2023量化交易科技白皮書

CONTENTS一、量化科技概 （一）量化科技內(nèi)涵與外 1、量化科技的內(nèi) 2、量化科技的外 （二）量化科技發(fā)展歷 1、國際量化科技發(fā)展歷 2、國內(nèi)量化科技發(fā)展歷 （三）量化科技發(fā)展驅(qū)動(dòng)因 1、經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展是根本驅(qū)動(dòng)因 2、科技進(jìn)步是保障性驅(qū)動(dòng)因 3、投資和理財(cái)需求是直接驅(qū)動(dòng)因 （四）全面注冊制實(shí)施推動(dòng)量化科技發(fā) 1、價(jià)格籠子機(jī)制設(shè)立凸顯量化優(yōu) 2、融券券源擴(kuò)大利好中性量化策 3、上市公司擴(kuò)容提升量化策略空 二、科技在量化交易中的應(yīng) （一）數(shù)據(jù)獲取階 1、 2、網(wǎng)絡(luò)爬 （二）數(shù)據(jù)加工階 1、多模態(tài)數(shù)據(jù)處 2、數(shù)據(jù)清 3、因子計(jì) （三）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階 1、數(shù)據(jù)庫存 2、文件存 3、數(shù)據(jù)倉庫整 （四）策略研究階 1、機(jī)器學(xué)習(xí)算 2、策略回測技 3、量化投研云服 （五）策略構(gòu)建階 策略編程邏 策略編程語 （六）策略執(zhí)行階 1、低延遲技 2、極速柜 3、極速行 4、算法交 5、聯(lián)合風(fēng) （七）投后分析階 1、凈值分 2、持倉分 3、收益分 4、風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)分 5、Brinson分 6、多因子分 三、國際量化科技發(fā)展現(xiàn) （一）國際量化科技監(jiān)管環(huán) 1、美國對量化交易的監(jiān) 2、歐盟對量化交易的監(jiān) 3、英國對量化交易的監(jiān) （二）國際量化科技典型公 1、文藝復(fù) 2、嘉信理 3、先鋒領(lǐng) （三）國際量化科技發(fā)展特 1、數(shù)據(jù)依賴加 2、技術(shù)發(fā)展迅 3、硬件算力提 4、風(fēng)控性能增 5、監(jiān)管審查趨 四、國內(nèi)量化科技發(fā)展現(xiàn) （一）國內(nèi)量化科技監(jiān)管環(huán) 1、對于量化交易的監(jiān) 2、對于量化科技相關(guān)機(jī)構(gòu)的監(jiān) 3、量化科技相關(guān)監(jiān)管處罰案 （二）國內(nèi)量化科技典型公 1、幻 2、國泰君安期 3、聚 （三）國內(nèi)量化科技發(fā)展特 1、交易鏈路極致 2、量化投研智能 3、行業(yè)服務(wù)生態(tài) 4、監(jiān)管方式數(shù)字 5、合規(guī)完善持續(xù) 五、量化科技生態(tài)體 （一）服務(wù)機(jī) 1、基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù) 2、交易平臺(tái)服務(wù) 3、算法服務(wù) 4、數(shù)據(jù)服務(wù) （二）交易 1、證券交易 2、期貨交易 （三）金融機(jī) 證券公 公募基 期貨公 量化私 （四）學(xué)術(shù) 1、量化交易對市場有效性影響的研 2、學(xué)術(shù)界的量化科技研 3、學(xué)術(shù)界與業(yè)界的合 （五）人才培 1、量化科技人才畫 2、高校人才培 3、企業(yè)培 六、量化科技發(fā)展痛點(diǎn)及挑 （一）制度體系層 1、量化交易監(jiān)管框架仍需完 2、行業(yè)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)有待加 （二）機(jī)構(gòu)層 1、技術(shù)與業(yè)務(wù)創(chuàng)新迭代頻 2、數(shù)據(jù)治理體系仍需優(yōu) 3、量化科技投入競爭加 4、量化風(fēng)控體系有待升 （三）生態(tài)層 1、量化科技人才緊 2、尖端技術(shù)部分受 3、跨機(jī)構(gòu)協(xié)作較困 4、量化科技不夠普 七、量化科技發(fā)展建 （一）制度體系層 1、完善監(jiān)管框架與行業(yè)標(biāo) 2、從業(yè)務(wù)本質(zhì)出發(fā)進(jìn)行監(jiān) （二）機(jī)構(gòu)層 1、加強(qiáng)前沿科技的研發(fā)與應(yīng) 2、賦能多層次多類型業(yè)務(wù)場 3、持續(xù)推進(jìn)綜合風(fēng)控體系優(yōu) 4、推進(jìn)交易平臺(tái)服務(wù)功能建 （三）生態(tài)層 1、加速量化科技人才培 2、提升基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)建 3、強(qiáng)化行業(yè)生態(tài)共建共 4、促進(jìn)普惠與投資者教 -14--01--02 （一）再次，合規(guī)風(fēng)控方面，由于交易與投資活動(dòng)涉及到政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、各類宏微觀的具體事件乃至對量化科技在社會(huì)經(jīng)濟(jì)、金融風(fēng)險(xiǎn)、政策法規(guī)以及合規(guī)風(fēng)控等各個(gè)方面提出兼容性的保障要求。2量化科技需要為量化投資提供相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理工具，可用于風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)采集，提供多維度數(shù)據(jù)分析技動(dòng)態(tài)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)事件的甄別、判斷、跟蹤、捕捉等活動(dòng)。--03--04（二）1量化投資的產(chǎn)生與興起（60-80量化投資是依托于計(jì)算機(jī)技術(shù)的自動(dòng)化交易，它伴隨著計(jì)算機(jī)的產(chǎn)生而產(chǎn)生，伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和證券市場的發(fā)展而不斷發(fā)展。全球計(jì)算機(jī)信息技術(shù)與證券市場發(fā)展最快，規(guī)模最大的地區(qū)是美國。1946·諾依曼發(fā)明出世界上第一臺(tái)民用計(jì)算機(jī)，隨著民用計(jì)算機(jī)的不斷普及，一些交易者開始使用計(jì)算機(jī)編制程序，嘗試應(yīng)用于證券交易，這即是量化交易的萌芽。1969年，愛德華·索普利用他發(fā)明的“科學(xué)股票市場系統(tǒng)”（實(shí)際上是一種股票權(quán)證定價(jià)模型111971年，美國巴克萊投資管理公司發(fā)行了第一只指數(shù)基金，標(biāo)志著量化投資基金的開始，量化投19731989-20093544％的收益提成，則該基金實(shí)際的年化收益60％。西蒙斯也因此被稱為“量化對沖之王”，是量化投資的標(biāo)桿人物。量化投資的高速發(fā)展（901994年，約翰·梅里威瑟成立長期資本管理有限公司（LTCM），創(chuàng)立期權(quán)定價(jià)模型（OPM）并邀量化投資的新發(fā)展（21212008時(shí)伴隨互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和證券市場的發(fā)展，量化投資開始進(jìn)入快速發(fā)展階段，經(jīng)過十?dāng)?shù)年的發(fā)展，涌現(xiàn)出了一大批巨型的專業(yè)量化對沖基金、金融科技服務(wù)商和特色券商，代表性的公司有嘉信理財(cái)（Charles體的生態(tài)系統(tǒng)。一些金融服務(wù)商還發(fā)展成了量化交易應(yīng)用程序開發(fā)商，開發(fā)內(nèi)容涵蓋復(fù)雜交易、一鍵下全面交易前風(fēng)險(xiǎn)管理、自動(dòng)化批次定位程序、多資產(chǎn)交易系統(tǒng)等各個(gè)層面。2209021保險(xiǎn)基金、QFII1.1）。（1）(2002-2002101561801801802002118億元人民幣，自此開啟國內(nèi)機(jī)構(gòu)量化投資的時(shí)代。2004827--05--06投資和量化科技的開發(fā)應(yīng)用尚處于起步、摸索階段。因此，對于公募基金量化產(chǎn)品來說，2010年之前（2）加速發(fā)展階段（2010-2010年開始，我國證券市場進(jìn)入創(chuàng)新發(fā)展新階段，融資融券業(yè)務(wù)與期指期貨的推出標(biāo)志著我國股金管理與資產(chǎn)配置等提供了基礎(chǔ)性金融工具。20136在這個(gè)階段，金融工具的進(jìn)一步擴(kuò)充也是量化投資出現(xiàn)爆發(fā)式發(fā)展的原因之一。20152等各種選股方式。各類量化對沖策略如股票中性、股票多空、CTA201872%。（3）逐步成熟階段（20192018427P2P、影子銀行等不規(guī)從這一時(shí)期開始，一些新銳券商大力布局金融科技，量化科技開始真正步入規(guī)范、成熟發(fā)展的新時(shí)2019成為券商金融科技發(fā)展的先驅(qū)。時(shí)至今日，華鑫依托極速交易系統(tǒng)打造的適合公募、私募等專業(yè)量化投22018aray交易APP將決策、AI（三）1改革開放之后我國經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展進(jìn)入快車道，20804023（四）1--07--082通過“價(jià)格籠子規(guī)則前置過濾器”，一旦限價(jià)超越價(jià)格籠子，則自動(dòng)按規(guī)則計(jì)算新的限價(jià)，再執(zhí)行交易任務(wù)，避免全面注冊制后的廢單問題。無需盯盤，可將交易時(shí)間成本降到最低，結(jié)合極速交易通道更可以大幅提高成交效率。因此，全面注冊制的實(shí)施，可以推動(dòng)更多的散戶使用量化工具，從而推動(dòng)量化交易的進(jìn)一步散戶化、普及化。2擴(kuò)大了融券券源范圍。量化交易策略有兩個(gè)主流產(chǎn)品，即指數(shù)增強(qiáng)和中性產(chǎn)品。中性產(chǎn)品是指同時(shí)構(gòu)建多頭和空頭頭寸，空頭一般會(huì)用股指期貨、期權(quán)、融券來做對沖。2023%20-30%，融券比例明顯偏低，在一定程度上影響了量化交易可提高策略的收益和容量。3--09--PAGE10 科技在量化交易中的應(yīng)量化交易利用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，通過對金融市場的歷史數(shù)據(jù)和市場現(xiàn)狀等進(jìn)行分?