基于CEP技术的期货市场量化投资交易系统设计.pdf

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，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（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（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，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，止盈点设定为历史最高价和最低价间的 0.5 倍标准差。使用历史数据对交易策略进行回测，评估策略的表现，并根据回测结果对策略进行调整和优化，以提高预测准确性和稳健性。优化模块主要采用数据挖掘、机器学习等技术，对交易策略进行持续优化。1）参数优化：网格搜索方法调整策略中交易阈值、止损点等参数，在较大参数空间中寻找最优解，使策略在不同的市场环境下具备较好的适应性。2）风险管理优化：采用 VaR 风险管理工具调整风险管理策略，例如增加风险分散、减少仓位等操作，帮助投资者更好地评估风险，制定合适的止损点和仓位控制策略。3）配对交易策略优化：通过分析股票间的价格走势和相关性，运用遗传算法、粒子群优化等方法，寻找最优的股票配对组合，提高配对交易的盈利概率和收益水平。将优化后的交易策略编写为交易事件，保证在 CEP 引擎上能自动化运行。2.2.2 风险控制与动态对冲模块风险控制与动态对冲模块是量化交易系统的重要组成部分，其主要功能是降低交易风险、提高投资回报并保证系统在市场波动较大的情况下保持稳定运行。风险控制与动态对冲模块的详细步骤如下。利用量化投资策略，对期货市场中的各合约进行风险评估，包括量化选股技术根据市场指数、技术指标、基本面数据等筛选出具有投资价值的个股。量化择时技术通过分析历史价格数据，找出具有较高概率的上涨或下跌时段。统计套利技术则通过分析合约间的价差、相关性等指标，寻找潜在的套利机会。根据合约的预期收益、波动率、相关性等指标对风险评级进行计算，其中，预期收益是指投资者从合约中预期获得的回报，需要对合约的潜在盈利能力进行评估。波动率是指合约价格的波动程度，高波动率意味着合约价格的波动较大，风险也相应增加。相关性是指合约与其他金融工具或市场指标间的关系。根据以上量化投资策略，开发动态对冲策略。根据风险评估结果，为高风险合约制定动态对冲策略。利用算法交易技术执行快速、高效的买卖指令。使用股指期货套利和商品期货套利技术寻找跨品种、跨期合约间的价差机会。根据合约的风险等级、持仓成本、市场冲击成本等因素，使用 CEP 引擎智能算法计算最佳对冲比例，计算过程如公式（4）所示。()a bcdgef =（4）式中：g 为最佳对冲比例，即当投资者建立对冲头寸时，应持有的期货合约数量与投资组合中股票数量的比例，帮助投资者在降低风险的同时，尽可能地保持收益；a 为投资者风险厌恶程度，反映了投资者在面对风险时的态度，风险厌恶程度越高，投资者越倾向于选择较低的风险投资策略；b 为预期收益，反映了投资者在投资过程中期望获得的回报，预期收益越高，投资者可能愿意承担更高的风险；c 为持仓成本，包括股票的购买成本、期货合约的保证金等，持仓成本会影响投资者的投资收益，因此当制定对冲策略时需要纳入考虑；d 为市场冲击成本，反映了当投资者买卖股票和期货合约时对市场价格产生的影响，市场冲击成本越高，投资者在交易过程中的损失越大；e 为投资组合波动率，反映投资组合中股票价格的波动程度，波动率越高，投资组合的风险越高；f 为期货合约杠杆系数，反映期货合约对投资组合风险的影响，杠杆系数越高，投资组合的风险越大。将计算的最佳对冲比例应用于实际交易，借助 CEP 事件驱动规则引擎对买卖策略进行动态调整，包括开仓、平仓、止损、止盈等操作。在交易过程中，根据市场变化实时调整对冲比例，以达到降低风险、提高收益的目的。此外，CEP 引擎的实时监控功能持续监控波动率、相关性等风险指标，根据风险变化，及时调整对冲策略，还可以根据投资者的风险偏好和市场环境，调整投资组合的权重和配置。2.2.3 交易执行与绩效分析模块在期货市场量化投资交易中，交易执行与绩效分析模块是关键部分。为提高交易效率，需要根据交易策略生成一系列的交易指令，包括买入、卖出、止损以及止盈等。买入指令是指购买一定数量的证券，卖出指令是指出售一中国新技术新产品2024 NO.4（下）-138-技 术 经 济 与 管 理定数量的证券，止损指令是指当证券价格下跌到一定程度时自动卖出，以此避免更大的损失，止盈指令是指当证券价格上涨到一定程度时自动卖出，以锁定利润，接着将交易指令发送至交易所，通过交易撮合技术匹配、撮合这些指令与其他交易者指令，并通过对比买卖双方的指令，找出价格和数量相匹配的买卖双方，从而促进成交。在绩效分析模块中，计算实际收益夏普指数衡量投资组合收益率与风险，计算过程如公式（5）所示。()E RpRf=（5）式中：为夏普比率；E（Rp）为投资组合的预期收益率；Rf 为无风险收益率；为投资组合的标准差。