证券公司算法交易系统建设概述

        3．支持算法策略的定制化开发
        目前，此证券算法交易系统的交易策略主要来源于国内外经典的算法交易策略、客户定制化算法交易策略和原客户端工具上执行的交易策略。其中，国内外经典的算法交易策略，选择国内外广泛应用的经典算法交易策略，如TWAP、VWAP、Iceberg、交易量固定百分比TVOL等。不过，对这类经典的算法交易策略，尚需根据国内证券市场实际、交易品种特点、市场交易环境等，进行优化调整。

        客户定制化算法交易策略则根据此证券客户实际需求进行定制化开发，为其量身打造合适的算法交易执行策略，并根据客户实际使用反馈，不断进行优化调整。原客户端工具上执行的交易策略，因为交易策略服务器后端执行所具有的独特优势，将原先位于客户端上执行的算法交易策略、程序化交易策略、套利策略等移植到此算法交易系统上执行，可以为客户提供更稳定、更高效的执行服务。

        4．算法交易策略于服务器后端运行
        相较于算法交易策略运行在位于公网的客户个人电脑的传统客户端模式，算法交易策略服务器后端运行的方式因为拥有与券商交易系统、行情数据源更近的物理距离以及服务器本身的运算能力，使得其对行情数据及订单执行结果的处理，具有更高的执行效率和更好的系统稳定性。

        5．开放性平台化算法交易平台
        此证券算法交易系统是一个开放性的平台级产品，目前由该证券公司信息技术中心自主开发维护，可以灵活地新增算法策略及对现有算法策略进行修改、调整等，较好地满足了业务部门及客户的多样化的需求；且算法交易策略、Progress复杂事件处理引擎Apama、各外围系统交互CEP适配器之间已实现松耦合，支持“插件化”方式新增外部数据源(如引入新的行情数据源等)及算法交易策略的接入。

三、算法交易对零售经纪业务的影响

        此证券算法交易系统上线后，首先应用于零售经纪业务领域。针对零售经纪业务客户来源广泛、需求多样化、尚不具备专业的算法交易投资经验、无力打造专属算法交易系统等特点，证券公司为普通散户、高净值客户和机构客户提供有针对性的算法交易服务。

        针对资金量较小的普通散户，因其需要完成的实际交易量有限，而且对于一些降低市场冲击成本的算法交易策略需求有限，证券公司为其提供一些便利性的算法，比如智能隔日限价单，止损/止盈单等交易策略，并针对这部分客户比较关注策略能否盈利的特点，提供位于服务器后端执行的期现套利、ETF套利等算法交易策略。相较于客户所采用的传统客户端套利工具，该方式提高了套利策略执行的稳定性和效率，如降低了滑点的产生概率。

        针对资金量较大、交易活跃的高净值客户，证券公司除了提供传统的算法交易策略外，还可以根据这部分客户的需求，定制化地开发一些交易策略供客户使用。

        针对买方机构客户(基金公司、QFII等)，证券公司提供了集中式的算法交易服务，在算法策略和系统的设计、开发、运行维护等各个环节，为客户提供专业化的服务。客户无需投入资源自建专属的算法交易系统，只需将其投资管理系统与证券算法交易系统对接，即可以使用较低成本享受到证券公司提供的从算法交易策略设计与开发、算法交易策略仿真与回测、算法交易IT系统建设等一揽子专业化服务，有效降低客户使用算法交易的成本。

        从算法交易在零售经纪业务使用的实际情况来看，算法交易对提升客户满意度、满足客户实际交易中的需求、增加客户黏性等方面，具有较大优势。运行一年来，此证券算法交易已经累计实现交易金额20多亿元。

        建设一个功能强大、支撑有力、应用灵活的算法交易平台是一个长期复杂的系统工程，需要整合公司算法交易策略设计、交易系统开发等各方面的资源，因此，算法交易系统的建设过程，也是证券公司不断推动内部资源整合的过程。

        此证券算法交易平台虽已投入实际生产，但已推出的算法交易策略还需要根据国内证券市场实际、交易品种特征、市场交易场景等因素进行调整，并根据实际执行效果进行不断优化；平台本身也有许多需要不断改进完善的地方，如更直观可信的执行效果评估等。

        目前证券公司已经组建了涵盖策略分析设计人员、算法交易系统开发人员、市场推广人员等在内的专业化算法交易团队，使策略的分析设计、开发实施、推广应用等各个环节无缝衔接并形成一个有机整体，从而推动该系统的深入应用。

相关链接：算法(量化)交易的发展与应用

        算法交易产生于美国，它的实质是使用计算机自动交易，以降低大额交易的交易成本，提高投资收益。20世纪70年代，经济全球化不断发展，资本市场日益繁荣，养老基金、对冲基金、共同基金等机构投资者迅速崛起，数量众多，规模宏大，这些大型企业急需在全球范围内进行融资。然而，证券流动性有限，金融机构只能依靠关系深厚的大牌经纪人才能完成大批买入或抛售股票而不惊动市场，为此，金融机构付出高昂的经纪费用，效率却不高，于是机构投资者开始寻找一种高效的交易方式。

        20世纪70年代早期，纽约证券交易所引入订单转送及成交回报系统与开盘自动报告服务系统，这标志着金融市场的下单指令流计算机化。进入80年代，程序化交易被广泛应用于股票与期货的跨市场指数套利交易中，即通过计算机系统实时计算股票组合与股指期货之间的价格偏差，当偏差大于一定域值时，自动触发交易指令。80年代后期及90年代，随着通信网络的大力发展，金融市场真正实现完全电子化，算法交易得到初步发展。2004年以来，得益于通信标准与政府新法规的引导与推动，算法交易快速发展。在亚洲金融市场，东京证券交易所、香港联交所和新加坡交易所等已经采用算法交易。相较于欧美市场，亚洲市场股票价差更大、流动性更差、成交更难，因此，算法交易的价值也更为突出。2006年，亚洲股票交易中接近1/10是通过算法交易完成的，最近的三年中大约有50%的衍生品交易变成了电子交易，其中又有75％采用了算法交易。

        随着股指期货业务等创新业务的不断推出，量化投资作为一种新型的投资理念逐步为中国的投资者所接受，券商IT系统建设也积累了丰富的经验，相关专业人才的储备亦逐渐完善，中国证券市场初步具备了实施算法交易的市场环境和技术条件。

（文章来源：中国金融电脑）
 

首页 上一页 1 2

扫码即可手机
阅读转发此文