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)、策略研究、策略構(gòu)建、策略執(zhí)行和投后分析七個(gè)階段討論科技在量化交易中的應(yīng)用，涵蓋了量化交易的投前、投中和投后全過程。（一）開源數(shù)據(jù)接口：Tushare氣象服務(wù)商：TheWeatherCompany、國內(nèi)外的GDP、CPI、PPI1、（ApplitionPogamIneraeAPI定義了多個(gè)軟件系統(tǒng)之間的交互規(guī)范，包括可調(diào)用或請求的種類、調(diào)用或發(fā)出請求應(yīng)使用的數(shù)據(jù)格式和應(yīng)遵循的慣例等信息。它還可以提供擴(kuò)API件的，也可以是基于行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)的以確?；ゲ僮餍?。通過信息封裝，API許用戶獨(dú)立地使用接口3。在量化交易領(lǐng)域，用戶可以使用API接口從數(shù)據(jù)供應(yīng)商處下載需要的數(shù)據(jù)。usae等開源的PytonAPI宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)類型，可以方便地進(jìn)行量化分析和研究。每日的數(shù)據(jù)更新較快，一般可以在1-2、通聯(lián)數(shù)據(jù)、聚寬、掘金量化等。但這些平臺(tái)在數(shù)據(jù)管理和收費(fèi)模式上存在一些差異，用戶可根據(jù)自己的需求選用合適的數(shù)據(jù)源。2ResourceLocatorURL）來查找目標(biāo)網(wǎng)頁，將用戶所關(guān)注的數(shù)據(jù)內(nèi)容直接返回給用戶，并不需要在量化交易領(lǐng)域，網(wǎng)絡(luò)爬蟲的最終目的是自動(dòng)從互聯(lián)網(wǎng)（包括新聞媒體和財(cái)經(jīng)網(wǎng)站上的公開數(shù)據(jù)）中獲取交易所需的信息。目前用于爬蟲開發(fā)的主要語言為PHP、Jaa、PyhonC++Python（二）1多模態(tài)（Multmodal）是具有不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，來自不同的采樣數(shù)據(jù)，描述同一對象的多媒以獲得更多的信息和洞察力的技術(shù)。常見的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理技術(shù)支持多種不同的數(shù)據(jù)模型，包括結(jié)構(gòu)化eyalue自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，簡稱NLP）--PAGE12ABShort-TermMemory，簡稱LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和預(yù)訓(xùn)練的基于詞表/規(guī)則的情感分析工具（ValenceAwareDictionaryandsEntimentReasoner，簡稱VADER）等。CSnowball424Snowball3價(jià)格、資金流，以及各類K線等技術(shù)指標(biāo)，包括動(dòng)量指標(biāo)、周期指標(biāo)、成交量指標(biāo)、價(jià)格指標(biāo)等。第（三）1關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（eltionalDaaseManaementSyem，RDBMS）利用了關(guān)系模型來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)庫特別適合于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，因?yàn)榭梢詫⒉煌摹皩ο蟆保ɡ缃灰姿?shù)據(jù)源和價(jià)格等）設(shè)計(jì)為單獨(dú)的表，并在不同的表之間定義關(guān)系。RDBMS（trutuedQueryLanguae，SQL）對財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢操作。常用的RDBMSOacle、MySQL、SQServerogSQLRDBSDBMS2.110InfluxDB（Go）、db（收費(fèi)的高性能金融序列數(shù)據(jù)庫）DolphinDB（我國國產(chǎn)的高性能分布式時(shí)序數(shù)據(jù)庫，由浙江智臾科技有限公司自主研發(fā)）等。時(shí)序數(shù)據(jù)庫通常具有以下特點(diǎn)：（a）時(shí)間戳索引：時(shí)序數(shù)據(jù)庫通常會(huì)自動(dòng)將時(shí)間戳作為（b2.21023（四）15。監(jiān)督學(xué)習(xí)是對有標(biāo)簽（已知類別）52.36。（債券等）的價(jià)格或市場趨勢。這些模型基于不同的數(shù)學(xué)原理和假設(shè)，主要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和多種市場指標(biāo)進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，具有不同的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。以下是一些常見的預(yù)測模型。見的算法有支持向量機(jī)（SupportVectorMachine，簡稱SVM）、隨機(jī)森林和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。C6可以應(yīng)用于股票、債券、商品等多種金融產(chǎn)品的分類和組合方案制定。常見的聚類算法有K均值聚類withNoise，簡稱DBSCAN）算法和譜聚類（SpectralCluster）算法等。無監(jiān)督學(xué)習(xí)在金融市場結(jié)構(gòu)分析中的另一個(gè)應(yīng)用是降維。降維可以削減高維數(shù)據(jù)的冗余和噪聲，加速模型訓(xùn)練和推理，同時(shí)提供更加直觀和可解釋的特征空間。在金融市場中，降維可以幫助發(fā)現(xiàn)相關(guān)變量、挖掘因果關(guān)系和隱含規(guī)律，進(jìn)而幫助進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估和預(yù)測。降維技術(shù)如主成分分析（PrinialComponentAnalysis，PCA）t入（-ditribuedochaticNeighborEmbeddingSNE）可以用于分析高維金融數(shù)據(jù)，提取重要特征。無監(jiān)督學(xué)習(xí)還可以應(yīng)用于金融市場中的異常檢測。異常檢測可以發(fā)現(xiàn)在金融市場中的非正常事件并并提供精準(zhǔn)的市場預(yù)警。常用的異常檢測算法有孤立森林（soltionoet）和局部異常因子（oalOutlieraor，簡稱OF）等。近年來，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法已被證明在決策問題中有效，在解決動(dòng)態(tài)的、不確定的金融領(lǐng)域問題上具有突出易規(guī)律，并根據(jù)這些規(guī)律來制定交易策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)目前已經(jīng)應(yīng)用在股票、期貨、數(shù)字貨幣、黃金、外匯等市場，在不同的交易策略上取得了較好的效果，如資產(chǎn)組合優(yōu)化、交易執(zhí)行策略、高頻交易策略和跨資產(chǎn)交易策略等。目前應(yīng)用在交易策略優(yōu)化中Q（DeepQNtwork,DQN（AsynchonousAdanaeAo-Citic，簡稱A3C）、近端策略優(yōu)化算法（PximalolicyOtimition，簡稱PPO）?，F(xiàn)在金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)開始將強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于優(yōu)化交易執(zhí)行策略。比如一些投資銀行和交易公司通過構(gòu)建強(qiáng)化場變化并為其客戶提供更好的投資建議。2.5OpenAI20221130ChatGPT公開資料顯示，ChatGPT來利率的預(yù)測模型，并使用均方誤差（Mean-SquareError，MSE）對其進(jìn)行評價(jià)。2策略回測是利用測試集數(shù)據(jù)的模型預(yù)測結(jié)果編寫策略，并用測試集的歷史數(shù)據(jù)對策略進(jìn)行校驗(yàn)的過程。策略回測技術(shù)通常指那些通過歷史數(shù)據(jù)，對交易策略進(jìn)行模擬測試的軟件。它可以幫助我們檢驗(yàn)交易策略的盈利能力，評估風(fēng)險(xiǎn)收益比，優(yōu)化交易參數(shù)等。目前市面上有很多種策略回測工具，比如PythonBactaderZipline庫、RquantmodblerTickDaSuie3輿情數(shù)據(jù)、多模態(tài)數(shù)據(jù)，也需要更多的TB7（五）12經(jīng)過多年的發(fā)展，不少編程語言已經(jīng)形成了強(qiáng)大的開發(fā)框架、豐富的函數(shù)庫和第三方庫，用戶可根Python、C、C++、JaaFPGA程。Python流行的量化策略編寫工具，andas、scipy、numpy、zipline迎。C、C++和JaaFPGA能實(shí)現(xiàn)可預(yù)知的超低時(shí)延，該技術(shù)已在模型計(jì)算、高頻交易等領(lǐng)域大放異彩?？蓪Ｗ⒂诓呗?，也有很多開源的量化交易框架（vnpy、easyquant等）（六）1軟件加速庫（MthernelLibaryMKL）是英特爾公司提供的一套經(jīng)過高度優(yōu)化和廣泛線程化的數(shù)學(xué)庫，專為需要極致性能的科學(xué)、工程及金融等領(lǐng)域的應(yīng)用而設(shè)計(jì)。核心數(shù)學(xué)函數(shù)包括基礎(chǔ)線性代數(shù)子程序庫（BasicLinarAlebaSubpogams，BLAS）、線性代數(shù)程序包（LinarAlebaCKae，LACK）、可擴(kuò)展線性代數(shù)庫（SalableLinarAlebaCKae，aLAC）、稀疏矩陣解算器、快速傅立葉轉(zhuǎn)換、矢量數(shù)學(xué)及其它函數(shù)。在量化交易中，MKL應(yīng)用主要體現(xiàn)在優(yōu)化算法和高性能計(jì)算方面，廣泛應(yīng)用于量化風(fēng)險(xiǎn)模型、量化數(shù)據(jù)分析、量化交易計(jì)算等領(lǐng)域。增強(qiáng)矢量擴(kuò)展指令集（AdvancedVectorExtensionsAVX），是英特爾公司推出的一種單指程序。