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打造自主量化交易平臺
—— 一站式顧問服務(wù)
量化交易平臺概述
量化交易是指借助現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)的方法,利用計算機(jī)技術(shù)來進(jìn)行交易的投資方式。它從歷史數(shù)據(jù)中選擇經(jīng)數(shù)量模型驗(yàn)證的大概率事件制定策略,通過嚴(yán)格執(zhí)行來獲得持續(xù)穩(wěn)定的超額回報。它具有嚴(yán)格的紀(jì)律性、完備的系統(tǒng)性、善用套利思想、依靠概率取勝等優(yōu)勢。
這里的平臺是指一套完整的服務(wù)于研制量化交易策略的開發(fā)支持環(huán)境。它通過選擇合適的技術(shù)體系和技術(shù)架構(gòu),有效地縮短策略開發(fā)的時間和降低策略開發(fā)的難度。
當(dāng)前,專業(yè)量化機(jī)構(gòu)和寬客打造的量化交易平臺,通常有這些基本需求:
覆蓋量化交易完整生命周期,支持策略研發(fā)、策略回測、仿真交易、實(shí)盤交易全過程。
支持多種主流程序開發(fā)語言。
支持多個主要市場。
我們提供的XAPI統(tǒng)一行情交易接口,接入了各大市場的數(shù)據(jù)和交易通道,可以屏蔽各交易所接入差異和復(fù)雜性,有效的降低了人力成本。
在策略的實(shí)現(xiàn)過程中,引入復(fù)雜事件處理引擎(CEP)機(jī)制,對回測數(shù)據(jù)/仿真數(shù)據(jù)/實(shí)時數(shù)據(jù)/交易數(shù)據(jù)采用一致的事件模型。策略可以靈活的切換數(shù)據(jù)源而不用修改代碼,做到在研究/回驗(yàn)/仿真/實(shí)盤各階段真正的無縫遷移。
用戶可以選用的編程開發(fā)語言,包括C, C++, C#, Python,Matlab,Java等。
為什么要自建平臺
幾年前,上期技術(shù)開放了CTP交易接口后,催生了國內(nèi)一批期貨交易軟件的發(fā)展,當(dāng)時他們的特點(diǎn)是基本采用封閉的自己設(shè)計的腳本編程語言,語法結(jié)構(gòu)比較簡單,有很多表達(dá)的限制;逐漸的量化平臺實(shí)際上向2個方向在演化,一個是主要用于策略的研發(fā)環(huán)節(jié),比較典型的就是Matlab和Python,因?yàn)樗鼈冇写罅康臄?shù)學(xué)庫可以直接被調(diào)用,并且支持矩陣運(yùn)算,像基于Python的zipline回測框架就比較常用;另外一個方向的重點(diǎn)是高效快速地執(zhí)行策略,這類平臺由于個性化的需求比較強(qiáng),采用第三方平臺常常不能滿足需求,使得一些私募團(tuán)隊(duì)轉(zhuǎn)向自建量化交易平臺,基本上可以解決下面三個方面的問題:
1、成本控制
目前,商業(yè)化的第三方量化平臺主要有2種收費(fèi)模式,一種是以成交量為基數(shù)來計算,一種是以年費(fèi)來計算,不管采用那個計費(fèi)的方案,隨著用戶的交易規(guī)模的上升,管理的賬戶的數(shù)目的增加,平臺費(fèi)用都是比較大的一塊支出;自建平臺的話,只是在開始的付出一筆建設(shè)費(fèi),以后的總體運(yùn)行支出就很少,而且,部署多套的話,也不會額外增加成本。成本方面實(shí)際上還有另外一種成本,就是因?yàn)槠脚_的轉(zhuǎn)換而投入的時間和學(xué)習(xí)成本。比如用戶一開始選擇了A平臺,用了一段時間以后,發(fā)現(xiàn)A平臺有些功能完成不了,于是切換到B平臺,這樣就會導(dǎo)致用戶需要將A平臺和B平臺都學(xué)習(xí)一遍,這個成本在實(shí)際工作中都是非常高的。自建平臺以后,一開始投入的學(xué)習(xí)時間和成本都能夠得到很好的保護(hù)。
2、策略安全
