基于CEP技术的期货市场量化投资交易系统设计.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.4(下)-135-技 术 经 济 与 管 理传统的期货市场投资交易系统通常以技术分析和基本面分析为基础,然而,这些方法在应对市场复杂性和不确定性方面存在局限。随着计算机技术和大数据分析的飞速发展,基于复杂事件处理(CEP)技术的量化投资交易系统成为一种极具潜力的解决方案。本文深入研究了CEP技术在期货市场投资交易中的应用,设计了一套完整的基于CEP技术的期货市场量化投资交易系统1。该文对期货市场量化投资交易系统总框架进行规划,从数据层、应用层与交互层 3 个层面对系统的软件部分进行具体设计。在此基础上,本文还探讨了 CEP 技术在风险管理和绩效评估等方面的应用,
2、以此全面优化投资组合。通过试验评估,本文验证了基于 CEP 技术的期货市场量化投资交易系统在提高投资收益、降低风险和提高交易效率等方面所具备的优势。希望本研究能为期货市场投资者提供一种新的投资策略和工具,也为相关领域的技术研究和应用推广提供借鉴。1 期货市场量化投资交易系统总框架设计基于 CEP 技术的期货市场量化投资交易系统总框架设计分为数据层、应用层和交互层 3 个层,系统总框架设计图如图 1 所示。数据层负责收集、处理和存储实时和历史市场数据,包括期货合约价格、成交量、持仓量、财务报表、宏观经济数据等相关信息。应用层主要包括策略引擎与优化、风险控制与动态对冲以及交易执行与绩效分析 3 个
3、模块。其中,策略引擎与优化模块基于 CEP 技术实时分析市场数据,挖掘有价值的交易信号,并运用量化模型进行优化,生成交易策略。风险控制与动态对冲模块负责设定风险阈值、止损点和仓位控制规则,同时实现动态对冲策略,降低市场风险。交易执行与绩效分析模块根据策略引擎的信号进行交易执行,并对交易结果进行绩效分析。交互层主要为用户提供操作界面,使用户能实时查看交易策略、风险控制情况、交易执行结果等,并可对策略进行调整、执行交易及绩效分析等操作。在该系统中,数据层为应用层提供了基础数据支持,应用层利用数据进行策略制定和风险控制,交互层为人机交互提供沟通渠道。基于CEP技术的期货市场量化投资交易系统设计朱强(
4、新湖期货股份有限公司,上海 200040)摘 要:本文针对期货市场量化投资交易需求,基于 CEP 技术设计了一套高效、稳定的交易系统方案。为实现该系统的功能,本文从数据采集与处理、策略引擎与优化、风险控制与动态对冲、交易执行与绩效分析4个模块进行深入研究。试验结果表明,本交易系统在实时行情处理、交易策略执行以及投资收益指标上表现优异,具有较高的实战价值,旨在为期货市场量化投资领域的发展提供新的技术支持和实践经验。关键词:CEP 技术;策略引擎;风险控制;动态对冲中图分类号:F223文献标志码:A图 1 系统总框架设计数据层数据录入模块数据交互信息共享数据可视化策略引擎与优化模块风险控制与动态对
5、冲模块交易执行与绩效分析模块数据处理模块数据存储模块应用层交互层中国新技术新产品2024 NO.4(下)-136-技 术 经 济 与 管 理2 系统软件设计2.1 数据层基于 CEP 技术的期货市场量化投资交易系统设计中,数据层主要包括数据采集、数据处理与数据存储 3 个模块。数据采集阶段主要从各类数据源获取原始数据,包括但不限于期货市场数据(交易数据、行情数据等)、外部数据(宏观经济数据、政策数据等)以及各类衍生数据(技术指标、基本面数据等)2。为确保数据的实时性和准确性,需要接入多个数据源,以满足期货市场量化投资交易系统对数据的需求。由于不同数据源的数据格式、数据结构和数据质量存在差异,因
6、此需要在数据采集阶段采用 JSON标准协议对数据格式进行转换操作,使数据包括字符串、数字、对象、数组等多类型,便于阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。为提高数据处理速度和减轻后端服务压力,在数据采集阶段采用 Redis 缓存技术将数据临时存储在数据池中。数据采集后,借助 ETL 工具对数据进行预处理操作,具体流程如图 2 所示。采用哈希表去重算法消除重复数据,保证数据的唯一性。在此过程中,将数据中的关键字段(证券代码、交易时间等)作为哈希表的键,值为一元组(交易量,价格),以便在后续处理中快速识别重复数据。采用线性插值填充策略对数据中存在的缺失值进行填充处理,保证数据的完整性。利用自编码器(
