基于CEP的量化交易云平臺的設計與實現

王東潤 王雙慶 石偉華

摘 要：隨著國內證券市場的發展以及金融科技的不斷創新，許多投資機構和普通投資者對量化交易的需求越來越多。本文通過搭建一個基于復雜時間處理技術（Complex Event Processing，CEP）的量化交易云平臺來為量化投資者提供策略的編寫、研究、回測等功能，節省大量數據分析、投資策略考量和人工交易的時間，用大數據和人工智能優化后的策略進行理性的投資，克服人性的弱點以及認知偏差。同時，量化交易云平臺通過全面、系統地進行掃描來捕捉市場中的錯誤定價和錯誤估值所帶來的機會，從而發現估值洼地，幫助投資者獲得盈利。

關鍵詞：量化交易 證券投資 云平臺

中圖分類號：TP319 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2018）10（b）-0009-02

近年來，隨著人工智能、大數據、云計算等互聯網科技的迅猛發展，“互聯網+”新業態不斷涌現，金融業通過大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等最新IT技術，推動了“金融科技3.0”時代的到來。正是在這種產業變革大背景下，再加上2010年4月股指期貨的出臺，我國的量化投資市場發展潛力逐漸顯現，無論是普通投資者還是各類機構都開始將研究方向及資金投入轉向量化交易。量化交易目前處于起步階段，且在未來幾年隨著人工智能等的進一步發展，將逐漸進入它的興盛階段，而量化交易平臺也隨之進入一個爆發期。

1 量化交易云平臺的優勢及創新點

（1）量化交易能引進各種復雜因子，完成人工不能完成的策略開發和優化，確保復雜的交易及策略得以快捷的實現。通過篩選出來的最優策略運用于不同的市場和不同的品種，減少市場沖擊成本，提高盈利。同時量化交易便于驗證制定的交易策略，可以更深層次的長周期檢驗策略是否有效，從而得到令人信服的結論。

（2）相對于人工交易來說，程序交易的時間幾乎為零，程序化比人工下單更容易成交到即時的價格行情，同時能避免人的情緒干擾以及減少勞力成本和時間成本。

（3）云平臺相對于傳統平臺穩定性更好、安全性更高，在服務器出現故障的情況下能自動轉移到其他機器上，避免投資者的交易受到影響，對于用戶不愿分享自己編寫的源碼進行加密處理，不泄露源碼，以確保策略的版權和安全。同時云平臺不再局限于一臺或者幾臺服務器之間，其存儲能力和容量大大提高，投資者的各種操作記錄以及前期的行情資訊數據等都可以存儲，避免丟失。

（4）由于金融行業的量化交易平臺具有異構以及松耦合等特點，目前國內比較流行的傳統的系統架構難以滿足這類系統的實際需要。復雜事件處理將數據庫過程顛倒過來，將查詢條件進行索引存儲，讓事件流經過查詢條件來觸發動作。通過這種方法大大提高了事件處理的實時性和處理復雜事件的能力，滿足了金融行業量化交易平臺的特殊需求。

2 量化交易云平臺的功能實現

通過擬設計實現的基于復雜事件處理的量化交易云平臺，可以有效地幫助各類投資者根據模型的運行結果進行決策。在平臺交易規則約束下既可以克制人性中貪婪而引發的投資沖動，并且可以跟蹤資金的使用和收益，從而實現多層次、多角度、多數據的去分析投資品種。無論對于個人還是機構投資者，都能以更小的人力成本去獲取更多的收益，減少交易的摩擦和成本，促進更加高效的風險對沖，增加盈利。本文所介紹的云量化交易平臺能提供策略編寫、運行、管理、個人研究以及多種功能，具體包括模型計算、策略開發和行情資訊等功能。

2.1 模型計算

支持輸入各種模型參數，通過具體的行業模型、投資品種模型、算法交易模型等進行深入計算，深入挖掘歷史行情和歷史資訊進行多維度的智能量化分析，支持多種技術指標和算法體系快速的進行綜合分析與判斷。

2.2 策略開發

投資者可以根據自身的需求，結合基本面以及個人的風險偏好，運用技術指標進行策略開發，通過不斷地優化提高策略交易的效率和實用性。整個平臺支持各種主流開發語言以及擁有強大的開發庫，投資者可以運用自己所熟悉的語言進行策略編寫，同時可以對自己編寫的策略源碼進行權限控制，提供加密和分享和功能，將所有的操作以及策略編寫都能保存日志，避免丟失。

2.3 行情資訊

量化交易云平臺支持實時行情、歷史行情，同時也支持各種行情數據以及最新資訊等外部數據轉化為內部事件。行情數據及資訊不僅可以為策略運行開發者提供服務，也可以作為獨立的服務項目提供給其他訂閱用戶。平臺支持不同市場、品種以及頻率的行情數據和資訊，實時提供用戶各種信息。

3 云平臺的技術架構

這個量化交易云平臺沒有采用傳統的數據處理方式，而是采用了一種基于內存計算的面向數據流的實時數據分析技術——CEP，主要用于高速的復雜數據模式識別，在國外并廣泛應用于資本市場的量化交易和風險控制領域。倘若采用傳統的數據處理方式，由于在交易時間系統需要不斷采集各種新事件數據，系統必須從保存了靜態數據的數據庫中不斷查詢來判斷新的海量數據是否滿足系統設定的條件，在一些極端情況下很容易讀取錯誤的數據或者系統做出錯誤的判斷，從而對用戶在短時間內造成極大的損失。

CEP應用提供的實時智能處理能夠幫助企業借助數據修改當前的操作，而不僅僅是修改未來的操作。CEP主要分為8個比較關鍵的部分，分別為：EPL解析器、規則管理、事件接入、預處理、CEP引擎、數據模型、事件發派、行動模塊。預處理模塊會將事件送進CEP引擎之前預先做處理，包括字段過濾、字段填入、事件過濾、事件分流等，采用內部采用管線的架構方式，使用上會更靈活。通過CEP技術實現量化交易平臺高速處理海量信息的功能，可以將證券公司內部原有的各個業務系統有機地結合起來，屏蔽各個系統的異構性，通過企業服務總線實現了量化交易平臺與企業原有各業務系統之間的數據通信和消息傳遞，在不影響原有業務系統運行的情況下，實現了一個異步、松耦合、大數據量的、高速運行的量化復雜事件處理量化交易云平臺。

4 展望

量化投資是以數理模型來實現投資理念，通過程序來實現交易策略的一種投資方法，以大數據云計算等技術支持的量化交易云平臺為量化投資提供了強大的運算和存儲能力，對推動市場參與度，提高金融機構創新能力具有非常重要的意義。目前國內的金融行業的量化交易云平臺相對于國外還處于一個起步的水平，大多數平臺仍然運用傳統的系統架構，難以滿足市場各種用戶機構的實際需要。通過CEP技術打破傳統的事物處理方式，極大地提高了數據處理的速度以及精確性，更好地滿足金融市場的特定需求，提升用戶的體驗。量化投資將促進市場的有效性，優化資源的配置，減少證券交易市場中的不平等，保持證券交易市場的平穩波動，運用量化投資的方法和機理將成為中國市場未來投資策略的一個重要發展趨勢。

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