用戶開發(fā)的量化交易策略通常是最具商業(yè)價值的部分,所以,幾乎所有的量化團(tuán)隊(duì)和個人對于的策略的安全性都是高度重視的。在目前的商業(yè)化平臺中,有些平臺的開發(fā)、回測、交易全過程都是在平臺提供商的云端進(jìn)行;有些平臺雖然是在客戶的本機(jī)開發(fā),但是回溯測試還是會和服務(wù)器發(fā)生交互;這些情況下,用戶對于策略的安全性的疑慮始終難以徹底打消。自建平臺就完全不存在這方面的問題,用戶的策略都完全在自己的掌控范圍內(nèi),除了發(fā)出的交易指令,不需要和外界的服務(wù)器交互。
3、功能定制
第三方平臺為了滿足多個方面的用戶需求,通常會做的大而全,這樣的執(zhí)行效率也會相應(yīng)的下降;另外,這樣的產(chǎn)品的生命周期通常跨度比較大,會出現(xiàn)在早期設(shè)計產(chǎn)品架構(gòu)的時候,不容易預(yù)計到后面的新的應(yīng)用,比如像現(xiàn)在新出現(xiàn)的期權(quán)交易,在多數(shù)平臺上原先設(shè)計的時候,都不大可能考慮期權(quán)策略的交易。這樣的話,用戶如果要擴(kuò)展定制一下新的功能,可能就會變得非常困難,甚至無法實(shí)現(xiàn)。而自己平臺本身就是量身定做,對于功能擴(kuò)展就可以很容易的實(shí)現(xiàn)。
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平臺的架構(gòu)設(shè)計
1、量化交易平臺架構(gòu)圖
這個架構(gòu)在設(shè)計的過程中,充分的考慮了各個功能模塊之間的解耦合。從大的結(jié)構(gòu)來分的話,整個體系分成3層,Provider-XAPI-CTP完成了行情數(shù)據(jù)交易數(shù)據(jù)的連接;Strategy-Framework實(shí)現(xiàn)了策略的邏輯;最上面的CUI-From是和用戶交互的界面層。
2、XAPI統(tǒng)一行情交易接口封裝圖
這是XAPI統(tǒng)一行情交易接口的內(nèi)部的實(shí)現(xiàn)示意圖,在這個統(tǒng)一接口中,目前,我已經(jīng)集成了以下的柜臺API:
CTP期貨、CTP期權(quán)
LTS證券、LTS期權(quán)
金仕達(dá)期權(quán)
上海黃金交易所飛鼠接口
UFX
Wind
3、XAPI支持的上層編程語言
像期貨套利策略、期權(quán)交易策略對于框架的依賴程度比較低,可以直接基于XAPI做開發(fā),當(dāng)前支持的編程語言有:
C
C++
C#
Matlab
Python
Java
Com
預(yù)制模塊
1、XAPI
這個模塊在前面已經(jīng)提到,主要是現(xiàn)在市場上的交易與行情API太多,分別對接每一個API特別麻煩,如果能統(tǒng)一用一套API接入就會很省事。 目前的統(tǒng)一行情交易接口,實(shí)現(xiàn)了以下3點(diǎn):
統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)體
統(tǒng)一的調(diào)用方式
靈活的加載方式
2、Data壓縮
自定義的二進(jìn)制行情數(shù)據(jù)存儲格式,支持兼容Bar和Tick數(shù)據(jù),支持無限深度行情,支持除權(quán)除息信息。將行情使用此格式編碼后再用7z或zip壓縮后再存儲。 行情格式名定為Protobuf Data Zero(.pd0),Protobuf表示所用的核心庫,0表示了此種編碼的特點(diǎn)。如果采用這個數(shù)據(jù)格式記錄數(shù)據(jù),可以將數(shù)據(jù)文件的大小縮小到原先的30分之一。
3、DataReceiver
這個模塊主要是讓用戶建立自己的數(shù)據(jù)中心,每天用戶可以使用這個行情接收器做行情數(shù)據(jù)的落地保存。記錄的格式就是上面介紹的.pd0格式,為了方便用戶在Python和Matlab中調(diào)用,我們提供了轉(zhuǎn)換到hdf5格式的輔助工具。
4、APIProvider
這個模塊是用于連接上層的OpenQuant和XAPI統(tǒng)一行情交易接口層。
