证券市场量化投资策略的精准回测与评估系统及方法
阅读：1014发布：2020-05-14
专利汇可以提供证券市场量化投资策略的精准回测与评估系统及方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种 证券 市场量化投资策略的精准回测与评估系统及方法，系统采用了精密 数据处理 模型处理交易行情的历史数据和实时数据，为精准回测和准确评估提供了客观的数据 基础 ；精准回测系统将交易策略回溯到任意时间点的买卖/开平仓时对手盘的具体定点定量的信息，以精准地判定交易策略的交易行为的有效与否；在精准判定量化投资策略在具体交易标的的交易行为的有效性的基础上，可以对组合型的投资策略的 风 险收益比、投资收益的稳健度、最大风险值等投资者最关注的各项关键指标予以精准合理的评估，为量化策略/组合型策略的实盘运用提供有 力 的决策依据，同时，该系统也是策略持续研发所必需的科学评价系统。，下面是证券市场量化投资策略的精准回测与评估系统及方法专利的具体信息内容。
1.一种证券市场量化投资策略的精准回测与评估系统，其特征在于，它包含精密数据处理模型、定点定量精准回测系统、自动化策略可回溯验证模型，以及模拟/实盘交易数据双向验证模型，其中，
所述的精密数据处理模型与所述定点定量精准回测系统连接，用于精密处理交易行情数据，实时行情数据处理为精准回测提供数据基础；
所述的定点定量精准回测系统与所述自动化策略可回溯验证模型连接，用于根据对手盘面信息定点定量进行策略/决策精准判定；
所述的自动化策略可回溯验证模型与所述模拟/实盘交易数据双向验证模型连接，用于选择任意可量化模型交易策略进行高精度历史回测；
所述的模拟/实盘交易数据双向验证模型用于对模拟交易效果与实盘结果进行双向验证，以及对比仿真交易数据和实盘数据以得到最终准确性结论。
2.根据权利要求1所述的一种证券市场量化投资策略的精准回测与评估系统，其特征在于，所述的精密数据处理模型精密处理交易行情数据时，根据市场本身的差异性及不同市场交易行为的监管要求，将数据通道分为期货市场与股票市场。
3.根据权利要求2所述的一种证券市场量化投资策略的精准回测与评估系统，其特征在于，所述的精密数据处理模型精密处理交易行情数据时，加入物理层面、数据处理层面和计算机语言层面来进行技术保障；在盘后的数据处理过程加入事后处理机制，并基于盘中的偏差数据分别做日内行情数据和模拟交易数据的双向校准。
4.根据权利要求1所述的一种证券市场量化投资策略的精准回测与评估系统，其特征在于，所述的定点定量精准回测系统根据历史任意时间点的对手盘面信息定点定量进行策略/决策精准判定时，精准对手盘面数据：在数据处理层，已经完成了历史及实时行情的分笔tick数据处理、演算及存储，此时的数据记录中，包括多空双方的若干档位委托价格及委托数量，以及当时时间片上的成交价、量数据，期货以具体品种合约tick以及加权平均计算所得的指数tick，股票以个股tick。
5.一种证券市场量化投资策略的精准回测与评估方法，其特征在于，它包含如下步骤：
（1）首先从期货公司、证券公司、以及第三方证券市场的数据供应商处采购或合作获取交易数据接口及盘面数据接口；对于以往的历史盘面数据，通过采购的方式获取tick数据；
对于实时和未来盘面数据，通过接口调取供应商数据并落地存储，并加权计算不同分钟的K线行情数据，用于策略的交易信号演算运用；
（2）通过设置历史回测时间范围，加载需要进行历史回测验证，或实施模拟验证的自动化交易策略，一旦策略发现系统选定的品种池中特定品种的交易信号，系统向后端发起委托指令，后端获取当时历史事件节点的固定时间范围内的tick级盘面数据，并比对对手盘盘口数据做数据撮合；
（3）若交易行为在偏离度约束以内，则判定为委托交易成功，同时返回交易结果以及该笔交易对盘面的偏离度影响值；
（4）策略的每一笔成交都将对市场形成冲击，计算出市场偏离度数值；累加每一笔成交后的偏离影响值，最终得出策略对市场资金的整体偏离影响；并对于所有进入模拟/实盘交易的策略，每天生成交易偏离清单；
（5）根据历史数据和模拟推导计算得出的有效投资策略，与实盘交易结果数据进行相互验证，得出所述投资策略是否有效并做相应处理。