在量化交易中，AVX數(shù)據(jù)平面開發(fā)套件（DataPlaneDevelopmentKitDPDK）DPDK可以應(yīng)用于高頻交易、網(wǎng)絡(luò)傳輸和數(shù)據(jù)處理等場景。在高頻交易中，DPDK可以實(shí)現(xiàn)快速收發(fā)交易數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)控市場行情；在網(wǎng)絡(luò)傳輸中，DPDKDPDK優(yōu)化操作系統(tǒng)內(nèi)核可以顯著提高計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。在量化交易領(lǐng)域中，操作系統(tǒng)內(nèi)核優(yōu)化可以幫助提高交易系統(tǒng)的響應(yīng)速度和穩(wěn)定性，從而實(shí)現(xiàn)更高效的交易操作。例如，高頻交易通常會(huì)采用高性能服務(wù)器，如高主頻CPU8、高速內(nèi)存和固態(tài)硬盤等，以提高計(jì)算CPUCPUTCP9（1/2）1~2CPU隨著計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的發(fā)展，普通CPU無論是在計(jì)算能力，還是資源成本上相對于一些專用硬件CPUCPU超頻技術(shù)：通過超頻技術(shù)，提高CPU、內(nèi)存等硬件設(shè)備的工作時(shí)鐘頻率，從而達(dá)到改善服務(wù)器性能的目的。搭載了超頻技術(shù)CPU多核并行處理：現(xiàn)代計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的核心處理器CPU有幾十個(gè)處理核心，每個(gè)處理器核心可以獨(dú)立地執(zhí)行任務(wù)。充分利用每個(gè)CPU的核心，可以大幅提高程序的處理性能，使其能夠處理更復(fù)雜的計(jì)算圖形處理器（GaphicsPoessingUnit，GPU），是一種專門用于圖形處理的微處理器。GPUGPU也有了廣泛的應(yīng)用，特別是在科學(xué)計(jì)算、深度學(xué)習(xí)和加密貨幣挖掘等方面。在量化領(lǐng)域，GPU目前，GPU服務(wù)器市場上的主要廠家包括英偉達(dá)、AMD和英特爾等。其中，英偉達(dá)是GPU服務(wù)GPU70AMD8CentralProcessUnit，意為中央處理器，是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的運(yùn)算和控制核心，是信息處理、程序運(yùn)行的最終單元，通常9TransmissionControlProtocol20304473.733.3%JonPeddieResearch2022Q4GPU市場中，英偉達(dá)、AMD85%、9%6%。現(xiàn)場可編程門陣列（FieldProgrammableGateArrayFPGA），是一種可編程邏輯器件，可以通過編程實(shí)現(xiàn)特定的電路功能。與CPU和GPU等通用處理器相比，F(xiàn)PGA是專用硬件，可以提供極高的性能和靈活性，同時(shí)具有很低的功耗和延遲。FPGA硬件加速技術(shù)在量化交易中得到了廣泛應(yīng)用，在高頻交易中，F(xiàn)PGA可以用于實(shí)現(xiàn)低延遲的算法交易策略，例如訂單簿處理、行情數(shù)據(jù)處理等。FPGA功能的集成電路。在人工智能領(lǐng)域，ASIC的作用是加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理。谷歌公司專為深度學(xué)TensorFlow（TensorProcessingUnitTPU）ASIC。TPUO操作，采用更大的片上內(nèi)存，以減少對動(dòng)態(tài)隨機(jī)存取內(nèi)存的訪問。與FPGA相比，ASIC根據(jù)特定使B低延遲網(wǎng)卡是指在數(shù)據(jù)中心和高性能計(jì)算領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用的一種高性能網(wǎng)卡，其主要特點(diǎn)是具有極低的網(wǎng)絡(luò)延遲和高帶寬。在量化交易中，低延遲網(wǎng)卡可用于優(yōu)化交易系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)通信，減少交易指令和市場行情數(shù)據(jù)的傳輸延遲，從而提高交易的執(zhí)行效率和準(zhǔn)確性。低延遲網(wǎng)卡普遍具備內(nèi)核旁路模式及用2.6可編程交換機(jī)（ProgrammableSwitch）是一種具有可編程能力的網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)。它與傳統(tǒng)交換機(jī)不（uThough免碎片轉(zhuǎn)發(fā)（agmen-ee）和存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)（oe-and-orad）。存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)模式需要等到整個(gè)數(shù)據(jù)包全部收到后才開始發(fā)送，這樣雖然可靠性高，但是增大了延時(shí)。低延遲交換機(jī)使用直接轉(zhuǎn)發(fā)模式，當(dāng)收到數(shù)據(jù)包的部分字節(jié)時(shí)就可以開始轉(zhuǎn)發(fā)，相對于存儲(chǔ)轉(zhuǎn)發(fā)模式，大大減少了數(shù)據(jù)緩存時(shí)間，轉(zhuǎn)發(fā)延遲5005為了降低網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲，交易公司通常會(huì)采用專線連接到交易所，以確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠4019在現(xiàn)代局域網(wǎng)中，千兆網(wǎng)絡(luò)與萬兆網(wǎng)絡(luò)是兩種常見的帶寬規(guī)格。千兆網(wǎng)絡(luò)的傳輸速率可達(dá)（1000Mbps）10，而萬兆網(wǎng)絡(luò)的速率則可達(dá)10Gbps（10000Mbps）。以1kB的數(shù)據(jù)為例，在千兆網(wǎng)絡(luò)10110MbpsGbpsBUDP相較于TCP（UserDatagramProtocol，簡稱UDP）協(xié)議具有更低的傳輸延遲。UDP不需要建立連接、確認(rèn)數(shù)據(jù)包的到達(dá)以及重新發(fā)送丟失的數(shù)據(jù)包，因此具有更高的傳輸速度和更低UDP對于高頻交易者來說，基于UDP組播的協(xié)議還有一個(gè)關(guān)鍵優(yōu)勢即公平性——它可在路由器層面保證同時(shí)對所有市場參與者發(fā)送消息，而不像TCP協(xié)議那樣會(huì)受軟件影響從而導(dǎo)致某些用戶比另一些用針對金融領(lǐng)域的特點(diǎn)，可以采用專門設(shè)計(jì)的應(yīng)用層協(xié)議，如FIX11/FAST12協(xié)議、STEP13協(xié)議和Binary14FIX/FASTFIXFIXSTEPFIX4.4FIXFASTFIXKey15Binary10GbpsBinary2.311FIXFinancialInformationeXchangeProtocol13STEPSecuritiesTradingExchangeProtocol1516壓縮速度解壓縮速度2極速柜臺(tái)作為大集中柜臺(tái)的補(bǔ)充，能夠更好地為高頻量化交易客戶服務(wù)，柜臺(tái)作為全鏈路的穿透部分，更低的柜臺(tái)穿透能有效提升策略的收益。極速柜臺(tái)分為軟件方案和硬件方案。軟件方案一般采用全內(nèi)存，數(shù)（CacheFPGA組播傳輸?shù)燃夹g(shù)來加速硬件柜臺(tái)內(nèi)的穿透延時(shí)。為了全鏈路的調(diào)優(yōu)，與極速柜臺(tái)上下游相關(guān)的模塊也需要進(jìn)行調(diào)優(yōu)，例如：低延時(shí)交換機(jī)的使用，低延時(shí)網(wǎng)卡的使用，機(jī)房物理位置調(diào)整，網(wǎng)絡(luò)防火墻調(diào)整，API3STEPBinaryFPGAUDPTCP。為了降低傳輸延時(shí)，選取最快的行情。行情分隔傳輸是將不同類的數(shù)據(jù)通過不同的組播地址或TCP連接傳輸，達(dá)到傳輸加417JVMJava（JavaVirtualMachine）的縮寫。JVM是一種用于計(jì)算設(shè)備的規(guī)范，通過在實(shí)際的計(jì)算機(jī)上仿真模擬可少的配置。5聯(lián)合風(fēng)控系統(tǒng)一般采用內(nèi)存流式計(jì)算的方法，并發(fā)計(jì)算規(guī)則，在千萬級(jí)計(jì)算路徑下仍可實(shí)現(xiàn)微秒（七）1通過多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)收益指標(biāo)，對策略整體的風(fēng)險(xiǎn)、收益表現(xiàn)進(jìn)行刻畫。由于凈值數(shù)據(jù)相對于持倉等其他如果走勢一致，說明兩者的風(fēng)格非常相似。23（自上而下（s上需要組合與基準(zhǔn)的收益及權(quán)重?cái)?shù)據(jù)。例如，基于策略的收益情況，通過對可視化的累積收益，包括普通和對數(shù)軸兩種模式下的年化收益統(tǒng)計(jì)、月度收益、以及月度收益分布的展示加以具體分析。4beta、sharpebeta，sharpe55、BrinsonBrinson6fama-french的模型以及因beta。--PAGE30 國際量化科技發(fā)展現(xiàn)（一）1美國是量化交易的起源地之一。美國政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)，以美國證券交易委員會(huì)（SecuriieschneCommission，SEC）和商品期貨交易委員會(huì)（CommodityutuesadingCommission，簡稱CFC）可能的負(fù)面影響。3.1改進(jìn)信息獲取和收（ConsolidatedAuditTrail信息來源更加集中，交易數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)粒度更加細(xì)致，可以捕捉所有交易從訂單生成到執(zhí)行或取消的完整記錄，能夠?qū)Ω哳l交易的訂單進(jìn)行合并監(jiān)測和分--PAGE32SEC提出對交易量符合一定標(biāo)準(zhǔn)的交對量化交易信息做2016年批準(zhǔn)美國金融業(yè)監(jiān)管局（theFinancialIndustryRegulatoryAuthorityFINRA）的提案，要求便于監(jiān)管機(jī)構(gòu)分析和調(diào)查是否存在操縱市場等方式。