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打造自主量化交易平臺

—— 一站式顧問服務

量化交易平臺概述

量化交易是指借助現(xiàn)代統(tǒng)計學和數(shù)學的方法，利用計算機技術來進行交易的投資方式。它從歷史數(shù)據(jù)中選擇經數(shù)量模型驗證的大概率事件制定策略，通過嚴格執(zhí)行來獲得持續(xù)穩(wěn)定的超額回報。它具有嚴格的紀律性、完備的系統(tǒng)性、善用套利思想、依靠概率取勝等優(yōu)勢。

這里的平臺是指一套完整的服務于研制量化交易策略的開發(fā)支持環(huán)境。它通過選擇合適的技術體系和技術架構，有效地縮短策略開發(fā)的時間和降低策略開發(fā)的難度。

當前，專業(yè)量化機構和寬客打造的量化交易平臺，通常有這些基本需求：

覆蓋量化交易完整生命周期，支持策略研發(fā)、策略回測、仿真交易、實盤交易全過程。
支持多種主流程序開發(fā)語言。
支持多個主要市場。

我們提供的XAPI統(tǒng)一行情交易接口，接入了各大市場的數(shù)據(jù)和交易通道，可以屏蔽各交易所接入差異和復雜性，有效的降低了人力成本。

在策略的實現(xiàn)過程中，引入復雜事件處理引擎(CEP)機制，對回測數(shù)據(jù)/仿真數(shù)據(jù)/實時數(shù)據(jù)/交易數(shù)據(jù)采用一致的事件模型。策略可以靈活的切換數(shù)據(jù)源而不用修改代碼，做到在研究/回驗/仿真/實盤各階段真正的無縫遷移。

用戶可以選用的編程開發(fā)語言，包括C, C++, C#, Python，Matlab，Java等。

為什么要自建平臺

幾年前，上期技術開放了CTP交易接口后，催生了國內一批期貨交易軟件的發(fā)展，當時他們的特點是基本采用封閉的自己設計的腳本編程語言，語法結構比較簡單，有很多表達的限制；逐漸的量化平臺實際上向2個方向在演化，一個是主要用于策略的研發(fā)環(huán)節(jié)，比較典型的就是Matlab和Python，因為它們有大量的數(shù)學庫可以直接被調用，并且支持矩陣運算，像基于Python的zipline回測框架就比較常用；另外一個方向的重點是高效快速地執(zhí)行策略，這類平臺由于個性化的需求比較強，采用第三方平臺常常不能滿足需求，使得一些私募團隊轉向自建量化交易平臺，基本上可以解決下面三個方面的問題：

1、成本控制

目前，商業(yè)化的第三方量化平臺主要有2種收費模式，一種是以成交量為基數(shù)來計算，一種是以年費來計算，不管采用那個計費的方案，隨著用戶的交易規(guī)模的上升，管理的賬戶的數(shù)目的增加，平臺費用都是比較大的一塊支出；自建平臺的話，只是在開始的付出一筆建設費，以后的總體運行支出就很少，而且，部署多套的話，也不會額外增加成本。成本方面實際上還有另外一種成本，就是因為平臺的轉換而投入的時間和學習成本。比如用戶一開始選擇了A平臺，用了一段時間以后，發(fā)現(xiàn)A平臺有些功能完成不了，于是切換到B平臺，這樣就會導致用戶需要將A平臺和B平臺都學習一遍，這個成本在實際工作中都是非常高的。自建平臺以后，一開始投入的學習時間和成本都能夠得到很好的保護。

2、策略安全

用戶開發(fā)的量化交易策略通常是最具商業(yè)價值的部分，所以，幾乎所有的量化團隊和個人對于的策略的安全性都是高度重視的。在目前的商業(yè)化平臺中，有些平臺的開發(fā)、回測、交易全過程都是在平臺提供商的云端進行；有些平臺雖然是在客戶的本機開發(fā)，但是回溯測試還是會和服務器發(fā)生交互；這些情況下，用戶對于策略的安全性的疑慮始終難以徹底打消。自建平臺就完全不存在這方面的問題，用戶的策略都完全在自己的掌控范圍內，除了發(fā)出的交易指令，不需要和外界的服務器交互。

3、功能定制

第三方平臺為了滿足多個方面的用戶需求，通常會做的大而全，這樣的執(zhí)行效率也會相應的下降；另外，這樣的產品的生命周期通常跨度比較大，會出現(xiàn)在早期設計產品架構的時候，不容易預計到后面的新的應用，比如像現(xiàn)在新出現(xiàn)的期權交易，在多數(shù)平臺上原先設計的時候，都不大可能考慮期權策略的交易。這樣的話，用戶如果要擴展定制一下新的功能，可能就會變得非常困難，甚至無法實現(xiàn)。而自己平臺本身就是量身定做，對于功能擴展就可以很容易的實現(xiàn)。

