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程序化交易云计算分析 现代证券业很IT

2018-04-30 06:44编辑:新特彩票网人气:


(原标题:程序化交易云计算分析 现代证券业很IT)


第1页:云计算入侵传统金融市场

据彭博报道称,摩根大通最近开发了一款金融合同解析软件COIN,让原先需要律师和贷款人员每年36万小时才能完成的工作只需几秒就能完成。再一次激发了关于人工智能是否可以取代人类的激烈争论。股票,期货这些金融产品相信大家并不陌生,但大家是否想过而当云计算、人工智能和金融三者结合在一起又会碰撞出怎样的火花呢?带着这些疑问,笔者特意采访了国内一家数一数二的做量化交易和智能投顾的初创公司,并获得了大量的宝贵资料,接下来就跟随笔者一起了解目前最前沿的金融科技行业。

云计算入侵传统金融市场

传统的股票分析和交易软件用的都是自建或托管服务器,在进入云计算时代之后,股票软件商们也开始积极拥抱云计算。在问到为何拥抱云计算时,对方表示,主要有以下几个方面:

首先是便宜,传统的金融服务器不论是硬件采购还是架构部署以及后期维护和人员开支都是一笔很大的费用,而当使用云服务之后,硬件采购和架构设计的问题已不存在,而从维护层面,只需一两个人即可维护,当出现问题时基本也都由云服务商进行解决,至于费用方面则很弹性。股票交易时间需要的服务多,交的钱自然多些,而实际上一天交易时间只有短短几个小时。在休市之后由于所用服务相对减少,因此综合下来费用划算很多。

其次,目前云计算在股票分析行业非常看重的高容量和高吞吐量以及安全和稳定方面都表现不错,使用云计算作为整体服务的解决方案已非常成熟。而且由于股票分析和制定交易策略时需要大量的数据分析,而峰值时间却很短,如自建服务器会造成很大的性能浪费,综合来看,云计算是最合适的选择。

人工智能开始在金融市场发力

程序化交易这个词可能对很多人来说比较陌生,但实际上程序化交易已有几十年的历史。程序化交易是指通过既定程序或特定软件,自动生成或执行交易指令的交易行为。这可以被视为人工智能在金融行业的一种体现形式。程序化交易由于去除了人性因素,因此目标不求绩效第一、不求赚取夸张利润,只求长期稳健的获利,但程序化交易也有其弊端,一旦发生突发事件,由于无法自动调整参数,因此很容易造成严重后果。


程序化交易云计算分析 现代证券业很IT


程序化交易在证券业应用非常普遍


第2页:智能投顾渐火热 高频交易对云说不

从15年开始,智能投资顾问业务(以下简称智能投顾)在国内开始了爆发性增长。所谓智能投资顾问就是通过特定的算法程序,通过大数据和当前市场的行情变化,自动分析每只股票的走势,然后从上千只股票之中挑选组合出一部分股票进行交易。实际上智能投资顾问可以被看作基金经理,它可以根据分析结果为组合中的每只股票设定买入和卖出价位,同时也会为不同的股票设置不同的仓位。相比传统的程序化交易,智能投顾在机器学习上更进一步,而云计算带来的海量计算能力也可以更好的帮助程序可以做到实时调整策略以应对市场突发事件。目前智能投顾配合云计算已广泛应用于低频、中频和中高频交易之中,并在逐步改变传统的投资顾问产业。已有越来越多的券商开始将智能投顾分析的结果纳入到分析之中,而另一方面,也可通过卖策略的模式获得利润。但实际上目前智能投顾发展时间过短,因此最终效果还需市场的长时间检验。

高频交易对公有云说不

在程序化交易中有个特殊的细分领域被称为高频交易。从名字中我们已可看出高频交易的重点在于快。由于金融市场瞬息万变,一个不留神就可能抱憾终身。目前华尔街最先进的高频交易系统的反应时间已达到1ms。如果说我们常人买或卖一只股票的事件需要1秒,那么高频交易系统在同样的时间内,可以完成500次的买卖。高频交易软件超高反应速度的背后则是对网卡,服务器,宽带服务等等一系列的超高要求。甚至服务器距离交易所的远近都会影响其反应速度。实际上在美国的股市中,高频交易已成为各大金融公司的重点研究对象。但也正是因为这样严苛的要求,使得公有云计算目前无缘高频交易市场。


程序化交易云计算分析 现代证券业很IT


云计算无法满足高频交易的超低延迟需求

    人依然是主体

(来源:网络整理)

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