6.根据权利要求5所述的一种证券市场量化投资策略的精准回测与评估方法，其特征在于，所述的市场偏离度数值以回测/模拟交易发起具体品种+价格+交易量，比对当时该具体交易标的品种的盘面对手盘口数据，得出当时该笔成交量价对当时时间片上的成交量价比例，以及对当时五档/十档对手盘盘面量价的比例，作为当笔交易导致市场偏离行情的结果值。
7.根据权利要求5所述的一种证券市场量化投资策略的精准回测与评估方法，其特征在于，所述的相互验证包括：
基于所述实盘交易的模拟验证：以实盘策略的每日交易结果为客观标准，评估模拟盘后持仓品种、数量、价格与实盘结果的差异，当日差异数据作为一个评价指标；若干周期后模拟盘的差异在非人工干预情况下向实盘结果的靠近程度作为另外一个评价指标，作为判定模拟交易有效程度的客观依据；
基于所述模拟交易的实盘验证：在模拟交易有效指标保持基本稳定时，对实盘结果的持仓品种、数量、价格比对模拟交易结果的差异，一旦这种反向客观指标发生加速变化，则判断为策略失效，此时需要对策略组合及策略本身进行迭代更新，以找到时间有效性更优的量化投资策略。
证券市场量化投资策略的精准回测与评估系统及方法
技术领域
背景技术
[0002] 自上个世纪50年代以来，大量学者研究证券市场中资产风险与收益率的关系。马科维茨（Markowitz，1952）的投资组合理论奠定了风险和收益关系研究的基石，并导致了现代资本市场理论的发展。基于该投资组合理论，夏普（Sharp，1964）、林特纳（Lintner，1965）和莫辛（Jan Mossin，1966）提出CAMP资本资产定价模型，根据市场走势预测选择不同的证券组合以规避市场风险、获得较高收益。随着证券市场的发展，罗斯（Ross，1976）提出APT套利定价理论，默顿（Merton，1973）提出OPT期权定价理论。这些理论模型在投资组合绩效、证券估价、证券投资等领域成为里程碑式的投资模型，得到了广泛应用。然而，这些经典模型以及后来布里登（Breeden，1979）、里昂诺姆（Reinganum，1981）、陈浪南等（2000）、靳云汇等（2001）都集中在对投资组合风险性的研究上，很少涉及到交易策略的风险研究；康拉德和考尔（Conrad和Kaul，1998）研究了交易策略，但没有具体研究交易策略的风险评估方面。投资组合的风险性和交易策略的风险性存在一定差别：前者属于投资标的选择策略范畴，而后者属于操作层面的交易策略范畴；投资标的本身的风险具有不可控性，而操作策略往往能够通过诸如“止盈”或者“止损”等手段来有效控制投资标的自身带来的风险。
[0003] 尽管目前一些理论试图揭示证券市场复杂行为的原因，并预测投资标的的未来行为，但是这方面的研究进展仍很缓慢，甚至大多数成功的投资者也认为，复杂的市场行为是不可预测的。巴菲特说过，他从不预测市场，也没有人能够预测市场。当人们总结这些投资者投资成功的原因时，会发现他们往往非常注意投资风险的控制，尽管他们也很重视对投资标的的选择，但从不对市场做出坚决的预期。这说明，复杂的市场行为至今仍是人类未解之谜，而包括风险控制和风险评估在内的交易策略的风险研究在实际投资过程中的作用往往重要于投资组合或者投资标的本身的风险研究，也就是交易策略的制定过程是否逻辑清晰以及是否科学有效比投资组合策略的选择重要得多。
[0004] 由于交易策略的制定以及历史交易数据的客观存在，人们认为每一次投资的收益率往往是可控的，因此历史回测总是在反复验证以追求投资的固定收益率。但是过去基于证券交易历史数据的精准度不高，大多数历史回测基于历史数据统计结果拟合出来的程序化交易策略模型，在应用于实盘交易之后，往往与预期效果差异巨大。
发明内容
[0005] 本发明的目的是提供一种对可量化投资策略提升验证准确性，发现拟合问题，发现极端风险行情下策略有效性的证券市场量化投资策略的精准回测与评估系统及方法。
[0006] 为了解决背景技术所存在的问题，本发明是采用以下技术方案：一种证券市场量化投资策略的精准回测与评估系统，它包含精密数据处理模型、定点定量精准回测系统、自动化策略可回溯验证模型以及模拟/实盘交易数据双向验证模型，其中，所述的精密数据处理模型与所述定点定量精准回测系统连接，用于精密处理交易行情数据，实时行情数据处理为精准回测提供数据基础；所述的定点定量精准回测系统与所述自动化策略可回溯验证模型连接，用于根据对手盘面信息定点定量进行策略/决策精准判定；
