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高新技術在高頻交易中的運用及風險控制
作者:西寧公司律師網   發布日期:2015-05-29   瀏覽

新浪財經訊 由中國期貨業協會、深圳市人民政府共同主辦的“第九屆中國(深圳)國際期貨大會”于2013年12月3日至4日在深圳舉行。大會以“開放創新·合作共贏”為主題。新浪財經作為獨家門戶網絡合作伙伴全程圖文直播本次大會。12月3日下午分論壇③:期貨行業IT發展論壇在五洲賓館A座二層深圳廳舉辦。以下為對話Ⅱ:高新技術在高頻交易中的運用及風險控制講演實錄。

  主持人:很多客戶現在交易的頻率并不高,量也不是特別大,但是強調必須要和我們專線連接。接下來進行最后一個環節,進行第二個環節的圓桌討論環節,討論的主題是“高新技術在高頻交易中的運用及風險控制,有請這個環節的主持人

  周鴻頌:首先非常感謝大家這么晚了還跟我們一起交流,我們今天討論的題目是“高新技術在高頻交易當中的應用”,在開始討論之前,我想說一點,大家如果看過去十年、二十年來,特別在金融行業技術的發展,特別是交易技術的發展,這里面有更多的創新。每次新的創新是由于交易執行本身的特定要求所驅動的。最近幾年有很多交易創新,特別是技術上的創新,很大的推動是算法交易和高頻交易方面。今天在國際期貨大會這樣一個場合,我們有這樣一個機會能夠一塊來探討一下高新技術的發展,特別是在高頻交易這個領域里面的應用,我覺得是很值得的。當然在座的幾位嘉賓都是高新技術,特別是應用到交易技術當中的專家。他們所提到的觀點和新的技術,不僅僅是在高頻交易這個領域,往往在金融領域和其他領域都能夠應用的。

  今天的圓桌討論像這樣,我先請幾位嘉賓首先介紹一下自己,然后我作為主持人,我有一些問題問一下幾位嘉賓,針對每個問題會挑一個問題來回答,其他嘉賓可以補充。先從我左邊的劉通先生談起。

  劉通:大家下午好,我叫劉通,很高興能夠參加今天的國際期貨大會,我今天將會給大家分享一下我們最先進的網絡延遲對網絡交易的影響。我過去十幾年從事的領域跟金融有很大的距離,我從事的行業都是高性能計算,并行計算,高速網絡。過去高性能計算跟金融的關系不是很多,我們用在石油開采、原子能、天氣預報等領域。但是隨著期權高頻交易的出現,迫使我們研究高性能計算研究的廠商進入期貨領域。這是我簡要的自我介紹。

  柳峰:大家好,我叫柳峰,我1995年大學畢業之后就做交易系統,1998—2004年是自己在美國開一家公司,在2004年的時候被美國一家公司,2007開始是做期貨交易系統這塊的工作。

  Ari:我們一直都非常關注FPGA的技術,我們希望能夠借此提高風險成本和風險管理,同時也非常高興在這里跟各位專家討論,介紹我們各自的能力。

  雷志斌:我是來自香港應用科技研究院的雷志斌,我主要是負責網絡媒體和安全這方面的研究。

  周鴻頌:我們下面的討論,我先提幾個新的技術,然后針對這些不同的技術做一些深入的探討。一個是FPGA,或者說是軟件硬化的技術。第二個是低延遲技術傳輸,這和高頻交易緊密相關,但是應用的范圍不僅僅是局限于高頻交易。第三個是算法交易,特別是在期貨市場,這個主要是從應用的角度來看技術方面的要求。第四個是金融大數據,這是最近談得比較多的。首先和嘉賓一塊聊一下FPGA這個技術,先從柳峰開始談起,你能不能介紹一下FPGA這個技術本身的發展態勢?能不能跟大家談一下在應用領域,無論是在國內還是國外現在應用到什么程度了?

