学、浙江工业大学、哈尔滨工业大学等高校开设相关课程,建设实践教育基地,为高校学生提供教育、实践的平台。


6、应用情况

国信证券以高级订单系统为枢纽,通过几年的努力,已经形成了一套完整的针对不同投资者的智能交易服务方案,使各种复杂算法的策略交易实现成为可能,为投资者带来专业化、多样化的智能交易体验。


国信智能交易服务首次将智能与交易融合,依托金融大数据,实现基于问题求解的自动决策、基于知识处理的自动执行,完成人机互动的智能交易,率先在行业内开展智能交易模式的探索与实践,拓展了金融创新的思路。另一方面,在平台建设中采用大量前沿的信息技术、高性能的数据库等,提升交易的处理效率和安全性能,打造高可用的交易系统,增强投资者的交易体验,在行业内树立标杆,带动行业信息技术升级。


通过不断的迭代完善,国信智能交易服务现在已经形成了一套行业领先的面向各类客户群体的产品体系,聚集了大量的专业投资者,交易日益活跃,平台的用户量、托管资产规模和交易量均在快速增长。



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