根据绩效分析结果，对交易策略进行参数调整、交易规则改进等优化。夏普比率的大小反映投资组合每承担一单位风险所能获得的超额收益，如果 1，就表示投资组合的收益率高于其风险水平；如果 1，就表示投资组合的风险高于其收益率。通过计算夏普比率，交易者可以对不同的交易策略进行比较和选择，夏普比率越高，说明该交易策略在风险调整后的收益表现越好，因此，交易者会倾向于选择夏普比率较高的策略。此外，须持续监控和调整交易策略，以实现交易执行与绩效分析模块闭环。2.3 交互层交互层设计旨在通过友好的界面，使交易者能够更轻松地与交易系统进行沟通，并更直观地了解系统的各项功能。在基于 CEP 技术的期货市场量化投资交易系统中，交互层需要实现以下功能：1）用户界面（UI）设计。为提供清晰、直观的界面，采用简洁的设计风格，将界面划分为几个主要部分，包括实时行情展示、策略展示、交易操作区域等。实时行情展示部分用于展示期货市场的实时数据，例如期货合约价格、成交量等，策略展示部分用于展示系统推荐的交易策略，交易操作区域则用于用户执行交易操作。2）数据展示与分析。为帮助用户更好地理解和分析市场行情，采用折线图、柱状图、饼图等多种数据可视化技术展示期货合约的价格、波动率、持仓量等指标。例如，通过折线图观察期货合约价格随时间的变化情况，包括价格的波动范围、趋势以及速度等，使用户可以清晰地看到市场价格的动态变化，便于判断市场趋势和转折点，柱状图则适用于比较不同时间段内的数据变化，通过将每个时间段的指标以柱状形式排列，用户可以直观地比较各时间段内的价格变动、持仓量的增减以及波动率的高低，识别市场活跃度高的时间段以及价格变动的幅度，以此做相应调整。3）交易策略推荐。基于 CEP技术的量化投资交易系统具有强大的策略研发能力，系统根据市场行情、用户设定的风险收益比等条件，智能推荐合适的交易策略。此外，支持用户自定义策略，方便用户根据自身需求进行交易。4）资讯推送与提醒。为帮助用户及时了解市场动态，提供实时资讯推送服务。当市场发生重要事件时，例如政策调整、宏观经济数据发布等，系统会第一时间将相关信息推送至用户手机端或电脑端。此外，系统还会根据用户设定的提醒条件，在关键时刻发出提醒，协助用户把握交易机会。5）个性化设置。为满足不同用户的需求，系统提供丰富的个性化设置选项，使用户可以根据自己的喜好调整界面风格、字体大小、颜色等。系统还支持自定义数据指标，让用户能够根据自己的研究结果和交易策略，灵活配置系统功能。此外，为方便用户快速找到需要的期货合约，设置智能搜索功能，用户只须输入关键字，例如合约名称、代码等，系统便会自动匹配相关合约并展示。3 测试试验3.1 测试环境为检测基于 CEP 技术的期货市场量化投资交易系统的实用性及稳定性，对系统性能进行模拟测试。利用 MySQL Server Enterprise Edition 数据库存储和处理期货市场数据，服务器型号为 Dell PowerEdge R730，配置为 48 核心、内存128GB，以保证高效的计算性能，使用 Bloomberg 数据供应商提供的实时期货市场数据，Matplotlib、Seaborn 等 Python库绘制图表和分析结果，利用 Eclipse IDE 编写、调试和优化CEP 算法。准备具有代表性的测试数据，包括历史行情数据和实时行情数据，测试数据应覆盖平台的各功能模块和数据类型，保证测试结果的全面性。3.2 测试结果选取 5 个不同的节点资源值，测试基于 CEP 技术的期货市场量化投资交易系统在实时行情处理、交易策略执行以及投资收益等方面的性能。测试结果见表 1。表 1 测试试验结果策略实时行情处理时间（m/s）交易成功率（%）投资收益率（%）16.5499.315.226.1298.314.736.8999.116.046.3798.915.556.2198.215.1试验数据表明，对 5 个不同节点资源值进行测验，得出该系统的平均响应速度为 6.426m/s，表明系统具有较高的响应速度和实时性，能够满足期货市场交易对时间敏感的需求，交易成功率达到 98%以上，说明该系统在处理复杂交易逻辑方面具有较高的准确性，投资收益率均值为 15.30%，说明该系统投资效果较好，有助于最大化投资收益。4 结语综上所述，基于 CEP 技术的期货市场量化投资交易系统的设计为我国期货市场的发展带来了全新的视角和机遇。该系统不仅为投资者提供了更精准、高效的交易策略，也为我国期货市场的稳定繁荣提供了有力的技术支持。通过该系统，投资者可以全面掌握市场动态、识别投资机会，从而提高投资效益，促进我国期货市场的健康发展。后续研究将不断优化和完善该交易系统，以适应市场变革和满足投资者多样化需求。参考文献1 周方召，石祥翔，贺志芳，等.量化投资基金和股票市场稳定性 J.金融经济学研究，2023，38（2）：81-96.2 李占军.量化投资在我国投资市场中的应用 J.投资与合作，2022（11）：22-24.3 尹菜荣.证券交易系统持续集成测试优化技术的研究 J.长江信息通信，2023，36（10）：153-156.