  柳峰:大家知道集成電路,一般分成兩種,一種是ASIC,其中一種就是FPGA。FPGA屬于可編程的,它的好處是程序可以不停地更新,另外有硬件的速度。以后可能也會有AXIC,但因為成本的原因,可能還不會到那個程度上。關于FPGA的應用,主要是分幾塊,我們在做交易的每個過程都涉及到。交易基本上就幾個步驟,一是搜到行情,處理行情。二是處理行情之后要用邏輯產生交易信號,再把這個交易信號送出去,最好有一個相對獨立的風控。這幾個步驟都可以用到。用得最多的是行情處理,這是有優勢的,它做的事情比較標準,把數據的協議轉成自己內部的協議,再加上建行情樹。第二是產生邏輯這塊,一般在FPGA上做得比較少,FPGA雖然可編程,但是從編程整體的周期來說比較長一點,所以一般來說,我們做的非常簡單的邏輯,為了速度的原因,會在FPGA上做,但一般是在C++上做得多一點。第三是下單,這塊基本上也可以用FPGA來加速,主要是送單子出去的時候可以用FPGA,可以把這個單子送得更快一些。最后一個是最近用得比較多的,就是風控這塊,風控用FPGA來做的話非常好,第一速度比較快,第二容量能夠處理得比較多一點。現在主要是在行情處理和風控這塊相對比較多一些。

  周鴻頌:你覺得FPGA現在在國內用得比較多嗎

  柳峰:國內用得還不是特別多,行情這塊,交易所的原因,數據量比較少,這是一個原因。第二,在風控這一塊,特別是8月16日的事件出來以后,大家的意識就更強了,特別是在高頻交易說,大家拼的是速度,雖然交易所這塊我們是無法控制的,但是可以在進入交易所之前做得越快越好。但是從券商或者期貨商的角度來說,必須得由客戶提供高頻交易。另外又不想冒這個風險,這看起來是兩個相對矛盾的數據。我覺得現在風控這一塊下一步會做得比較多一些。

  周鴻頌:Ari,我想向您請教一下,FPGA在美國交易所,CME用的是比較多,已經是一個相對比較成熟的技術了。能不能請您提供一些使用的細節?無論是從交易所的角度來看,還是從券商、期貨商甚至機構投資者,他們在使用時的具體案例。

  Ari:期貨有很多很好的技術,不僅改進可編程性,FPGA編程是很難的,要使用硬件描述的語言,或者是修改版的語言,非常難找到編程人員來做,這也是剛才柳峰講到人們一般是用FPGA來做具體小的程序。我們CME集團感到非常興奮的是剛才柳峰講到的機會。我們集團提供兩個能力,一方面可以提供越來越來越多的可預測性和一致性方面,另一方面能夠提供風控管理,同時降低總體的管理成本。但是有一個挑戰是很難找到編程人員,我也比較好奇別人是怎么想的。FPGA的編程能力從之前幾個月,現在幾個星期就可以,包括行情數據、訂單和邏輯等都可以在同一個芯片上加進去,而不需要通過軟件來解決。我們也越來越多地發現在美國和歐洲的客戶也越來越多地使用FPGA,包括他們自己的編程,還有利用第三方的編程處理市場行情的數據。但都面臨相同的挑戰,很難編程,很難找到這方面的人才。其實每個人都可以對FPGA用軟件知識進行編程,而且可以很快速的,在幾個星期內就可以做得完,通過應用來運行,直接和交易所連接起來。

  我還想補充一點,通過今天的會議可以看到所有大陸的交易所非常快速地改進他們的技術。今天你可能覺得我的速度已經夠快了,但是在接下來的時間,我相信所有的交易所會有根本性的改進,那對于我們來說,我們要確保超前于他們,如果不超前于他們的話,交易所比你變化快的話,你的競爭對手會打敗你,讓你將來很難生存下去。所以從我的角度來講,技術會變成商品。把各種各樣的能力連接在一起,很多廠商可以快速地利用他們的優勢,剛才已經不是講技術了,而是講商業能力成為你的模式,你有怎樣更好的定價來支持。技術不再是瓶頸,風控和可預測性之間的平衡不需要再看,有幾千個服務器能夠計算風險管理的平衡。我們現在面臨的技術可以讓我們有很好的未來。