所述的自动化策略可回溯验证模型与所述模拟/实盘交易数据双向验证模型连接，用于选择任意可量化模型交易策略进行高精度历史回测；
所述的模拟/实盘交易数据双向验证模型用于对模拟交易效果与实盘结果进行双向验证，以及对比仿真交易数据和实盘数据以得到最终准确性结论。
所述的自动化策略可回溯验证模型与所述模拟/实盘交易数据双向验证模型连接，用于选择任意可量化模型交易策略进行高精度历史回测；
所述的模拟/实盘交易数据双向验证模型用于对模拟交易效果与实盘结果进行双向验证，以及对比仿真交易数据和实盘数据以得到最终准确性结论。
[0007] 本发明还提供了一种证券市场量化投资策略的精准回测与评估方法，它包含如下步骤：（1）首先从期货公司、证券公司、以及第三方证券市场的数据供应商处采购或合作获取交易数据接口及盘面数据接口；对于以往的历史盘面数据，通过采购的方式获取tick数据；
对于实时和未来盘面数据，通过接口调取供应商数据并落地存储并加权计算不同分钟的K线行情数据（针对期货市场交易为以具体品种合约加权计算所得的指数行情，股票为个股行情），用于策略的交易信号演算运用；
（2）通过设置历史回测时间范围，加载需要进行历史回测验证，或实施模拟验证的自动化交易策略，一旦策略发现系统选定的品种池中特定品种的交易信号，系统向后端发起委托指令，后端获取当时历史事件节点的固定时间范围内的tick级盘面数据（期货为具体品种的合约行情，股票为个股行情），并比对对手盘盘口数据做数据撮合；
针对期货市场的趋势型策略，根据商品品种指数是由具体合约加权平均计算所得的概括性及非交易标的特点，取商品指数作为信号判断基准，并以历史时间的主力合约作为交易标的；
针对期货市场的日内策略，比较同一商品品种下各合约的最大权重为主力合约，并对主力合约切换特殊场景做主动向前取数作为信号判断基准，并最终以当时主力合约作为交易标的；
（3）若交易行为在偏离度约束以内，则判定为委托交易成功，同时返回交易结果以及该笔交易对盘面的偏离度影响值；
（4）策略的每一笔成交都将或多或少的对市场形成冲击，计算出市场偏离度数值；累加每一笔成交后的偏离影响值，最终得出策略对市场资金的整体偏离影响；偏离影响结果越大的策略，其有效性越差，该策略的精准度越小；对于所有进入模拟实盘交易的策略，每天生成交易偏离清单，说明每笔交易对市场行情的偏离影响；
（5）根据历史数据和模拟推导计算得出的有效投资策略，可以与实盘交易结果数据进行相互验证，得出所述投资策略是否有效并做相应处理。
对于实时和未来盘面数据，通过接口调取供应商数据并落地存储并加权计算不同分钟的K线行情数据（针对期货市场交易为以具体品种合约加权计算所得的指数行情，股票为个股行情），用于策略的交易信号演算运用；
（2）通过设置历史回测时间范围，加载需要进行历史回测验证，或实施模拟验证的自动化交易策略，一旦策略发现系统选定的品种池中特定品种的交易信号，系统向后端发起委托指令，后端获取当时历史事件节点的固定时间范围内的tick级盘面数据（期货为具体品种的合约行情，股票为个股行情），并比对对手盘盘口数据做数据撮合；
针对期货市场的趋势型策略，根据商品品种指数是由具体合约加权平均计算所得的概括性及非交易标的特点，取商品指数作为信号判断基准，并以历史时间的主力合约作为交易标的；
针对期货市场的日内策略，比较同一商品品种下各合约的最大权重为主力合约，并对主力合约切换特殊场景做主动向前取数作为信号判断基准，并最终以当时主力合约作为交易标的；
（3）若交易行为在偏离度约束以内，则判定为委托交易成功，同时返回交易结果以及该笔交易对盘面的偏离度影响值；
（4）策略的每一笔成交都将或多或少的对市场形成冲击，计算出市场偏离度数值；累加每一笔成交后的偏离影响值，最终得出策略对市场资金的整体偏离影响；偏离影响结果越大的策略，其有效性越差，该策略的精准度越小；对于所有进入模拟实盘交易的策略，每天生成交易偏离清单，说明每笔交易对市场行情的偏离影响；
（5）根据历史数据和模拟推导计算得出的有效投资策略，可以与实盘交易结果数据进行相互验证，得出所述投资策略是否有效并做相应处理。