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平臺的架構設計

1、量化交易平臺架構圖

這個架構在設計的過程中，充分的考慮了各個功能模塊之間的解耦合。從大的結構來分的話，整個體系分成3層，Provider-XAPI-CTP完成了行情數(shù)據(jù)交易數(shù)據(jù)的連接；Strategy-Framework實現(xiàn)了策略的邏輯；最上面的CUI-From是和用戶交互的界面層。

2、XAPI統(tǒng)一行情交易接口封裝圖

這是XAPI統(tǒng)一行情交易接口的內部的實現(xiàn)示意圖，在這個統(tǒng)一接口中，目前，我已經集成了以下的柜臺API：

CTP期貨、CTP期權
LTS證券、LTS期權
金仕達期權
上海黃金交易所飛鼠接口
UFX
Wind

3、XAPI支持的上層編程語言

像期貨套利策略、期權交易策略對于框架的依賴程度比較低，可以直接基于XAPI做開發(fā)，當前支持的編程語言有：

C
C++
C#
Matlab
Python
Java
Com

預制模塊

1、XAPI

這個模塊在前面已經提到，主要是現(xiàn)在市場上的交易與行情API太多，分別對接每一個API特別麻煩，如果能統(tǒng)一用一套API接入就會很省事。目前的統(tǒng)一行情交易接口，實現(xiàn)了以下3點：

統(tǒng)一的結構體
統(tǒng)一的調用方式
靈活的加載方式

2、Data壓縮

自定義的二進制行情數(shù)據(jù)存儲格式，支持兼容Bar和Tick數(shù)據(jù)，支持無限深度行情，支持除權除息信息。將行情使用此格式編碼后再用7z或zip壓縮后再存儲。行情格式名定為Protobuf Data Zero(.pd0),Protobuf表示所用的核心庫，0表示了此種編碼的特點。如果采用這個數(shù)據(jù)格式記錄數(shù)據(jù)，可以將數(shù)據(jù)文件的大小縮小到原先的30分之一。

3、DataReceiver

這個模塊主要是讓用戶建立自己的數(shù)據(jù)中心，每天用戶可以使用這個行情接收器做行情數(shù)據(jù)的落地保存。記錄的格式就是上面介紹的.pd0格式，為了方便用戶在Python和Matlab中調用，我們提供了轉換到hdf5格式的輔助工具。

4、APIProvider

這個模塊是用于連接上層的OpenQuant和XAPI統(tǒng)一行情交易接口層。

5、DataSimulator

很多客戶有自己的歷史數(shù)據(jù)文件或數(shù)據(jù)源，但每次將歷史數(shù)據(jù)導入到OpenQuant中是一件很麻煩的事情，如果能直接讀取數(shù)據(jù)文件進行回測不就很方便了。所以我們在這提供了一種直接讀取數(shù)據(jù)進行回測的方法。

自建平臺服務體系

為幫助客戶自己搭建量化交易平臺，我們推出4個層次的服務體系。

一、免費項目評估

由于自建平臺是一個需要投入大量的人力、物力的系統(tǒng)工程，在工程實施前結合用戶的實際情況，做一個整體項目的方案設計是必不可少的步驟。為了讓用戶有針對性的選擇想要實現(xiàn)的目標，我們提供免費的項目評估和分層實施的建議，免費評估的內容，主要包括下面幾個方面：

整體項目推進方案的評估和建議
IT團隊的建設和分工建議
平臺運維的管理流程建議
技術方案選型

服務報價：免費

二、VIP1：策略層

當前，自建平臺的編程開發(fā)語言主要可選擇C#和Python，通常，Python語言用于策略的研發(fā)，C#開發(fā)語言用于策略的執(zhí)行。在這個階段我們重點放在策略的實現(xiàn)上。通過下面的幾個方面的實踐，可以讓用戶對最終將要實現(xiàn)的自己的平臺有一個直觀的認識，另外，這也是符合我們在構建一個大型系統(tǒng)的時候，采用分層的、模塊化的、逐步遞進的建設思想。一方面可以大大增強客戶對于整個系統(tǒng)建造成功的信心，另一方面也最大可能地減少項目推進過程中容易走彎路的情形，避免推翻重來的重大失誤。這幾個方面包括：