  周鴻頌:剛才到了FPGA這個技術,據我了解一個是計算的速度,另外一個是通信這方面。關于通信這方面,特別是對海外市場有些了解的話,最近幾年在低延遲的信息通信方面,可以說和FPGA類似的軟件硬化有很多新的進展。劉通,據你了解,在低延遲數據傳輸和儲存,特別是和軟件方面,可以說我比較關心的起來人們利用低延遲的數據傳輸速度,如何進行高頻交易或者量化處理,這方面你能不能談一下國內和海外的現狀,還有你對這方面技術的發展,以及和FPGA技術類似的技術是不是能夠初步融合,能否談一下你的看法?

  劉通:FPGA是一種加速器,它使你的計算能力更快,如果單點運行很快,通訊很慢的話,因為我對金融不是特別在行,但是我聽到包括美國華爾街有知名的IT專家提到現在可能有CLO。現在的軟件處理速度,過去是毫秒級,現在可以做到微秒級,甚至可以做到納秒級。你們在做程序交易,做高頻交易,你們會意識到每一個毫秒甚至微秒都會產生巨大的價值差異。每一點點的延遲降低都會對你產生重大的影響。提到延遲,我們可以分析一下延遲到底由哪些部分組成。我們知道技術演進得非常快,我們要保持在領先的地位,我們需要一個高速網來匹配高速CPU的環境。現在的網絡可以給你提供微秒級、納秒級的延遲。對于高頻交易來講,在國內已經開始有這種高頻交易平臺開始觸及到高速網絡。大家已經意識到了非常快的網絡會對你的交易系統產生非常大的影響。我們用到的技術不是專有的技術,是基于工業標準的高速網絡的設備。我們當時研發的目的就是為將來有一款更高速的網絡可以彌補現在的以太網的弊端,所以有了高速的網絡。現在低延遲的網絡已經被很多公司采用。還有一種非常核心的技術能夠保證你的軟件充分利用硬件延遲的特點。我們可以考慮應用新的傳輸協議。最近我們需要做高頻交易,需要創新研究更高速度低延遲交易平臺的時候,我們需要換一種思維取代以前的,用最新的RDMA這種傳輸方式可以下降延遲90%,這種性能的差異是非常巨大的。而且提到延遲,RDMA給大家帶來的好處,我們不會增加你的難度,因為研發技術會考慮到不希望大家把以前的軟件重新做一個開發。我們會有相應的中間層的,把原來的軟件轉到RDMA的層次,充分應用到硬件低延遲的屬性。剛才我提到幾百納秒的延遲,如果你的軟件需要充分發揮硬件的特性,就需要利用RDMA這種先進的技術。網絡上有很多專有的技術,我今天不花太多的時間跟大家講。但是我可以給大家一個新的方向,新的網絡技術能夠給大家帶來納秒級的延遲,這會使你的觀念進一步延伸。以前從毫秒到微秒是一個跨越,現在向納秒跨越,可能大家關心的級別還是毫秒,雖然將來系統的不斷擴大,納秒級的延遲將會給你帶來更具有競爭力的平臺優勢。

  這是網絡延遲對你們交易平臺的影響,至于國內和國外,大家除了關心網絡平臺的性能,大家可能會問另外一個問題,這個技術我第一次聽到,做交易平臺注重兩方面,第一注重速度快,第二要穩定性。這肯定有穩定性在里面,我可以有信心地告訴大家,這是非常穩定的網絡,可以被高頻交易所應用到的新興技術。

  柳峰:我把劉總剛才說的場景說得更加清楚一點,我們一般說低延遲其實有三塊,第一個是從數據中心到數據中心的通訊,剛才劉總說的是進入數據中心之后內部網絡的連接。最后還有一道,你的程序怎么樣從軟件或者策略里面把這個東西送到交易所。還有低延遲,一般來說交易所數據中心以前都是用光纖線多一點,但現在為了做到極端,美國是用短波通訊,短波的速度比光纖更快一些,但是不好的地方是不是那么穩定,有時候風稍微大一點或者下雪等有可能會搜得不全,但是從速度上來說是最快的。現在包括在數據中心自己的網絡端里面也有這個技術,可以用短波,不是通過光纖,從速度來說可以做到最快。還有連到交易所那塊并不是由你內部的系統決定的,中國交易所就要求你用API,你必須得用他的API。

