证券公司算法交易系统建设概述

近年来，国内对算法交易的理论研究已是汗牛充栋，并且有部分证券、基金公司已经开发了自己的算法交易系统，推出了一些根据中国证券市场实际情况进行优化后的经典算法交易策略，如TWAP(时间加权平均价格)、VWAP(成交量加权平均价格)等。2012年，国内有证券公司根据市场创新发展需要，参考了国内外算法交易系统建设的先进经验，基于Progress公司的复杂事件处理平台Apama建设了自己的算法交易系统。此算法交易系统于2011年7月启动，经过了一年多的系统需求分析、架构设计与开发实施，项目第一期于2012年3月建设完成并正式上线，为证券公司高净值个人客户及机构客户、自营、资产管理等部门提供专业化的集中式算法交易服务。

一、证券算法交易架构及特点

        该证券公司算法交易系统基于Progress公司国际领先的复杂事件处理((Complex Event Process，CEP)引擎Apama构建，算法交易策略运行于Apama之上，由各CEP适配器负责与各外围系统进行数据交换，交易子系统结构呈现典型的“星型”架构(如图1所示)。

        1．Apama CEP引擎Correlator
        Apama的核心组件CEP引擎Correlator，负责装载各量化策略实现的算法描述文件(scenarios、blocks等)、monitor scripts脚本、第三方libraries等，侦听来自各IAF适配器的外部事件，并根据各量化策略定义的事件侦听模式进行匹配，驱动量化策略的运行。

        2．策略执行状态适配器
        根据查询请求，获取量化策略运行的内部状态(金融产品成分、持仓比率、交易执行进度、交易成本等)，发送至“量化策略运行控制及监控客户端”程序，并接收“量化策略运行控制及监控客户端”对运行中量化交易策略的输入参数修改及控制指令(启停、取消等操作)。

        3．快速交易系统适配器
        完成对Apama委托指令事件(Apama格式)至快速交易系统委托订单数据包的转换，并维持与快速交易系统之间的网络连接、客户登录认证及异常状况处理等功能。

        4．仿真回放适配器
        负责读取行情数据中心生成的回测数据，并生成回测仿真事件驱动位于Apama CEP引擎Correlated上算法交易策略的运行。

        5．内存数据库
        负责保存算法交易策略计算的中间结果及委托明细数据，成交回报明细数据及各策略之间需共享存储的其他数据。

        6．关系型数据库
        数据库适配器将位于内存数据库中的委托明细数据，成交回报明细数据，策略执行的其他数据异步写入关系型数据库中，便于后续离线评估策略的执行。同时关系型数据库中还保存系统启动的全部配置数据。

二、证券算法交易系统特点

        相较于其他同类算法交易系统，此证券算法交易系统具有以下显著特点。

        1．基于国际先进的Progress Apama CEP引擎构建
        Progress公司的复杂事件处理引擎Apama已被诸多国际主流券商所选用，应用较为广泛，具有较高的算法交易策略开发效率，高效的算法策略执行效率以及较好的系统运行稳定性。

        Apama采用EPL(Event Programming language)和JAVA语言开发或者定制策略模型，通过行情、资讯等驱动CEP引擎进行交易。在量化模型研发方面，Apama使用第三方的行情授权，提供了各市场行情接口和各种柜台交易接口，可以接入国内股票和期货多周期的时间序列历史行情数据和TICK数据；提供了丰富的金融工具包进行复杂策略开发；提供了便捷的studio开发工具，可以进行复杂策略的快速开发和定制。

        2．采用专用算法交易服务系统
        与国内其他算法交易系统相比，此证券算法交易系统采用专门算法交易服务器，提供专用服务器级的运算能力，系统运行也更加稳定。目前此证券算法交易系统单笔订单处理时延小于8ms，单Apama实例行情数据的处理能力达到30万笔/秒。

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