例如芝加哥商品交易所（ChiaoMeantilechane，CME）規(guī)定，所有在其環(huán)球交易平臺(tái)（Globx）的用戶必須注冊唯一的身份認(rèn)證，并使用該身份認(rèn)證進(jìn)行下單。在注冊身份認(rèn)證時(shí)，會(huì)有特定的選項(xiàng)表明其是否為程序化交易者。GlobxCME3.2事前預(yù)防2020要求量化交易算法事先進(jìn)行充分的測試并通過交易所認(rèn)證授權(quán)；二是對流量進(jìn)行管控，例如CME對投資者發(fā)出的撮合引擎信息量有一定的報(bào)單規(guī)模限制，每個(gè)產(chǎn)品在CMEGlobx中都有一個(gè)單筆下單最大量規(guī)定，這些規(guī)定因產(chǎn)品而異，并會(huì)定期進(jìn)行修訂；三是禁止市場擾亂行為，例如，美國納斯達(dá)克交易所明確規(guī)定，所有訂單的輸入必須具有執(zhí)行真實(shí)交易的目的，適應(yīng)具體監(jiān)管需事中保護(hù)漲跌停板機(jī)制：SEC規(guī)定當(dāng)某只股票漲跌幅超過一定幅度（根據(jù)股票類型分為10%，30%，50%）5500到7%，13%和20%時(shí)，一級(jí)、二級(jí)熔斷都將15：35交易所交易平臺(tái)斷鏈開關(guān)機(jī)制：SEC要求所有事后取消20139CFC發(fā)布《自動(dòng)化交易環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)控制和系統(tǒng)維護(hù)概念公告》，提出了交易取消和調(diào)整的相關(guān)建議，主要包括取消或調(diào)整交易的具體時(shí)間、交易者通知交易所錯(cuò)單情況的有效時(shí)間、以及交易所需立即告知市場參與者可能會(huì)被調(diào)整或取消的交易。23.3。2016（MarketAbuseRegulation,簡稱（1）擾亂或延遲交易所的運(yùn)作；（）影響其他交易者，致使無法或難以在交易系統(tǒng)上識(shí)別真正的買賣訂單；（3）影響金融資產(chǎn)的供求，給其他投資者帶來誤導(dǎo)。使監(jiān)管關(guān)口前移,2018指令Ⅱ（MarketsinFinancialDirectiveⅡ，簡MiFIDⅡ）系統(tǒng)做出調(diào)整保320082012MiFIDPRAFCA在量化交易參與者準(zhǔn)入與授權(quán)方面，英國有FCA批準(zhǔn)從業(yè)資格準(zhǔn)入的制度。英國金融服務(wù)和市場法案（FinancialServiceandMarketActFSMA）規(guī)定，在受監(jiān)管公司（包括基金管理公司等）FCAFSMA的受監(jiān)管的金融活動(dòng)。FSMA規(guī)定，除非適用豁免規(guī)定，任何公司或個(gè)人在英國從事受監(jiān)管活動(dòng)均必須FCAFCAPRAFCA（二）1文藝復(fù)興科技公司（RenaissanceTechnologiesLLChttps://www.）JamesSimons19824040TB，51503001390競爭者，目的是盡快幫助研究員檢驗(yàn)他們的想法。統(tǒng)計(jì)信號(hào)發(fā)現(xiàn)方面，2/3于多策略、高頻率、實(shí)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)控制模塊。資金容量方面，很早就確定了策略市場容量有限（90億到100），早已不再接受外部投資。19882018304939.120224073730.8824(+3.4%)1378201367357621971嘉信理財(cái)善于把握行業(yè)發(fā)展機(jī)會(huì)和技術(shù)的動(dòng)向，率先突破形成首發(fā)效應(yīng)。1980年開始開發(fā)電子交2419891992Onesource平臺(tái)，是全美首個(gè)免附加費(fèi)和交易費(fèi)的共同基金超市，1996年推出eSchwab開始網(wǎng)上證1819券交易，2009年實(shí)現(xiàn)線上無費(fèi)用ETFs交易，2011年為活躍投資者推出全新交易平臺(tái)，2015年推出24330003先鋒領(lǐng)航集團(tuán)（TheVanguardGroup，簡稱“先鋒領(lǐng)航”）1975翰·博格（JohnBogle）。S&P50019861990美元的指數(shù)型基金21。1987年，先鋒領(lǐng)航改進(jìn)了計(jì)算機(jī)技術(shù)，使先鋒領(lǐng)航指數(shù)基金在跟蹤市場基準(zhǔn)方面的能力有了顯著提高，從19841994S&P500指數(shù)基金的十年業(yè)績表現(xiàn)超過78%的普通股票基金；Vanguard500指數(shù)基金自推出之后每年都實(shí)現(xiàn)了凈現(xiàn)金流入，從19851999年年底，Vanguard5001204%，886%20155（VPAS），將智能投顧和傳統(tǒng)人工投顧相結(jié)合，一步降低了單位總成本。因此，Vanguard智能投顧雖然較晚進(jìn)入市場，但其規(guī)模增長速度非?？?，在50%Symbiont（三）120Vanguard212021131221（尤其是云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)）的發(fā)展，為人工智能深入量345--PAGE38 國內(nèi)量化科技發(fā)展現(xiàn)（一）1201020102《股指期貨合約、交易規(guī)則及其20109《期貨交易所業(yè)務(wù)活動(dòng)監(jiān)管工作9號(hào)——關(guān)于程序化交易的認(rèn)定及相關(guān)監(jiān)管工作的指導(dǎo)意見》（9）201010（試行20151《上海證券交易所股票期權(quán)試點(diǎn)20151《證券公司股票期權(quán)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控--PAGE4020153《關(guān)于加強(qiáng)股票期權(quán)程序化交易20153《證券公司網(wǎng)上證券信息系統(tǒng)技201510《證券期貨市場程序化交易管理20184《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)201912201912《關(guān)于股票期權(quán)程序化交易管理202042020202112021320217202111202111發(fā)布《北京證券交易所自律監(jiān)管20232《交易所交易規(guī)則（2023增加程序化交易報(bào)告制度的相關(guān)規(guī)24.220207《證券服務(wù)機(jī)構(gòu)從事證券服務(wù)業(yè)20208《證券公司租用第三方網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)開展證券業(yè)務(wù)活動(dòng)管理規(guī)定（試202010《〈證券服務(wù)機(jī)構(gòu)從事證券服務(wù)業(yè)務(wù)備案管理規(guī)定〉第九條的適用意見——證券期貨法律適用意16134.350ETF39.0150ETF50ETF（二）1212017力。策略研究員可以快速高效驗(yàn)證自己的想法，不受算力、模型大小等因素的制約。20235AI1500+95GPU75以上，計(jì)算和存GPUGPU集群資源，提升團(tuán)隊(duì)整體研發(fā)效率。2223ACM金牌得主，AI領(lǐng)域大牛和領(lǐng)軍人物，拓?fù)鋵W(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、控制論各學(xué)科博士等組成，以跨10000+2國泰君安期貨有限公司（簡稱“國泰君安期貨”，網(wǎng)址為https://）是國泰君安國泰君安量化交易平臺(tái)是國內(nèi)領(lǐng)先的衍生品極速交易技術(shù)平臺(tái)。量化資源建設(shè)年投入超億元，7交易所網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)。擁有充足的機(jī)房資源，豐富的柜臺(tái)（50+）速的交易優(yōu)化和穩(wěn)固的交易保障。國泰君安期貨具備領(lǐng)先行業(yè)的量化客戶服務(wù)優(yōu)勢。國泰君安期貨始終重視量化系統(tǒng)建設(shè)和技術(shù)研發(fā)投入。目前公司擁有五十余套柜臺(tái)系統(tǒng)，包括專注于交易速度的廣策、易達(dá)、盛立金融、艾科朗克、恒生NST滿足了中金機(jī)房托管客戶對跨市場行情和交易的需求。同時(shí)，公司在上交所和深交所機(jī)房部署了股票期權(quán)柜臺(tái)，滿足了股票期權(quán)程序化客戶對股票期權(quán)交易和跨市場行情的需求。3（https://），提供聚寬量化投研平臺(tái)沉淀6502017OP1511300JQDa8T020199A期貨數(shù)據(jù)、期權(quán)數(shù)據(jù)、基金數(shù)據(jù)、宏觀數(shù)據(jù)，還提供數(shù)百個(gè)常用因子和第三方數(shù)據(jù)庫；用戶可以方便地（三）11010023IT45--PAGE45 量化科技生態(tài)體24其中，量化投資機(jī)構(gòu)是核心驅(qū)動(dòng)者，他們發(fā)掘、整理和分析金融市場的大量數(shù)據(jù)，研究并開IT科技生態(tài)體系注入新動(dòng)力。（一）1A數(shù)據(jù)中心是量化交易中重要的基礎(chǔ)設(shè)施，合適的數(shù)據(jù)中心能讓投資者獲得交易時(shí)延優(yōu)勢和穩(wěn)定可靠的系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境。目前國內(nèi)各家交易所都自行建設(shè)了數(shù)據(jù)中心，讓量化投資者就近部署量化交易系統(tǒng)，如上交所的金橋數(shù)據(jù)中心、深交所的南方數(shù)據(jù)中心、中金所的唐銀機(jī)房等。這些數(shù)據(jù)中心大多與交易所的撮合中心距離較近，并且數(shù)據(jù)中心內(nèi)部各處光纖都做了等長處理，確保網(wǎng)絡(luò)時(shí)延方面公平，各交易所24--PAGE47B高速穩(wěn)定的行情服務(wù)對于量化交易至關(guān)重要，因此行情服務(wù)也是基礎(chǔ)設(shè)施之一。投資者的策略可能使用到全球各交易所的行情，行情的快慢直接影響到交易策略能否有效執(zhí)行?，F(xiàn)在交易所行情大多數(shù)可通過自建或者租用高速行情網(wǎng)絡(luò)接入到策略服務(wù)中。其它投資者則依賴于行情商來獲取行情，目前主要行情商包括彭博、萬得資訊、同花順、東方財(cái)富、財(cái)富通等。CD硬件設(shè)備指的是在進(jìn)行量化交易時(shí)所使用的服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、FPGA設(shè)備等。