[0008] 采用上述技术方案，本发明具有以下有益效果：1、支持在证券交易历史的任何一个时间点，启动策略进行模拟投资，按照当时的市场行情与交易数据，验证策略组合的投资效果；
2、通过最终实盘验证，将任意一种可量化投资策略（已通过历史数据验证）的准确性从目前的60%-70%提升到95%以上，加强回测结果的精准度；
3、避免由于拟合模型导致的交易误导，发现策略模型在极端风险行情下的准确性偏差。
附图说明
2、通过最终实盘验证，将任意一种可量化投资策略（已通过历史数据验证）的准确性从目前的60%-70%提升到95%以上，加强回测结果的精准度；
3、避免由于拟合模型导致的交易误导，发现策略模型在极端风险行情下的准确性偏差。
附图说明
[0009] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0010] 图1为本发明一具体实施例的流程图。
具体实施方式
[0011] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施方式，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施方式仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0012] 请参阅图1，在本申请的多个实施例中，一种证券市场量化投资策略的精准回测与评估系统，它的系统包含精密数据处理模型、定点定量精准回测系统、自动化策略可回溯验证模型以及模拟/实盘交易数据双向验证模型。精密数据处理模型与定点定量精准回测系统连接，且用于精密处理交易行情数据，实时行情数据处理为精准回测提供数据基础。定点定量精准回测系统与自动化策略可回溯验证模型连接，用于根据对手盘面信息定点定量进行策略/决策精准判定。自动化策略可回溯验证模型与模拟/实盘交易数据双向验证模型连接，用于选择任意可量化模型交易策略进行高精度历史回测。模拟/实盘交易数据双向验证模型用于对模拟交易效果与实盘结果进行双向验证，以及对比仿真交易数据和实盘数据以得到最终准确性结论。
[0013] 此外，本发明还提供了证券市场量化投资策略的精准回测与评估方法，其包含如下步骤：（1）首先从期货公司、证券公司、以及第三方证券市场的数据供应商处采购或合作获取交易数据接口及盘面数据接口；对于以往的历史盘面数据，通过采购的方式获取tick数据；
对于实时和未来盘面数据，通过接口调取供应商数据并落地存储，并加权计算不同分钟（如
1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟等）的K线行情数据，用于策略的交易信号演算运用；
（2）通过设置历史回测时间范围，加载需要进行历史回测验证，或实施模拟验证的自动化交易策略，一旦策略发现系统选定的品种池中特定品种的交易信号，系统向后端发起委托指令，后端获取当时历史事件节点的固定时间范围内的tick级盘面数据，并比对对手盘盘口数据做数据撮合；
（3）若交易行为在偏离度约束以内，则判定为委托交易成功，同时返回交易结果以及该笔交易对盘面的偏离度影响值；
（4）策略的每一笔成交都将对市场形成冲击，计算出市场偏离度数值；累加每一笔成交后的偏离影响值，最终得出策略对市场资金的整体偏离影响；并对于所有进入模拟/实盘交易的策略，每天生成交易偏离清单；
（5）根据历史数据和模拟推导计算得出的有效投资策略，与实盘交易结果数据进行相互验证，得出所述投资策略是否有效并做相应处理。
对于实时和未来盘面数据，通过接口调取供应商数据并落地存储，并加权计算不同分钟（如
1分钟、5分钟、15分钟、30分钟、60分钟等）的K线行情数据，用于策略的交易信号演算运用；
（2）通过设置历史回测时间范围，加载需要进行历史回测验证，或实施模拟验证的自动化交易策略，一旦策略发现系统选定的品种池中特定品种的交易信号，系统向后端发起委托指令，后端获取当时历史事件节点的固定时间范围内的tick级盘面数据，并比对对手盘盘口数据做数据撮合；
（3）若交易行为在偏离度约束以内，则判定为委托交易成功，同时返回交易结果以及该笔交易对盘面的偏离度影响值；
