高频金融交易数据接收系统设计

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1、一、绪论（一）研宄背景和意义金融是现代经济的核心。一个国家经济的崛起必须要有一个与之相匹配的强大的金融市场，一个强人的金融市场必须要有一个与之相匹配的强人的金融信息服务体系。数据作为金融信息的核心资源，其有效性、完整性和实时性是金融信息服务质量的判断基础。在金融市场中，无论是支付结算、征信系统、反洗钱、金融监管等国家金融基础建设，还是银行、保险、证券基金、小额信贷公司等各种经济金融机构，其信息系统中都实吋运行着海量交易数据。据统计，2012年，包括股票、基金、债券和权证交易数据在内，深市总成交笔数

2、为9.82亿笔，平均每日成交404.37万笔①。2013年，沪市平均每日成交的报单笔数（单向）为481.93万笔，相较于2012年提高了20%气随着金融业务与社交网络、电子商务和移动互联网的紧密融合，未来金融数据的规模将更为庞大。对于金融投资研究机构来说，高频金融交易数据在量化交易、对冲基金和金融工程等前沿领域具有较高的使用价值。通过对历史和实时数据的挖掘创新，投资机构能够建立拟合度更高的策略模型，以期监控风险、把握开仓/平仓时机和应用于基于策略模型的实时证券交易过程中。自2010年以来，随着股指

3、期货、转融券等做空工具的推出，以及交易型开放式指数基金（ExchangeTradedFunds,ETF）和融资融券等业务的实行，交易者可以凭借资金、信息和平台优势，通过多种方式直接或间接地进行T+0交易，实现套期保值，并从屮攫取利润。因此,近年来，高频交易、算法交易这类交易方法颇受金融行业的关注，投资机构对以小时、分钟、秒甚至分笔为采集频率的金融高频交易数据的需求越加强烈。目前，高频金融交易数据的传输网络己较为完备，数据的采集则可通过访问财经网站、直接从交易所购买数据以及依靠金融信息提供商这些途径

4、来实现，关键的问题在于高频金融交易数据的快速接收和存储。但是，现在国内能够提供完整的高频金融交易数据并使其保存到本地服务器上的服务商并不多，而且往往由于成本过于昂贵、数据不完整以及数据实时更新不及时等等问题，不能满足金融投资机构的业务需求。随着金融信息化深入发展，面对以信息技术为创新点的未来竞争，金融投资机构若想在国内外市场屮利于不败之地，必然将目光投向新兴的投资方法，必然对金融信息服务的诉求强烈。因此，研允和探索高频金融交易数据的接收和存储技术，满足金融投资研宄机构的业务需求，必将推动我国金融行

5、业的发展，尤其是证券市场的建设。（二）研究内容本文主要研宂高频金融交易数据在网络通信、数据处理和数据存储方面的技°深圳证券交易所信息管理部，深圳证券交易所市场统计年鉴（2012）,2012®上海证券交易所金融创新实验室，上海证券交易所市场质量报告（2014），2014-3术问题。首先，本文描述了高频金融交易数据的获取途径和特点，并基于实时性和大规模的数据特征，分析数据接收系统的功能需求和非功能需求。其次，本文着重介绍实现高频数据的接收和存储所涉及到的多种成熟、经典的技术框架和设计思想，及其应用的优

6、势，其中包括中间件技术、自适应通信环境ACE框架和内存映射文件存储技术。随后，本文利用Ice屮间件实现网络通信，利用ACE_Task框架实现主动对象模式，利用内存映射文件保证数据存储的完整性和实时性，提出一个高频金融交易数据接收的解决方案，并对要点进行详细分析和设计。最后，木文通过若干测试案例来验证系统的功能实现情况。(一)高频金融交易数据描述就目前而言，高频金融交易数据的获取主要有如下三个途径：(1)从门户财经频道采集数据。比如新浪财经通过http/javascrip接口提供最新行情，WebXm

7、l网站通过WebService接门提供免费和收的行情数据服务，前者需要每秒发起多次请求，后者则限制了请求次数。(2)从股票软件下载历史数据。市面上的各种股票软件一般会提供历史数据和最新数据，通常以自定义的文件格式存放。通过分析数据格式，可以获取tl间、分吋、分笔的历史数据，但是这类软件提供的数据并不全面，且主要针对个人投资者。(3)从证券交易所购买实时行情。证交所提供Level-1、Level-2实时行情数据，不足之处在于成本较高。以上的三个获取数据的途径或不稳定，或成木高，对于机构投资者来说，并

8、不是绝佳的选择。0前，一些股票信息提供商可以提供较稳定和较低廉的第三方软件接门，以全推方式推送交易数据。将接收到的数据按照股票代码排列，即可得到分笔成交数据。本文的数据来源于股票信息提供商网际风，驱动以DLL方式挂接，通过Windows消息机制接收消息，数据在内存中交换并直接交付给分析软件，因此无法实现跨平台、跨网络的应用。网际风每次推送的数据为由多笔分笔交易数据组成的一波数据，其数据存储在数据通知消息屮。2数据特点高频金融交易数据推送方式可分为点播和全推两种方式。点播方式只更新推