  周鴻頌:剛才我們提到FPGA加速,也提到低延遲,通信的速度越來越快的話,其實它延伸出來一個很重要的結果就是數據量極具增加。在這點上我想問一下雷總,我知道您是金融大數據的專家,想請您談一下這個新的技術,在金融領域,金融大數據是什么概念,在您看來金融大數據在交易技術里面的應用到底體現在什么地方?

  雷志斌:今天談了很多,我覺得都指向一個,是大數據量變到質變的過程。最近大家看各行各業在不同的應用上都看到一些新起來的公司用一些技術,不同的地方是動態的數據。過去相對來說數據量可以很大,但是相對靜止的,是進到數據庫里面處理。動態是流,數據沒有靜止的時刻,流的處理本身不是點,是一條線,拉長來看是一個面。過去所有數據庫的技術,本身的結構、設計都已經不能很好地處理這些問題。所以從理念上就放棄了過去靜態數據的處理,過去的數據挖掘是事情發生了再看發生了什么事情。有沒有在發生的時刻就馬上做決定,而且是低延遲的,而且保證是不出錯的。這種情況下用的最多的是流數據庫,在動態的情況下怎么樣挖掘,這種挖掘本身,從技術上來講有一些突破。前面教授提到,數據多到一定程度會改變量變到質變的過程,沒有數據會使得很多神經網絡本身能夠達到的空間點是有限的,所以做出來的結果不盡人意。但因為faceboo、谷歌[微博]這種大的數據集成,所以神經網絡可以多幾層,這樣做出來的學習機器是非常有用的。我們把這個問題放到流數據來看,過去第一我們沒有這么高頻的交易和數據供系統學習,第二也沒有強大的硬件功能能夠反饋,第三建立的很多模型能夠接觸到空間里面的點是非常有限的,所以發生錯誤的概率非常高。如果把這樣的技術放到金融大數據庫里面能夠產生的影響是非常巨大的。很多技術由于有了強大的計算能力都可以用到金融創新上面來,包括我們說的怎么做風險控制。風險控制講得淺顯一點就是模式的識別,如果你能夠發現這個模式在庫里面出現的時候,你去追蹤它的時候,這個風險就可以降下來。如果你將數據作為一個流來看的話,很多追蹤性,人識別模式有一個過程,我們從嬰兒開始到這么大,是經過很長時間的訓練。在大數據里面來講,最大的是在流數據庫上變成一些工具,使得做交易策略的交易員和開發人員可以利用這些工具。這是將來會有很大影響的方向。

  周鴻頌:在大家問問題之前我有兩個問題也想請教一下諸位,大家剛才介紹各種各樣新技術的時候,我一直在想這些東西對中國的交易是不是真的有很大的用處?現在中國的交易行情數據最快的是期貨領域,從交易所過來是幾百毫秒的量級。如果市場行情500毫秒才公布一次,里面很多行情,比如交易的量、交易的價格、訂單的價格并不是像海外市場一樣每一筆交易、每一筆訂單都知道。大家所知道的FPGA加速技術,低延遲的技術,到底它的作用在什么地方?對于很多技術的使用者來講,這些新的技術價值在什么地方?還是最后所謂的軍備競賽,別人買了,我也得買,大家怎么看這個問題?

