符合數字貨幣市場的量化交易系統平臺架構設計開發搭建

v_ch3nguang發表於2023-09-28

對於二級市場的量化交易,無論是傳統金融二級市場還是數字貨幣二級市場,對於量化交易系統而言,框架基本一致。

一、量化交易系統平臺架構設計

從輸入和輸出兩端來說,任何交易系統都是透過兩條路徑和交易所發生互動:

1、接收交易所公佈的市場資料

2、傳送買賣訂單並接收交易所應答系統從交易所或者行情提供商獲取最新的行情報價,包含資訊有當前成交價格、成交量和委託訂單佇列。通常,量化交易策略需要參考歷史行情資料、其它資料資訊等做出決策。所以交易系統一般有歷史資料庫來儲存非實時市場資料,也方便金融工具使用資料庫。交易系統的分析回測還將涉及策略的歷史交易,所以系統需要資料庫用以儲存交易決策。

二、量化交易系統組成

u 交易所 – 櫃檯

u 服務端

Ø 實時行情資料分發器

Ø 非實時資料庫

Ø 事件處理引擎和策略池

Ø 訂單-管理、風控模組

u 應用端

Ø 系統設定和執行監控

Ø 賬戶管理、資金管理,風險管理等

如下圖所示:

三、事件處理引擎(Complex Event Processing System,CEP)

一個複雜事件可以看作一組收到的事件,包括價格走勢、市場波動和其它資料。複雜事件處理即在短時間內對複雜事件進行計算分析,包含檢測複雜模式、分析事件之間的相關性、時序關係和因果關係。

事件處理引擎實時處理事件,這是交易系統的主要特點之一。事件的處理速度越快,系統的效能越好。舉個例子,如果交易系統設計用於檢測交易機會發生後一秒鐘內的獲利機會,但系統的處理時長卻超過了該閾值,結果將無法獲利。

四、量化交易系統中的訂單-管理

演演算法交易系統生成的訊號可以手動執行也可以自動執行。

當訊號以自動方式執行時,我們將整個系統稱為”自動交易系統(Automated Trading System)”。 訂單的自動化執行由”訂單-管理(Order Management)”模組完成。

訂單-管理模組包括不同的執行策略,這些策略基於預先定義的演演算法邏輯來執行目標買賣訂單。

五、自動交易系統的風險管理

因為自動交易系統無需任何人工幹預,所以需要藉助風險檢查來確保交易系統不出差錯。風險檢查過程的缺失或風險管理失當將對量化交易公司造成無法挽回的損失。因此,風險管理系統(Risk Management System,RMS) 是所有自動化交易系統的重要組成部分。風險管理在演演算法交易系統的兩個部分中發揮著作用︰

  1. 應用端—— 確保交易員經手的引數不會出錯。風險管理會幫助系統排除異常值和交易員的手誤。

  2. 訂單-管理系統生成訂單之前 —— 在訂單離開系統之前,確保訂單已透過風險管理系統的檢驗。這一步的風險管理檢驗十分關鍵。

六、多賬戶和多策略管理

當策略池足夠豐富,同時賬戶數量非常多的時候,對於量化交易的系統管理就會存在挑戰:

Ø 伺服器的效率導致影響下單速度
Ø 多賬戶同時進行風控

Ø 對於異常的處理

Ø 多策略間的持倉獨立性

因此,面向多賬戶多策略的管理,採用分散式技術開發的低延遲交易系統(DLTS)不僅可以解決交易速度的問題,同時在多賬戶管理上也會提高很高的效率,而對於多策略管理,則需要有統一計算的策略管理系統以及在系統下單時利用交易所櫃檯交易的機制則可大大提高效率以及節省交易成本。


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