5、DataSimulator
很多客戶有自己的歷史數(shù)據(jù)文件或數(shù)據(jù)源,但每次將歷史數(shù)據(jù)導(dǎo)入到OpenQuant中是一件很麻煩的事情,如果能直接讀取數(shù)據(jù)文件進(jìn)行回測不就很方便了。所以我們在這提供了一種直接讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行回測的方法。
自建平臺服務(wù)體系
為幫助客戶自己搭建量化交易平臺,我們推出4個層次的服務(wù)體系。
一、免費(fèi)項(xiàng)目評估
由于自建平臺是一個需要投入大量的人力、物力的系統(tǒng)工程,在工程實(shí)施前結(jié)合用戶的實(shí)際情況,做一個整體項(xiàng)目的方案設(shè)計是必不可少的步驟。為了讓用戶有針對性的選擇想要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo),我們提供免費(fèi)的項(xiàng)目評估和分層實(shí)施的建議,免費(fèi)評估的內(nèi)容,主要包括下面幾個方面:
整體項(xiàng)目推進(jìn)方案的評估和建議
IT團(tuán)隊(duì)的建設(shè)和分工建議
平臺運(yùn)維的管理流程建議
技術(shù)方案選型
服務(wù)報價:免費(fèi)
二、VIP1:策略層
當(dāng)前,自建平臺的編程開發(fā)語言主要可選擇C#和Python,通常,Python語言用于策略的研發(fā),C#開發(fā)語言用于策略的執(zhí)行。在這個階段我們重點(diǎn)放在策略的實(shí)現(xiàn)上。通過下面的幾個方面的實(shí)踐,可以讓用戶對最終將要實(shí)現(xiàn)的自己的平臺有一個直觀的認(rèn)識,另外,這也是符合我們在構(gòu)建一個大型系統(tǒng)的時候,采用分層的、模塊化的、逐步遞進(jìn)的建設(shè)思想。一方面可以大大增強(qiáng)客戶對于整個系統(tǒng)建造成功的信心,另一方面也最大可能地減少項(xiàng)目推進(jìn)過程中容易走彎路的情形,避免推翻重來的重大失誤。這幾個方面包括:
常規(guī)CTA策略的開發(fā)和實(shí)現(xiàn)
策略的歷史回測
策略的優(yōu)化
歷史回測數(shù)據(jù)的清洗和拼接
策略的實(shí)盤運(yùn)行
服務(wù)報價:3萬/年
三、VIP2:擴(kuò)展層
這個層面主要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是進(jìn)一步增強(qiáng)和完善功能集,以符合一個交易團(tuán)隊(duì)在實(shí)際的日常運(yùn)作中的工作流。通常,在完成了上面的基礎(chǔ)層的功能以后,從大多數(shù)交易團(tuán)隊(duì)實(shí)踐反饋來看,還需要增加下面的這些功能:
如何加入新的API到XAPI組件中
套利策略的開發(fā)和實(shí)現(xiàn)
策略狀態(tài)機(jī)的原理和實(shí)現(xiàn)
自定義界面的應(yīng)用程序的開發(fā)和實(shí)現(xiàn)
交易系統(tǒng)的云端部署
服務(wù)報價:6萬/年
四、VIP3:架構(gòu)層
這個層面是包括了所有用戶希望實(shí)現(xiàn)的功能集合,不僅僅將預(yù)先已經(jīng)開發(fā)的模塊有機(jī)地整合起來,可能還需要用戶根據(jù)實(shí)際情況,開發(fā)新的模塊,這部分的內(nèi)容包括:
系統(tǒng)模塊的框架剖析和代碼梳理
數(shù)據(jù)中心的建立和維護(hù)
期權(quán)的快速交易的面板開發(fā)和實(shí)現(xiàn)
期權(quán)交易策略的篩選和Greeks監(jiān)控
用戶新增功能和現(xiàn)有框架的融合設(shè)計
服務(wù)報價:12萬/年
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