  雷志斌:我覺得這是一個很好的問題,這個事情在網絡上發生過,很早就有人提出是否需要這么高的帶寬。20年前講通訊的時候說需不需要這么多的CPU。這里面有一點,你真的要處理這么大的系統化問題的時候,不是說處理一兩個客戶或者是一兩個市場。舉一個例子,真正做交易的是10%,但為什么很多做數據挖掘的去Twitter上面,到谷歌上面,對全世界幾十億的人挖掘信息?這說白了事物是關聯的,人是群體的社會,會跟蹤,利用這個技術本身有一個縱向的,能夠把市場不同的交易以及場內場外,以及人們在互聯網上連接在一起,整個交易也不能脫離客觀環境。比如今天家里發生了什么事情影響了他的心情,影響了團體的心情。我們剛才提到在高頻交易里面這些看不到,但是高頻交易也不是獨立于其他存在的系統,它跟后面的數據挖掘和后面的系統是相關的。把這些放到整個大的環境來看,后面的挖掘,智慧的增加永遠是不夠的,永遠是需要更多的CPU。

  Ari:我也想描述一個場景,我們可以想象一下中國國債期貨,利率變化了,結果對期權的價格產生影響,而且會影響CSI300的價格,從而影響CSI300的期權,同時會影響CSI300股票的價格,也會影響黃金(1187.20, 1.60, 0.13%)、白銀(16.68, 0.03, 0.18%)的價格,同時會影響到鐵礦石的價格和其他的價格,所有相關的期權價格都會受到影響。如果有這樣的變化,我們看美國、歐洲,技術已經商品化了,你必須要考慮這個未來,不要害怕創新,要提前看。不僅看中國大陸市場向什么方向發展,而是要看國際市場。我描述的場景是非常簡單的。另外一個方面就是我們所講的技術不僅是高頻交易,我們說到風控,這也適用于任何類型的交易。即使我們是在小型領域進行交易,這里面也有管理,有時候一天要進行兩次的清算管理。這不僅是FPGA,不僅是進行高效編程,而是要考慮整體,包括數據中心,包括精算的風控,大數據等等,這些都是關聯在一起的。雖然期權看起來比較遠,但是期貨在這里面,而且我們將來的機遇會越來越明顯,而且越來越重要。

  劉通:我想補充一些我的想法,我非常贊同前面兩位提到的觀點,在中國現實這個狀態,我們可能在期貨交易的量上面,或者是政府的限制上沒有像國外這種理想的程度,但是有另外一個事實,我們國家可以很快速度地創建更大的市場。我們今天所預想的期貨交易情況可能幾個月以后就改變了。我們需要為將來的變化準備好,而且是近期的變化。我們沒有談5年以后的變化,可能是今年或者是明年就會產生的變化。現在的一些限制條件可能將來就不存在了,先進的技術永遠會給你提供更有競爭力的先天優勢。另外一點,不管外圍的延遲增加多少毫秒,只要我們給你提供了比別人更有優勢的延遲優勢,你就是比別人更有優勢,不管百分比是千分之一起來萬分之一,你也是有優勢的,也許這萬分之一就會給你帶來差異。

  當我們考慮優秀平臺的時候要考慮到更快地把數據提取出來,有更多的數據能夠給我,做出及時的反映。我們一開始提到大數據是一個池,是一個海洋,但真正產生更打價值的是數據流,我們要進行動態數據分析。可能今天你固有的思維方式或者現代的工作模式沒有意識到這個情況,沒準下個月就變了。我們需要在基礎架構這個層面做好準備,為將來在其他相關外圍領域的創新做好相應的準備,這是最為明智的選擇。

  柳峰:我們必須得往前看,特別是期權產生以后所產生的數據量是沒法想象的。剛才周總的問題是這些對中國有沒有意識。我覺得要從兩方面來看,第一是不是沒有意識就不去做了。如果為了速度,你必須越過一些風控,為了搶速度,但這是非常危險的事情。只要大家在做的話,大家會找到越來越快的方法。只要你想參與這個市場,做這方面的事情,就等于你被逼著做得越來越快。就像軍備競賽一樣,這其實也是沒有辦法的事情。另外一個是用戶的需求,特別是從券商、期貨商和交易所的角度怎么樣把系統做得更好,把風控做得更好。我們剛才說的那些低延遲技術,包括FPGA,包括最快的網絡,這對用戶的體驗來說沒有什么差別,而且還可以達到用戶所需要的業務要求。我們做IT的可以睡得更安穩一些,知道中間是有保護層的,而且是經過測試的。從這個意義上來說,第一它有很大的意義,第二不管有沒有意義,都被逼著往這條路上走。