7、Autoencoder)算法识别数据中的异常特征,检测数据异常值,采用 Z 分数法对数据中存在的异常值进行检测,计算过程如公式(1)所示。zs=(1)式中:Z 为数据标准分数;为原始数据分数;为原始数据平均数;s 为原始数据标准差。如果 Z 的绝对值大于 3,那么这个数被认为是异常值。在 Z 分布中,Z 分数为 3 对应的是 99.7%的面积,即一个Z 分数为 3 的数据点比平均水平高出 3 个标准差,或者比平均水平低出 3 个标准差,这种情况在正态分布中是非常罕见的。因此,可以认为如果某个数据的 Z 分数的绝对值大于 3,那么这个数据点是异常值。对数据集中的异常值进行检测,并将其限制在一个合
8、理范围内,以消除原始数据量纲的不同影响,使数据具有可比性。根据后续数据处理和分析的需求,t-分布邻域嵌入算法(t-SNE)对多维数据进行降维处理,以便于后续的数据检索和分析。t-SNE算法是一种非线性的降维技术,目的是将高维空间中的数据点集合在一个低维度空间中,t-SNE 算法对数据进行降维包括以下 4 个步骤。1)高维空间中的数据点分配邻居:t-SNE 算法为每个数据点分配一定数量的邻居,这些邻居在高维空间中的分布取决于数据点的局部密度,并使用困惑度(perplexity)参数控制邻居数量,这个参数可以看作是保留数据局部结构的权衡。2)计算邻居间的相似度:使用高斯分布函数计算每个数据点与其邻
9、居间的相似度。3)低维空间中的点重新排列。基于在高维空间中计算的相似度,在低维空间中重新排列数据点,使相同邻居在高维和低维空间中的相对位置保持一致。通过梯度下降算法不断优化这个过程,直到达到一个收敛的状态。4)迭代优化。上述过程是一个迭代的过程,算法会不断重复计算相似度、重新排列数据点,直到达到一个收敛标准或者迭代次数上限。通过降维处理操作,可以减少数据规模,提高数据处理效率,同时保留数据的关键特征3。将经过处理的数据加载到构建的 MySQL 数据仓库中,对数据进行集中存储和管理。2.2 应用层2.2.1 策略引擎与优化模块根据投资者需求和交易策略,挑选具备高效处理能力、扩展性及与其他模块兼容
10、性的 CEP 引擎。评估引擎能否处理大量市场数据,并计算其与其他模块的耦合性指数,以保证其在实际应用中稳定运行。耦合性指数 的计图 2 数据预处理流程图开始结束数据采集数据去重处理缺失值处理异常值自编码器Z分数法降维处理中国新技术新产品2024 NO.4(下)-137-技 术 经 济 与 管 理算过程如公式(2)所示。3+=(2)式中:为接口匹配度;为数据流通度;为协作顺畅度。可以衡量 CEP 引擎与其他模块间接口的兼容程度,接口匹配度高意味着 CEP 引擎能够顺畅地与其他模块进行通信,数据能够无障碍地进出 CEP 引擎;为数据在 CEP 引擎与其他模块间流动的效率,包括数据传输速度、数据在传
11、输过程中的损失情况等因素。高效的数据流通对保证交易策略的实时性和准确性至关重要;可以反映 CEP 引擎与其他模块协同工作的效率。包括 CEP 引擎对其他模块的调用效率、模块间的资源分配合理性等因素。通过评估CEP 引擎与其他模块的耦合性,可以发现潜在的性能瓶颈和不足之处,调整模块间的接口设计、数据流通路径等,以此提高系统整体的处理速度和稳定性。利用统计套利方法识别股票间的相关性,从而捕捉配对交易机会,找出具有潜在价格波动和成交量变化等盈利可能事件,统计套利方法有以下具体步骤。运用ADF统计方法检验股票价格序列间的协整性,若股票价格序列具备稳定性,则说明它们之间存在长期均衡关系,利用协整检验结果
12、,计算股票 i和股票 j 间的相关系数 pij,以衡量它们之间的相关性,计算过程如式(3)所示。()()()()12211TijtijTTijttp tptpp tpt=(3)式中:pi(t)、pj(t)分别为股票 i 和股票 j 在时间 t 的价格;pi、pj分别为股票 i 和股票 j 的平均价格;T 为历史数据期数。根据相关系数差异 pij和股票价格差异 pi(t)-pj(t),设定交易信号。当 pij0 时,买入股票 i,卖出股票 j;当 pij0 时,买入股票 j,卖出股票 i。根据股票的历史价格波动范围,设定止损点和止盈点,止损点设定为历史最低价和最高价间的 0.5 倍标准差,止盈点
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