（4）策略的每一笔成交都将对市场形成冲击，计算出市场偏离度数值；累加每一笔成交后的偏离影响值，最终得出策略对市场资金的整体偏离影响；并对于所有进入模拟/实盘交易的策略，每天生成交易偏离清单；
（5）根据历史数据和模拟推导计算得出的有效投资策略，与实盘交易结果数据进行相互验证，得出所述投资策略是否有效并做相应处理。
[0014] 在一具体实施例中，市场偏离度数值以回测/模拟交易发起具体品种+价格+交易量，比对当时该具体交易标的品种的盘面对手盘口数据，得出当时该笔成交量价对当时时间片上的成交量价比例，以及对当时五档/十档对手盘盘面量价的比例，作为当笔交易导致市场偏离行情的结果值。
[0015] 接下来，对本发明的细节进行具体详细的描述。
[0016] 本申请的具体实施例在精密处理交易行情数据时，根据市场本身的差异性及不同市场交易行为的监管要求，将数据通道分为期货市场与股票市场，并以期货市场的数据处理过程描述进行举例说明：一、期货市场：
1.1盘面实时切片数据：以tick级分笔成交/委托明细为准，主要采用交易所、期货公司的CTP接口获取期货合约的历史/盘中交易明细数据，将其中的关键信息项：例如各档成交价、交易量、当前价格、累计成交量、金额、累计持仓量等进行提取并依次存储。同时通过加权平均计算出期货品种的连续指数tick分笔明细。连续指数tick数据用于后续合成用于策略编码演算的各时间周期的K线数据；合约tick数据用于与回测/模拟交易过程中的委托成交价、量做对手盘盘口撮合演算，最终得出该笔委托成交后对盘面的偏离度影响值。
1.1盘面实时切片数据：以tick级分笔成交/委托明细为准，主要采用交易所、期货公司的CTP接口获取期货合约的历史/盘中交易明细数据，将其中的关键信息项：例如各档成交价、交易量、当前价格、累计成交量、金额、累计持仓量等进行提取并依次存储。同时通过加权平均计算出期货品种的连续指数tick分笔明细。连续指数tick数据用于后续合成用于策略编码演算的各时间周期的K线数据；合约tick数据用于与回测/模拟交易过程中的委托成交价、量做对手盘盘口撮合演算，最终得出该笔委托成交后对盘面的偏离度影响值。
[0017] 1.2盘中/盘后周期K线数据：以盘面实时切片数据为基础，计算分周期K线数据（例如1分钟、5分钟、15分钟、30分钟等等）并落地。其中关键信息项包括，例如开始、截止时间点、成交量、成交金额、开始时间价格、截止时间价格等。连续指数周期K线数据主要用于自动化交易策略的编码演算；品种合约周期K线数据主要用于数据校准的问题发现。
[0018] 二、盘后数据清洗：由于数据通道接口或数据供应商的网络、算法、流量等等原因，同时也存在我方的网络、设备、算法、流量等因素的稳定性差异，导致我方获取并落地存储的各级别交易数据，存在与客观实际不一致的情况，并且这种数据不一致的问题，很可能导致回测/模拟验证效果的不可预估偏差，需要在盘后的数据处理过程对盘中的偏差数据做以下两项处理：2.1日内行情数据校准：
首先获取3家数据源的盘后的tick分笔明细，以其中任意2家以上同一时间点分笔tick记录（向前时间差异在300毫秒以内的切片数据定义为同一时间点分笔记录）的成交价数值偏差在1%以内、累计成交量数值偏差在上一交易日成交量的1%以内的分笔记录作为分笔有效tick数据，对于无效时间点分笔tick数据，将3家同一时间点分笔记录进行成交价、成交量的加权平均，得出全新的tick数据，替换原有问题数据。tick级数据清洗完成。
首先获取3家数据源的盘后的tick分笔明细，以其中任意2家以上同一时间点分笔tick记录（向前时间差异在300毫秒以内的切片数据定义为同一时间点分笔记录）的成交价数值偏差在1%以内、累计成交量数值偏差在上一交易日成交量的1%以内的分笔记录作为分笔有效tick数据，对于无效时间点分笔tick数据，将3家同一时间点分笔记录进行成交价、成交量的加权平均，得出全新的tick数据，替换原有问题数据。tick级数据清洗完成。
[0019] tick级数据清洗完成后，重新演算并生成不同周期的K线数据，与盘中生成的数据进行差异校对，若存在偏差，则用新生成的演算结果替换K线数据。分周期级数据清洗完成。
[0020] 2.2模拟交易数据校准：分周期级数据清洗完成后，若当日发生超过0.5%记录数的数据替换，则需要将所有该周期下的已经完成的模拟交易记录进行回滚演算。