  周鴻頌:謝謝諸位,下面還有一個問題,如果回到我們的題目,大家都知道高頻交易最近一兩年以來,大概是從2011年以來面臨很大的壓力,在2010年5月6日出新閃電崩盤,就是把高頻交易曝光在人們的視線之中。海外的統計數據,高頻交易的策略在2012年整個市場的大小,據估計也就20億美元左右,比2009年的時候低了很多。同時監管力度逐漸加大。我想問一下諸位,從Ari的角度講,從交易所的角度來講如何監管,如何配合?對其他三位我想問一下,從技術的角度來看如何為監管部門提供有力的支持和幫助?

  Ari:今天上午在開幕式中有一位嘉賓講到過,就像小汽車的剎車,其實它的目的是為了讓車開得更快。對我們CME集團,我們關注的一點就是風控,尤其是市場的控制。在股票市場沒有什么時候要停下來的概念,就像斷路器一樣,或者最大的上限值。我們CME說的市場控制就是讓市場做出響應。風控是非常重要的,不僅是交易前的控制,而且交易后的控制也是非常重要的,要確保剎車,能夠最大程度降低潛在的問題,也可以確保交易所的功能支持實體經濟驅動這方面的發展。

  柳峰:我從交易的角度來說,中國跟國外的交易所很大的不同是中國的交易所做的事情非常多,大家開的賬戶都是在交易所開的,所以交易所必須對你做很多錢夠不夠,保證金夠不夠。有一部分原因,中國交易所反應速度比較慢,但這也是不公平的,就是把蘋果和橘子比,交易所做的事情非常多。國外的只是撮合的引擎而已。通過上次閃電崩盤之后,風控的意識增強了。現在交易所在做的時候,剛才Ari提到CME也開始做風控了,并不是所有的東西進來就一股腦地收進來。要在前面做一些風控,但這個風控不是做到賬戶級別,而是把烏龍的問題解決,比如明顯的交易數量不對。美國交易所又是互相競爭比較激烈的,每個股票可以在紐交所交易,也可以在納斯達克[微博],所以他們的延遲非常低。我們開發一種基礎是做一種很快的烏龍值的風控,大概是200—300納秒之內就實現。這基本能夠把大多數的問題都解決掉,而且不會影響到交易所的速度。

  Ari:你說得非常好,中國的監管確實是超前的,我們再看美國,他們都是交易相同的股票,他對股票沒有任何價值,只是壓力而已。

  劉通:從一個網絡公司來講,我們換一個角度來思考,網絡給大家提供了一個工具,提前發現風險以后,我們怎樣很快地執行彌補錯誤的反應速度,網絡可以作為一個工具讓你更快地發現有問題出現,發現問題以后有更快的速度執行這種行為,作為一種工具我們可以盡量地避免由于一些烏龍值現象產生的影響,將它降到更低的程度。我們只是一種輔助工具,使大家更快地發現問題。

雷志斌:這是非常好的問題,也是金融大數據里面比較前沿的話題。我們發現出現問題之后,基本上是頭痛醫頭,腳痛醫腳。當出現問題以后設一個域值。數據是一種自適應的學習,沒有出現問題之前你也不知道到底是怎樣的。這時候你再去用模式識別的方式,這樣即使你不知道什么時候會引起問題,但你至少知道有什么線索會把你帶到這些地方。當線索出來的時候你就要做一些事情,你可能做一些備份或者其他的事情。這跟網絡上面做病毒識別類似的,病毒傳輸是很快的。我們說的學習算法也要做同樣的事情,我不知道什么方式會是病毒,直到出現以后發現就太晚了,已經被感染了。你唯一能做的事情是盡量保持警覺,出現事情的時候相應地采取措施。

  周鴻頌:我們時間基本上用完了,下面有沒有問題?我們給一個問題。那好,最后謝謝四位嘉賓。我特別同意雷總的看法,技術是不斷地邁進,如何利用技術做好分析是很重要的。最后謝謝大家!

  主持人:再次感謝各位專家的精彩言論,我們今天的論壇結束,我們明年再見,謝謝!

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