隨著移動金融服務的盛行,手機App炒股成為廣大股民普遍的選擇。股市行情變幻莫測,行情推送速度會影響到投資者的交易決策,委託下單與撤單等關鍵操作環節的響應效能又會極大影響投資者的收益。由此,行情資料的推送實時性和交易的快捷性,成為考驗各大券商App效能的兩大核心場景。

博睿資料(股票程式碼:688229,下文簡稱博睿資料)每月持續釋出《券商App行情重新整理及交易體驗評測報告》,此報告不以排名為目的,重在以客觀公正的技術資料量化券商App效能指標,幫助券商做到知己知彼,優化使用者體驗,提升整體競爭力。

評測說明:
實際來看,App行情重新整理速度及交易體驗會受到所在地各種因素影響,博睿資料選取北京、上海、深圳三地作為評測地點,本報告僅呈現三地綜合評測結果,欲瞭解北京、上海及深圳各地分榜單,請與我們聯絡。
評測目標:A股上市券商37家
測試周期:2021.05.01-2021.05.31
測試場景:行情重新整理速度及交易效能
評測工具:博睿資料獨家產品Bonree Stock,測試北京、上海、深圳相同環境中不同股票交易App的大盤和個股資料響應速度,量化券商行情和交易資料,真實反應使用者體驗。

2021年5月

上市券商App行情重新整理速度評測綜合榜

在2021年5月行情重新整理速度綜合評測中,國泰君安證券再奪榜首,興業證券及光大證券位列第二、三名。這也是連續第三個月,綜合榜前三名保持不變。
總結國泰君安穩居榜首,前三名位次不變
在2021年5月行情重新整理速度綜合評測榜單中,37家上市券商整體表現穩定。其中,國泰君安證券穩居榜首,興業證券及光大證券位列第二、第三名,前三名券商與3月、4月保持一致。
2021年5月
上市券商App交易效能評測綜合榜
在2021年5月上市券商App交易效能綜合評測中,國元證券蟬聯榜首,興業證券及長江證券位列二三。此外,本月A級券商共計13家,較上月減少1家。B級券商11家,C級券商3家,D級券商1家,E級券商2家。

總結

1、A級券商共計13家,國元證券蟬聯榜首

本月A級券商共計13家,較上月減少1家。其中,國元證券蟬聯榜首,興業證券和長江證券位列第二、三名。

13家A級券商分別為:國元證券、興業證券、長江證券、國金證券、中泰證券、國信證券、中信建投、方正證券、國泰君安證券、山西證券、光大證券、安信證券、財通證券

2、5家券商優勢未能保持,評級下降

本月5家券商評級下降:

A級到B級:華西證券

B級到C級:西南證券

D級到C級:華安證券

D級到E級:華泰證券

B級到E級:中原證券

指標說明:

行情重新整理速度

行情重新整理速度根據SQE指數來進行排序,SQE指數也即行情體驗指數(Stock Quotations Experience Index),是衡量各券商的行情資料推送實時性的指標,行情體驗指數大的券商(該指數在0-1之間),資料時效性高。

SQE指數的計算方式為:按一定週期(預設為1s)內各家券商最新行情,以【成交額】指標進行從大到小排序,如果同一次資料對比成交額相同,則根據【標準時間】進行二次對比,得到相應的權值T,排最前者本週期權值為1,其他依次遞減0.01,即SQE=T*T,即取T的平方做為本週期的SQE。

三個因素影響券商App行情重新整理速度:

1.券商行情機與行情源同步是否足夠及時,內部加工處理行情的效率是否高效;

2.各券商使用的接入線路品質的差異,如各地域運營商下的終端使用者到券商行情機之間網路鏈路質量情況的好壞,高時延和丟包等情況都直接影響行情資料到客戶手機的延遲;

3.App端行情拉取機制的差異。

交易效能

交易效能測試遵循“四同”原則,即同款手機裝置、同接入網路、同時間基準、同測試標的(同指數或同股票)。在每日固定的三個時間點(9:30、10:00及13:00),在北京、上海、深圳三地的實驗室中的大量真實手機裝置上,同時發起委託、撤單等交易關鍵操作,並通過對本地網路報文資料及App記憶體資料的結合分析,準確獲取撤單上報耗時、撤單成功率等指標,通過預先設計的拋物線模型打分公式對三個時間點交易效能進行綜合評分,按照分值劃分A\B\C\D\E五個交易效能等級,A級最佳。單時間點得分滿分200分,全天三次總分數超過590分,即為A級。

交易效能的優劣主要從兩方面進行考量,即交易操作的響應時延和交易操作的成功率。因此,我們目前參考的權重指標即撤單上報耗時、交易操作是否成功兩項。撤單上報耗時越小,撤單成功率越高,則使用者體驗越佳,效能得分也越高。

 

四大時刻影響交易效能:

T1:使用者點選撤單彈框確認按鈕的時刻;

T2:App網路層真實發出撤單上報請求的時刻;

T3:App網路層接收到響應報文首包的時刻;

T4:App本地接收完響應報文並將其構造為程式中對應物件的時刻。

每兩個相鄰時刻相減得到的階段耗時代表不同影響因素,這四個關鍵時刻的明細資料可以為券商優化交易操作相應效能指明方向,是各大券商IT技術團隊進行使用者體驗優化的重要依據之一。


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