目前，國外品牌設(shè)牌包括：Cisco，Solarflare；FPGAE當(dāng)前基于AIAIAI需要部署大量的GPUGPUPU中心、蘇州高電IDC（公開資料顯示兩家數(shù)據(jù)中心提供GPUPU常難以滿足這方面的需求。上交所技術(shù)有限責(zé)任公司（簡稱上交技術(shù)）自建的數(shù)據(jù)中心主要包括證券技術(shù)大廈25和金橋數(shù)據(jù)25（上海）4.71.86用三路獨(dú)立的110kV市政電源作為常用電源，分布式冗余架構(gòu)，以并列運(yùn)行的模式供電，如遇任意一路市電故障，將由另外兩路分?jǐn)偣收匣芈废碌挠秒娯?fù)荷。項(xiàng)目配備了N+1滿負(fù)荷容量的應(yīng)急電源柴油2NAD3-D82263.1kW/機(jī)柜（服務(wù)器機(jī)柜）1kW（網(wǎng)絡(luò)列頭柜）。B為托管用戶提供獨(dú)立監(jiān)控室、固定監(jiān)控坐席（條形辦公位）CA（條形辦公位）、固B（L）和共享坐席。D授時(shí)等網(wǎng)絡(luò)接入服務(wù)，并提供一系列增值服務(wù)，包括交叉鏈接、波分傳輸、ISP160010G40G160G，并實(shí)現(xiàn)了上期所和能源中心行情的組播傳輸，降低了行情傳輸對于網(wǎng)絡(luò)的壓力，保證投資者接收行情的公平性。2021年，上期技術(shù)GB50174A4kW，202342看穿式監(jiān)管等要求。投資者對于交易平臺(tái)的核心需求是合規(guī)、高速、穩(wěn)定。量化交易平臺(tái)服務(wù)商主要分以下幾類：交易所交易平臺(tái)服務(wù)商、經(jīng)營機(jī)構(gòu)自研平臺(tái)服務(wù)商、市場化交易平臺(tái)服務(wù)商。CC++FPGA主要包括：數(shù)據(jù)中心交易行情接入服務(wù)、寬帶廣播、SDH/TP、高速地面行情網(wǎng)、行情網(wǎng)關(guān)、寬帶雙向、廣域網(wǎng)共享通道交易行情接入服務(wù)、交易網(wǎng)關(guān)、交易單元等。2007PAPITP數(shù)據(jù)庫，完備支持各家期貨交易所的交易業(yè)務(wù)，具備高可靠、大容量、高穩(wěn)定、安全開放等特點(diǎn)。伴隨TPTPAPI隨著CTP系統(tǒng)不斷成熟，CTP作為期貨市場量化交易平臺(tái)也進(jìn)入高速發(fā)展階段。目前，CTP在級(jí)，18AACTP14，36ACTP22在量化交易細(xì)分領(lǐng)域高頻交易支持方面，上期技術(shù)推出了極速量化交易平臺(tái)CTPmini，專注服務(wù)于高頻、低延時(shí)、做市需求的專業(yè)量化交易者。CTPⅡmini具備穩(wěn)定、高速、業(yè)務(wù)豐富等特2023262CTPmini3（T0/（5.1G-PB券商自研以及量化私募自研。其中，第三方算法交易服務(wù)商由于優(yōu)異的績效表現(xiàn)以及得當(dāng)?shù)男麄鳡I銷，而受眾廣泛。具體而言，這類算法服務(wù)商有卡方、迅投、爭鋒、自誠、創(chuàng)智、皓興、盛冠達(dá)、金納、躍然、皓興、宇量、聚寬等。PB見表T0在3%左右7*24T18T，T0FOF見圖VWAP當(dāng)前市場的算法種類千差萬別，但是核心還未脫離TWAP\VWAP4據(jù)總體包括了標(biāo)準(zhǔn)化交易數(shù)據(jù)的恒生聚源、萬得數(shù)據(jù)、Choice并形成自己的技術(shù)、經(jīng)營壁壘。整體看，金融市場的交易鏈路可分為，各類投資者使用的交易端，各交易商使用的承接投資者與交易所的中后臺(tái)，以及交易所本有的撮合成交系統(tǒng)三部分。這三部分均有信息產(chǎn)生，同樣的也有技術(shù)產(chǎn)生，掌握某部分或者在其中任意單一領(lǐng)域具備技術(shù)、規(guī)則優(yōu)勢，都可以帶來優(yōu)勢地位（5.2）。A（adesandQues）行情。行情數(shù)據(jù)通常使用UDP組播進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)還要分A/Bchannel做冗余備份，再加一個(gè)Snapshotchannel做備份。按照行情的傳輸頻率和維度，可以區(qū)分為逐筆行情（tick）和快照行情（snapsht），快照行情即是對逐筆行情數(shù)據(jù)在時(shí)間維度上進(jìn)行一定頻率切片后的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，是一個(gè)ticksnapsht核心是數(shù)據(jù)格式傳輸協(xié)議的差異，交易所將行情數(shù)據(jù)傳輸分為了level-1level-2level-2AT（見表5.3）。5.3：level-1level-2510FIX/FASTTXTlevel-23B5.4，從使用者來看，主要?jiǎng)t使用bloombegSMAR（1）數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)較科學(xué)，有很多WACC計(jì)算小插件、貝塔計(jì)算小插件、EXCEL少錯(cuò)誤，如指數(shù)數(shù)據(jù)庫的錯(cuò)Finance中國A\BBloomberg界面設(shè)計(jì)實(shí)用且方便，數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量過硬，數(shù)據(jù)庫性價(jià)A\B中資訊類周六、周日暫停更（4）研究報(bào)告更新速度較快，較（1）CSMAR機(jī)構(gòu)、香數(shù)據(jù)庫做學(xué)術(shù)比較全面，年數(shù)據(jù)字段不夠豐富，基本上（2）機(jī)構(gòu)、投資機(jī)構(gòu)、第一時(shí)間獲取上市公司信息采用多種手段和措施保障數(shù)交易者、分析師、數(shù)據(jù)品種全、資訊全面，數(shù)報(bào)刊、電式媒體，中國公司在美國上市的數(shù)據(jù)庫錯(cuò)誤較多，ISIN代碼在新為全球戰(zhàn)略和研究界提供時(shí)經(jīng)濟(jì)和金融數(shù)據(jù)庫的覆蓋范對國內(nèi)的行業(yè)數(shù)據(jù)及公司數(shù)據(jù)不如本土數(shù)據(jù)庫公司的做Capital（2）公司治理的數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)比較BloombergC實(shí)的狀態(tài)展現(xiàn)在使用者面前。據(jù)JPMorgan（閉路電視等）。特別是在人工智能AI(OpenCV)”與“自然語言分析（NLP）”有了突破性進(jìn)展之后，此類數(shù)據(jù)在量化策略中的占比就越來越高。例如，Morgan提出的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的2015300有高度的一致性，OrbitalInsightOpenCVD數(shù)據(jù)服務(wù)分為兩大領(lǐng)域（2B2C），下面集中于兩大領(lǐng)域中最具代表性的幾家服務(wù)商的特點(diǎn)進(jìn)行2CA2B恒生聚源不斷向數(shù)據(jù)服務(wù)方面滲透，數(shù)據(jù)服務(wù)商中的萬得資訊則獨(dú)占機(jī)構(gòu)服務(wù)80%的份額，以豐富、據(jù)因子（5.3）：（二）1經(jīng)歷人工報(bào)單、DBF文件接口、SQLSever數(shù)據(jù)庫等報(bào)盤的代際演變后，正式開啟流式報(bào)盤時(shí)代，各交易系統(tǒng)的申報(bào)也將通過TDGW交易網(wǎng)關(guān)申報(bào)通道進(jìn)行，上交所進(jìn)入高頻量化時(shí)代。交易網(wǎng)關(guān)（TDGW）由上交所全新自主研發(fā)，采用Binary/STEP接口，俗稱“流式報(bào)盤”，支持的業(yè)務(wù)范圍涵蓋競價(jià)平臺(tái)度提升，全鏈時(shí)延提升幅度超過80%。此外也有交易柜臺(tái)實(shí)測數(shù)據(jù)顯示，切換后，上交所回路時(shí)延可203-5B深圳證券交易所（簡稱“深交所”）201610-15自上線以來，第五代交易系統(tǒng)很好的支撐了包括深港通、股票期權(quán)、創(chuàng)業(yè)板改革并試點(diǎn)注冊制、202026為了應(yīng)對業(yè)務(wù)響應(yīng)及時(shí)性、數(shù)據(jù)維護(hù)質(zhì)量和系統(tǒng)運(yùn)行效率等方面的挑戰(zhàn)，上交所技術(shù)在借鑒主流+206運(yùn)用金融文本分析，取得了積極成效。以發(fā)行審核為例，為配合科創(chuàng)板和試點(diǎn)注冊制改革，上交所于2020為審核人員提供企業(yè)概要信息、關(guān)系圖譜、輿情搜索、參考規(guī)則等輔助工具，運(yùn)用金融文本分析實(shí)現(xiàn)了申報(bào)審核在線檢索、比對、自動(dòng)化生成問詢函等功能。282期貨及衍生品市場是高度規(guī)范的交易市場，具有波動(dòng)性較高、支持多空雙向交易、T+0T+0即當(dāng)日買入的頭寸當(dāng)天可以平倉，這種特殊的交易機(jī)制使得交易者可以進(jìn)行更加頻繁的交易，也為量化交易提供了更加寬廣的空間。隨著量化科技的發(fā)展，高端機(jī)構(gòu)投資者對技術(shù)的掌控能力越來越強(qiáng)，量化交易在期貨市場的應(yīng)用越數(shù)據(jù)及技術(shù)服務(wù)、特色科技、行業(yè)能力共建共享等方面進(jìn)行論述。27上交所《交易技術(shù)前沿》，202228，2022APIColocation29，旨在為交易商提供更快、更可靠的連接，為量化交易提供了托管機(jī)房配合以得到更短的信息傳輸距離，以降低延遲并提高交易速度。同時(shí)，Colocation服務(wù)使得以上海期貨交易所為例，上海期貨交易所（簡稱“上期所”）2007點(diǎn)主機(jī)托管業(yè)務(wù)，伴隨著量化交易逐漸在期貨行業(yè)內(nèi)興起，2009年初上期所張江中心開始正式為會(huì)員2012917805220148485201820182020737上期所托管機(jī)房根據(jù)客戶需求不同，分為兩部分，一部分是張江中心和來安路托管機(jī)房，面向?qū)r(shí)延敏感的交易客戶，因地域靠近，為保證交易公平，兩地托管機(jī)房內(nèi)客戶報(bào)盤到上期所交易前置時(shí)延一8Colocation29ColocationColocation對交易速度的影響；期貨交易所可通過限制交易商可交易的數(shù)量和頻率，來控制交易商利ColocationA30：BAPIC30Datafeedlevel2總體上，各期貨交易所情況相近，都為交易者提供了全鏈路、多層次數(shù)據(jù)和技術(shù)服務(wù)，包含展示--營使用來源于交易所的期貨行情信息數(shù)據(jù)資源，再由獲得授權(quán)許可的信息商將行情信息數(shù)據(jù)提供給最A(yù)PIevel-2風(fēng)險(xiǎn)控制和數(shù)據(jù)分析研究、開發(fā)策略等高端應(yīng)用。案例一：上期所——自己專用的測試環(huán)境，而眾多中小投資者則無法承受獨(dú)自建立測試環(huán)境的成本。上期所建立了SimNow期貨模擬仿真交易平臺(tái)，為廣大專業(yè)投資者測試策略的平臺(tái)，同時(shí)SimNow作為交易所的投教平臺(tái)，真實(shí)行情，保證了模擬交易的成交價(jià)格和真實(shí)交易一致。SimNow為量化交易投資者提供了數(shù)據(jù)研究和SimNow經(jīng)過多年不懈的努力和發(fā)展，SimNow模擬交易平臺(tái)已經(jīng)發(fā)展成為滿足不同需求層次投資者的多功245000SimNow——SimNow具有完整的交易結(jié)算流程，每日進(jìn)行結(jié)算，并為投資者發(fā)送結(jié)算單，能夠真實(shí)模擬完7*24CTPAPI20181會(huì)員開通服務(wù)后，通過其報(bào)入的訂單在撮合前將進(jìn)行自成交檢查，若發(fā)現(xiàn)該訂單的客戶號(hào)與對手方客戶號(hào)相同，則該訂單將以錯(cuò)單形式退回。期貨交易所作為期貨行業(yè)的核心機(jī)構(gòu)，在數(shù)據(jù)和技術(shù)方面擁有獨(dú)特的優(yōu)勢。期貨交易所通過行業(yè)能力共與會(huì)員機(jī)構(gòu)合作開展行業(yè)創(chuàng)新應(yīng)用落地，更好地維護(hù)期貨市場的平穩(wěn)發(fā)展。A和套保企業(yè)帶來損失；反之，當(dāng)缺乏流動(dòng)性時(shí)，期貨價(jià)格無法準(zhǔn)確反映市場參與者的“共識(shí)”。穩(wěn)定的市場控措施穩(wěn)定行情至關(guān)重要。為增強(qiáng)對市場趨勢的了解，提高運(yùn)行預(yù)判能力，鄭商所推動(dòng)產(chǎn)學(xué)研用一體化，基于合約歷史運(yùn)行規(guī)律及風(fēng)控措施參數(shù)，開展數(shù)據(jù)分析，提取歷史數(shù)據(jù)及風(fēng)控參數(shù)作為輸入特征，建立整合移動(dòng)平均自回歸模型（ARMA）、基于支持向量機(jī)的回歸模型（SVR，序列到序列模型（Seq2Seq）等，并基于多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算70%、持倉量平均準(zhǔn)確率達(dá)到83%31。鄭商所通過基于歷史數(shù)據(jù)特征的融合模型實(shí)現(xiàn)了對未來交易量和持倉量的預(yù)測，給量化交易投資者提供了一種量化策略思路，同時(shí)基于量化科技感知市場熱度，提前做好風(fēng)控措施，穩(wěn)定期貨市場平穩(wěn)發(fā)展。B期貨行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)事件會(huì)直接引發(fā)期貨價(jià)格的劇烈波動(dòng)，給量化交易投資者帶來了巨大的挑戰(zhàn)，也使得對量化交易的監(jiān)管變得更加困難。大宗商品貿(mào)易由簡單的物資流通向貿(mào)易融資等多種方向演變，衍生出了復(fù)雜表現(xiàn)形式較為隱蔽，且期現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)性顯著，增加了大宗商品期貨的不確定性，極易引發(fā)價(jià)格的劇烈波動(dòng)。在此背景下，上海期貨交易所聯(lián)合多家會(huì)員機(jī)構(gòu)，共同開展基于可信隱私計(jì)算技術(shù)的期貨行業(yè)智能風(fēng)控輔助平臺(tái)的建設(shè)。大力開展人工智能技術(shù)賦能風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別專題研究，例如建立基于混合模型的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型，為行業(yè)能力共建共享提供示范性應(yīng)用。（三）1科技賦能主要體現(xiàn)在四個(gè)方面：一是運(yùn)用科技手段優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。例如，通過智能化應(yīng)用將“人工”業(yè)務(wù)流證券公司可對客戶進(jìn)行精準(zhǔn)畫像、智能營銷和風(fēng)險(xiǎn)管控；三是運(yùn)用新技術(shù)增強(qiáng)服務(wù)能力。例如，利用人工智31資產(chǎn)管理，向財(cái)富管理轉(zhuǎn)型，更多地利用金融科技來提高服務(wù)效率，提升服務(wù)質(zhì)量。證券公司主要將金融科技運(yùn)用于以下幾個(gè)方面：——投資研究：證券公司借助金融科技實(shí)現(xiàn)從人工到“機(jī)器”的轉(zhuǎn)變，在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息，提升投資研究的效率，降低投資研究成本。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)分析歷史數(shù)據(jù)、構(gòu)建模型，挖掘有價(jià)值的信能投顧和量化投資策略解決客戶資產(chǎn)配置問題等。例如，近期比較火的“智能A”的自然語言生成模型也在量化投資領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。彭博已經(jīng)推出了一個(gè)名為BloombegGT過專門的訓(xùn)練，使用各種類型的金融數(shù)據(jù)，以全方位支持金融領(lǐng)域中的自然語言處理（NLP）任務(wù)。該模型將幫助彭博改善現(xiàn)有的金融NLPgGT——風(fēng)險(xiǎn)管理：證券公司可通過大數(shù)據(jù)分析、云計(jì)算等技術(shù)實(shí)現(xiàn)對客戶交易行為和風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)監(jiān)控，提升風(fēng)險(xiǎn)管理能力。通過分析客戶交易數(shù)據(jù)、歷史持倉數(shù)據(jù)等信息，利用機(jī)器學(xué)習(xí)建立智能風(fēng)控模型。利用智能客服機(jī)器人與客戶進(jìn)行一對一溝通；利用圖像識(shí)別技術(shù)來加強(qiáng)對客戶的身份認(rèn)證；利用人臉識(shí)別技術(shù)來驗(yàn)證身份等。隨著金融科技的快速發(fā)展，證券行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型不斷加速，信息技術(shù)與金融的融合程度進(jìn)一步加深。自券商信息技術(shù)投入指標(biāo)發(fā)布以來，行業(yè)不斷加強(qiáng)對信息科技的重視程度，20172021120032。2021338.228.7%。各大券商在量化交易方面的投入與交易規(guī)模都逐年增長。0192022259.72.65%44.0%。2022T10%6.7530%，282796.4%清算三分離，并將低延遲技術(shù)應(yīng)用到超大規(guī)模證券公司核心交易系統(tǒng)的機(jī)構(gòu)，首創(chuàng)設(shè)計(jì)了異構(gòu)交易系統(tǒng)備份機(jī)制，探索了超大規(guī)模證券核心交易系統(tǒng)上線切換切實(shí)可行的實(shí)施路徑，打造了行業(yè)證券核心交易系統(tǒng)信創(chuàng)示范工程。3220221122（2022）4010020015%，策略對速度和穩(wěn)定性的要求越高，就越依XTPXTP20228.840%~50%XTP的AlgoX40華鑫證券2022年數(shù)據(jù)顯示，量化資金規(guī)模（估計(jì)）約165億（T0）11%90.5%；61%。量化IT33IT51.62%IT8.05%、13.15%、12.12%，量化交易規(guī)模也逐年增長（5.5）。2019202020212022股基交易量（億元全年股基（億元傭金（萬元可轉(zhuǎn)債交易量（億元可轉(zhuǎn)債市場交易量（億元見表60%1540618001015413419（806），外）91615122.849.7221.9%，外1858926.3%,286691.9%，其中托管私2198943.3%，繼續(xù)排名17.6%，金213849610產(chǎn)品規(guī)模為2511.962664.540.77%342021PB20222.826.51%公司托管業(yè)務(wù)新增首次合126,890,（基金服務(wù)）17832685.05,32.77%925.45續(xù)三年增長，20222021202281%16.50%，規(guī)9338總規(guī)模為人民幣7954.05億元，同比增長5.88%。600130.01%募機(jī)構(gòu)共169137.59%；PB508239.58%。存續(xù)2798607102326229.06%；非貨28338%，證券類產(chǎn)11%，非900010%；買方投顧8001188109105人。2022966.4826.1%368114118941515518549655.64（PB）交易業(yè)19352613446.382.601547（不含貨幣類金融產(chǎn)品395.120212022B70IT金融技術(shù)等廠商。極速交易（策略）端則蓬勃發(fā)展，包括四種類型，一是具有國際背景的系統(tǒng)，如TS系統(tǒng)、Apama系統(tǒng)；二是國內(nèi)券商自行研發(fā)的系統(tǒng)，如中信證券CATS系統(tǒng)、華泰證券MATIC系統(tǒng)；三是由一些創(chuàng)新型公司開發(fā)的新型系統(tǒng)，如卡方科技的ATXVN.PY四是由傳統(tǒng)系統(tǒng)轉(zhuǎn)型而來的，如麗海弘金、迅投QMT系統(tǒng)。目前，整個(gè)資本市場機(jī)構(gòu)化趨勢明顯，極國內(nèi)證券行業(yè)第一家自研極速交易系統(tǒng)的券商是華寶證券。2015年開始，華寶證券就已打造LTS委托和獲取訂單信息，滿足客戶穩(wěn)定預(yù)期的需求。201610XTP易系統(tǒng)上線，上線以來XTP憑借優(yōu)秀的性能以及極速的服務(wù)能力，吸納了眾多優(yōu)秀的量化客群。華鑫2017易系統(tǒng)以差異化路線搶占量化私募機(jī)構(gòu)，以圖實(shí)現(xiàn)“彎道超車”35業(yè)務(wù)系統(tǒng)，助力機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)和量化服務(wù)提升（5.7）。理系統(tǒng)（CAMS）、INCOS3520215.59047XTP2021XTP30090%，20218.9統(tǒng)一機(jī)構(gòu)客戶服務(wù)平臺(tái)“e2022262.68QuanTas“1+1+N”機(jī)構(gòu)客戶服務(wù)體系中的重要—環(huán)，其產(chǎn)PB發(fā)布全業(yè)務(wù)鏈機(jī)構(gòu)服務(wù)體系，重點(diǎn)在新一代交易系統(tǒng)、量化生態(tài)圈、投研大數(shù)搖、大C202110620213610算力等方面的大量投入，而對于一些中小券商的自營部門來說，獨(dú)自建立一個(gè)足夠規(guī)模的量化投資團(tuán)隊(duì)存在一定的困難。因此，越來越多的券商開始尋求第三方機(jī)構(gòu)來幫助他們建立量化投資團(tuán)隊(duì)。由于第三方機(jī)構(gòu)在規(guī)模和人員配置方面有很大的優(yōu)勢，券商也可以通過與他們合作來解決自己在人力資源方面的不足。362021IT國內(nèi)大部分券商都建立了自己的風(fēng)控系統(tǒng)。以中信證券為例，中信證券金融科技管理部總經(jīng)理劉平在接01ITFPGA確保交易策略符合業(yè)務(wù)風(fēng)控及交易所合規(guī)要求。交易前的風(fēng)險(xiǎn)控制可以通過在客戶的交易策略程序中設(shè)置參數(shù)或通過交易柜臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)控制模塊來實(shí)現(xiàn)。一旦柜臺(tái)接收到委托訂單，風(fēng)控就會(huì)根據(jù)預(yù)先設(shè)定的風(fēng)量化交易系統(tǒng)的風(fēng)控模塊主要進(jìn)行兩個(gè)類別的風(fēng)控檢查，包含交易所硬性指標(biāo)，以及保障策略運(yùn)行2值得關(guān)注的是，中國公募基金的量化產(chǎn)品在過去幾年中得到了快速發(fā)展。近年來，公募基金不斷加202228.57%20212020中國公募基金公司陸續(xù)推出了一系列量化產(chǎn)品，如大成景利、易方達(dá)等公司的量化產(chǎn)品規(guī)模已經(jīng)超過了百億元。A300500B2015數(shù)據(jù)顯示37，自200482720229301600ETFSmartBa創(chuàng)新產(chǎn)品不僅能夠滿足投資者更為多樣化的需求，也導(dǎo)致了市場競爭的加劇，提高了投資者的選擇空間和投資效率。相配套的量化基金的投資工具也日漸豐富。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，量化基金管理人能夠采用更加先進(jìn)的技術(shù)和算法來進(jìn)行投資決策。例如，人工智能、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用，可以使得投資決策更加精準(zhǔn)，同時(shí)也能夠提高投資效率和收益水平。此外，一些基金公司還開始探索區(qū)塊鏈、C公募主動(dòng)量化基金將有更多的發(fā)展機(jī)遇和空間。D372022，20231702.4617230，SmartBetaAPI，這是量化投資的基本工具。證券交易38，2023BC3在期貨公司的風(fēng)險(xiǎn)管理中，量化科技可以幫助期貨公司更好地完成風(fēng)險(xiǎn)評估、風(fēng)險(xiǎn)控制和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測并給出相應(yīng)的對沖建議，幫助期貨公司降低風(fēng)險(xiǎn)。IT通過對商品的基本面分析做投資決策，也是期貨公司資產(chǎn)管理中常用的方法?；久娣治錾婕暗蕉喔鶕?jù)中期協(xié)（中國期貨業(yè)協(xié)會(huì)）20227373%6792%場外業(yè)務(wù)的標(biāo)的分為商品類，權(quán)益類（個(gè)股類，股指類），交易所基金，其他類（指除個(gè)股、股指、交）IT保險(xiǎn)+期貨業(yè)務(wù)也是場外期權(quán)的一種表現(xiàn)形式，該業(yè)務(wù)模式近年來規(guī)模迅速增長。根據(jù)中期協(xié)XBRL“保險(xiǎn)+期貨”業(yè)務(wù)采集模塊統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，2021512022430605287%。202244738.71488257146.887%。場內(nèi)做市業(yè)17555.131101852.18129%。近幾年，期貨和場內(nèi)期權(quán)做市業(yè)務(wù)都保持著高速增長（5.4，5.5）。2019202020212022成交量（萬手?jǐn)?shù)據(jù)來源：中成交量（萬手期貨做市業(yè)務(wù)通常由報(bào)價(jià)、撮合和風(fēng)險(xiǎn)控制三部分組成。其中，跟量化科技相關(guān)度較高的是報(bào)價(jià)部分。在期貨做市業(yè)務(wù)中，報(bào)價(jià)是指做市商向市場提供的買入和賣出的價(jià)格和數(shù)量。做市商需要根據(jù)市場的行情和自身的交易策略，通過量化科技手段來生成報(bào)價(jià)。這些報(bào)價(jià)信息需要快速地更新和調(diào)整，以保證其與市場價(jià)格的匹配程度。在量化科技的幫助下，通過利用大量歷史數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，做市商可量化科技還可以提高做市商的風(fēng)險(xiǎn)控制能力，幫助其在市場波動(dòng)時(shí)更加靈活地調(diào)整報(bào)價(jià)，從而降低風(fēng)險(xiǎn)可靠性和高效性直接影響著做市業(yè)務(wù)的成敗。交易系統(tǒng)通過提供快速、準(zhǔn)確的報(bào)價(jià)和成交服務(wù)，幫助做5.8FPGA，EFHtick-to-trade“0”延時(shí)的需要。Xele-MD,FPGACTPII1μs。可定制化，單獨(dú)部署。11.5TP，UDPFPGA60%，其中自主研發(fā)NHTD55%。4根據(jù)中基協(xié)（中國證券投資基金業(yè)協(xié)會(huì)）20228.6％，10003.927.1％。A2022A3.9%A6.%。在大環(huán)境虧損的狀態(tài)下，這兩種策略可以保證盈利，主要是因A的交易策略，使用期貨、期權(quán)等金融工具來實(shí)現(xiàn)投資收益。這些策略可以在指數(shù)整體負(fù)收益的情況下Apha00020221%3003009.%0010.8%0006.4%100300500，顯示出成分股權(quán)重分散有利于在極端行情下收益的穩(wěn)定和安全。這些策略的成功表明，量化交易和算法交易正在成為市場的主流趨勢，投資者也開始越來越重視算法和技術(shù)在投資決策中的作用。當(dāng)前，中國有許多知名的量化平臺(tái)，其中大部分在早期是以互聯(lián)網(wǎng)思維為基礎(chǔ)打造的開源Python的盈利，而且也為量化私募行業(yè)作出了積極貢獻(xiàn)。例如Bigquant、聚寬量化以及其他券商自研的量化B資管系統(tǒng)，也稱PB（如對沖基金等PBPB戶管理等功能，而運(yùn)營支持系統(tǒng)則提供清算、估值、APB、卡方PB、迅投PB、根網(wǎng)PBPB（Mtic、TP、IMS、Cs）。CD、極速柜臺(tái)因此通常會(huì)采購不同的極速柜臺(tái)來滿足自己的需求。極速柜臺(tái)的主要目的是為了保證交易速度更快，而隨著量化交易行業(yè)對于速度的要求不斷提高，市場上的極速柜臺(tái)競爭也越來越激烈。金證和頂點(diǎn)等公司。二是券商自主研發(fā)的產(chǎn)品，例如中泰證券、華鑫證券等。三是新起的系統(tǒng)提供商，例如華銳、盛立、艾科朗克、寬睿等。解決方案基于GPUFPGA國泰君安證券等多家券商已經(jīng)開始在FPGA值得一提的是，極速柜臺(tái)的使用需要注意風(fēng)險(xiǎn)控制，因?yàn)樵诳焖俳灰椎耐瑫r(shí)，也需要保證交易的準(zhǔn)確性和可靠性，避免出現(xiàn)因?yàn)樗俣榷鴮?dǎo)致的交易失誤。20221132820212820222020202134201450%，表現(xiàn)相當(dāng)出色。總的來說，隨著越來越多的資金涌入量化私募領(lǐng)域，行業(yè)的競爭將進(jìn)一步加劇。那些具備優(yōu)秀投研成為行業(yè)的佼佼者。（四）1量化分析的交易策略，已經(jīng)在金融市場中變得較為普遍。Narang（2013）39資者的行為偏差、不完全或有限理性、非標(biāo)準(zhǔn)偏好、制度摩擦（Barberis199840；Daniel獲利。成熟的金融機(jī)構(gòu)（Hendershott等，2011年43）量化交易的空前增長帶來了對上述量化交易的學(xué)者對高頻交易與市場有效性與流動(dòng)性之間的關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn)。例如，Conrad等（2015）44基于場的流動(dòng)性極大降低了交易費(fèi)用；類似地，Jarnecic和Snape（2014）45以英國倫敦證券交易所數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，提出高頻交易的參與通過一系列限價(jià)指令報(bào)單（LimitOrder）緩解了短期的然而相反的結(jié)論也同樣存在，例如Hendershott與Moulton（2011）46將紐交所引入方便高頻交易者的“混合市場”（HybridMarket）作為沖擊事件，發(fā)現(xiàn)高頻交易盡管提升了價(jià)格發(fā)現(xiàn)的效率，但2論。該理論產(chǎn)生于1960年代末，Demsetz196841Daniel,etal,.Investorpsychologyandsecuritymarketunder-andoverreactions.JournalofFinance.1998,53:42Shleifer,Andrei.InefficientMarkets:AnIntroductiontoBehavioralFinance.OxfordUniversityPress,Oxford,UK.43Hendershott,etal.Doesalgorithmictradingimproveliquidity?JournalofFinance.2011,44ConradJ,WahalS,XiangJ.High-frequencyquoting,trading,andtheefficiencyofprices[J].JournalofFinancialEconomics,2015,116(2):271-291.45JarnecicE,SnapeM.Theprovisionofliquiditybyhighfrequencyparticipants[J].FinancialReview,2014,49(2):371-Markets,2011,14(4):568-604.MaueenO'Haa《MartMicotrutueTheory結(jié)構(gòu)理論研究的主要領(lǐng)域包括：1）2（情交易者和非知情交易者，根據(jù)是否有信息優(yōu)勢）或三種類型（者和噪音交易者），從個(gè)體最優(yōu)化的角度來分析不同交易者的交易策略選擇；3）價(jià)格序列的信息含量分析；4）交易機(jī)制的分析與選擇。以較多研究的市場波動(dòng)性為例，量化交易對波動(dòng)性影響的研究已經(jīng)得到了相對一致的結(jié)論。作為這一研究領(lǐng)域有代表性的綜述，Jones（20134730oaad（2018482008研究中，Hagt?mer等（201449臨等待成交和立即成交之間的權(quán)衡，因此面對股價(jià)波動(dòng)時(shí)會(huì)比高頻交易者的反應(yīng)更加劇烈，從而高頻交易有助于提升市場的穩(wěn)定性。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能在量化金融中的應(yīng)用已經(jīng)成為研究的一個(gè)熱點(diǎn)。近年來，許多學(xué)者通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型結(jié)合股票市場特征、公司特征、交易特征等對股票收益率進(jìn)行預(yù)測，大量的實(shí)證也表明機(jī)器學(xué)習(xí)在股票收益率預(yù)測中起到顯著的作用。如Phua（20035060%47JonesC.Whatdoweknowabouthigh-frequencytrading?ColumbiaBusinessSchoolResearchPaperNo.13-11,2013.ColumbiaBusinessSchool,NewYork.機(jī)（SVM）即使在樣本外性能上也具有顯著的預(yù)測能力，通過SVM模型、MLP-based神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）這三個(gè)模型預(yù)測能力的比較，發(fā)現(xiàn)SVM機(jī)器學(xué)習(xí)除了被用在股票的預(yù)測中，近年來也被運(yùn)用到投資組合策略的研究中，如Leippold（2021）52算法交易將成為宏觀經(jīng)濟(jì)新聞交易的關(guān)鍵，以最佳報(bào)價(jià)創(chuàng)造市場流動(dòng)性和深度（Schts，并提高機(jī)構(gòu)的交易效率。高頻交易（HFT）/（T）市場上結(jié)構(gòu)奇特且權(quán)重較大的HFTEaseyO’Ha（2012）54業(yè)內(nèi)一直在尋求搭建低延遲交易系統(tǒng)的解決方案，基于GPU、FPGA硬件并行加速的技術(shù)逐漸進(jìn)入使用具有高運(yùn)算能力的專用硬件，如圖形處理器（GPU）以及現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA56用芯片（劉斌等，2015）57。FPGA絡(luò)協(xié)議。FPGA易（Boaad,201058，這些都經(jīng)過優(yōu)化以實(shí)現(xiàn)盡可能的低延遲，并用51Oztekin,etal.ADataAnalyticApproachtoForecastingDailyStockReturnsinanEmergingMarket.EuropeanJournalofOperationalResearch.2016.263(3):697-710.53Scholtus,M.,etal.Speed,algorithmictrading,andmarketqualityaroundmacroeconomicnewsannouncements.JournalofBanking&Finance,2014,38,89–105.Paradigm,JournalofPortfolioManagement,2012,39:19-29.552018，56GPUGPU可具有多達(dá)500個(gè)核。通過優(yōu)化程序，即可方便地利用GPU實(shí)現(xiàn)大FPGACPU57J],,2015(17):42-4558Brogaard,J.A.HighFrequencyTradinganditsImpactonMarketQuality.InProceedingsofthe5thAnnualConferenceon于分析解釋市場數(shù)據(jù)。Leber（2011）59FPGAMalazgirt（2015）60網(wǎng)絡(luò)方面，使用萬兆以太網(wǎng)，使用低延遲路由器、低延遲交換機(jī)、低延遲網(wǎng)卡等網(wǎng)絡(luò)設(shè)備，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湓O(shè)計(jì)扁平化，簡化網(wǎng)絡(luò)配置（朱寧等，201561。物理部署方面，使用托管模式，將訂單生成系統(tǒng)、訂單執(zhí)行系統(tǒng)部署到交易所的托管機(jī)房，減少訂單生成系統(tǒng)與訂單執(zhí)行系統(tǒng)、訂單執(zhí)行系統(tǒng)與交易所之間的物理距離。使用內(nèi)存數(shù)據(jù)庫代替?zhèn)鹘y(tǒng)物理數(shù)據(jù)庫（yung,21462，減少物理數(shù)據(jù)庫操作在網(wǎng)絡(luò)傳LinuxRtinux、edhtMRG時(shí)操作系統(tǒng)（徐廣斌，2011）63。實(shí)踐方面，極速證券訂單處理系統(tǒng)主要可應(yīng)用于高頻交易、算法交易、策略交易等（FabioApamaDTSMagicQuant（徐廣斌，2017）65。3學(xué)術(shù)界與多家證券公司、基金、資管機(jī)構(gòu)和監(jiān)管部門開展應(yīng)用合作，推動(dòng)相關(guān)技術(shù)和系統(tǒng)在金融市場風(fēng)險(xiǎn)評估與管理、量化基金投資與運(yùn)營等方向的落地應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)基于量化科技的金融創(chuàng)新。前者通常掌握59Leber,C.;Geib,B.;Litz,H.HighFrequencyTradingAccelerationUsingFPGAs.InProceedingsofthe21stInternationalConference.onFieldProgrammableLogicandApplications,Chania,Greece,5–7September2011;Availableonline:/document/6044837(accessedon4February2022).Accelerator_Design_for_Processing_SQL_Queries(accessedon4February2022).61J],2015(18):40-62ByungKunPark,Wone-WungJung,JoonhyoukJang,IntegratedFinancialTradingSystembasedonDistributedIn-MemoryDatabase,ACM,2014.63J],2011(37):28-64FabioDarosFreitas,ChristianDarosFreitas,AlbertoFerreiraDeSouza,SystemArchitectureforOn-lineOptimizationofAutomatedTradingStrategies,ACM,2013.65徐廣斌,股市防“烏龍指”利器——市場波動(dòng)調(diào)節(jié)機(jī)制之研究[J],交易技術(shù)前沿,2017(26):73-2021年，微軟亞洲研究院與上海交通大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系合作，提出利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)來優(yōu)66。該工作提出一種通用的訂單執(zhí)行策略優(yōu)化框架，引入了一種新穎景下強(qiáng)化學(xué)習(xí)研究的組件，為研究課題的快速迭代打下了基礎(chǔ)。具體訓(xùn)練和評估數(shù)據(jù)使用了中國A股2017112019630Qlib（五）1量化科技是涉及計(jì)算機(jī)編程、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、經(jīng)濟(jì)金融等多方面知識(shí)的復(fù)合學(xué)科?！?022/75%，其次為數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)、物理等傳統(tǒng)學(xué)科，另外一些學(xué)科如神經(jīng)科學(xué)、電氣工程、電子科學(xué)與技術(shù)、機(jī)器人等專業(yè)也有少量分布。此外，問卷顯示的量化投資投研人員的學(xué)歷以30.92%、58.3%、8.63%6《2021（見5.6）。66UniversalTradingforOrderExecutionwithOraclePolicyDistillation/從專業(yè)落地到具體的知識(shí)結(jié)構(gòu)與技能，量化人才需要具備多層次的專業(yè)知識(shí)與技能。從硬性技能來看，量化人才需要以下幾個(gè)方面：第一，數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)：量化交易需要運(yùn)用大量的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建模，因此量化交易人才需要在數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方面具備深厚基礎(chǔ)；第二，編程和數(shù)據(jù)處理能力：對于量化人員而言，掌握至少一門編程語言（Python、aa）以及數(shù)據(jù)處理工具（如SQL、andas）十分重要，可以幫助他們有效地處理海量的市場數(shù)據(jù)，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，甚至溝通能力、學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新能力、抗壓能力等軟性技能也同樣十分重要。自學(xué)與交流實(shí)踐：通過AQF、CQF等專業(yè)證書課程的學(xué)習(xí)，量化比賽的參加，或線下業(yè)內(nèi)交流等方式，2部分高校已開設(shè)相關(guān)課程，除了必修的經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、投資學(xué)等課程外，還加入統(tǒng)計(jì)學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)以及計(jì)算機(jī)編程等課程，目前多包含在金融專業(yè)量化分支方向的課程設(shè)置中，此外還有數(shù)學(xué)專業(yè)、計(jì)算機(jī)專業(yè)下的人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等方向。如上海交通大學(xué)–投資分析和投資組合管理等課程。該項(xiàng)目還可以選擇人工智能等方向作為延伸主修方向。此外，還有國內(nèi)高校與國際院校聯(lián)合培養(yǎng)的