[0021] 若演算结果发现交易时间、数量误差，或时间、数量无误差但交易行为导致的市场偏离率变动超过2%，则重新演算当日模拟交易过程，同时生成并发出《模拟交易偏差报告》。
[0022] 三、实时数据时效：除了以上的事后处理机制，同时加入以下的事前保障措施，全力提升交易数据处理的精密程度。
[0023] 四、技术保证：从以下几个层面进行技术保障。
[0024] 4.1、物理层面：在最接近交易所的物理位置通过托管方式搭建数据交换机，用于保障交易所输出这一级的数据稳定；通过VPN专网实现数据从交换机到数据处理中心的传输稳定。
[0025] 4.2、数据处理层面：采用高可用性服务器及高性能IO存储介质实现数据处理。
[0026] 4.3、计算机语言层面：采用C++基于编译型语言进行数据处理层面的开发。
[0027] 五、通道保证：采用多路通道模式保障数据处理的及时准确性，例如接入恒生UFX接口，万得实时WSI接口，期货公司CTP接口等等数据接口。
[0028] 六、极端场景处理：对于各种极端场景进行包括临时中断以及恢复后的数据处理。
[0029] 6.1、临时中断：包括数据接口不稳定导致的行情中断，特殊极端行情下接口数据吞吐能力不足导致的行情中断，以及其他所有异常场景下的中断，做中断缓存并停止数据处理，等待数据接入稳定后重新恢复处理。
[0030] 6.2、恢复后处理：在中断结束后，需要重新获取并校准中断期间的历史数据，并且根据交易策略重新演算中断期间的自动化交易策略，进而补充中断期间的交易动作，直到当前运行时间点或收盘时间点。
[0031] 本具体实施方式根据对手盘面信息定点定量进行策略/决策精准判定时，精准对手盘面数据：在数据处理层，已经完成了历史及实时行情的分笔tick数据处理、演算及存储，此时的数据记录中，包括多空双方的若干档位委托价格及委托数量，以及当时时间片上的成交价、量数据。所以基本已经能够完成对任意历史时间点，盘面上多空双方交易数据的有效复现。
[0032] 一、定点回测：基于以上精准对手盘数据，回测者/模拟者可以在任意时间点发起交易定点回测，该回测行为可以是基于自动化投资策略生成的交易信号，也可以是基于人工决策的交易信号。系统接收交易信号后交由后端进行交易数据回测/模拟演算。
[0033] 二、定量回测：基于以上精准对手盘数据，回测者/模拟者可以在任意已经完成第一步精确数据处理的市场及品种上，发起定量回测，该回测行为可以是基于自动化投资策略生成的交易信号，也可以是基于人工决策的交易信号。系统接收交易信号后交由后端进行交易数据回测/模拟演算。
[0034] 三、交易导致的市场偏离度：以回测/模拟交易发起具体品种+价格+交易量，比对当时该具体交易标的品种（期货中为具体合约，股票中为个股，基金中为具体基金品种）的盘面对手盘口数据，得出当时该笔成交量价对当时时间片上的成交量价比例，以及对当时五档/十档对手盘盘面量价的比例，作为当笔交易导致市场偏离行情的结果值。
[0035] 四、动态偏离度演算：基于市场后续交易行为本身将扩大或缩小交易偏离的原则，首先定义动态偏离指标，而后分回测与模拟两种场景说明动态偏离的计算原理。
[0036] 4.1动态偏离：无论是多空任意方向，定义出发起交易时间点后当天以内或若干时间范围内的反方向与同方向的主动买卖盘成交价格、成交量数据作为反向/同向力量数据，若后续时间段内的反向力量大于同向力量，则交易行为导致的市场偏离度缩小；相反若后续时间段内的反向力量大于同向力量，则交易行为导致的市场偏离度扩大。具体缩小与扩大计算标准可见最佳实施方式中的举例说明。
[0037] 4.2对于历史回测场景：首先在交易发生后的在交易品种收盘后，确认该笔成交导致的最终市场偏离度。
[0038] 4.3对于模拟实盘场景：按事先限定的时间点，例如每个交易时间段内每个15分钟行情完成后若干秒后，计算该时间周期的动态偏离值，直至当日收盘后，确认该笔成交导致的最终市场偏离度。
[0039] 五、当笔交易精准度：在市场偏离度定义基础上，进一步演算出偏离导致的精度缺失，原则上，交易行为导致的市场偏离度越大，收盘后的最终市场偏离度越大，则该笔交易精度越小。
[0040] 六、回测/模拟交易精准度：按回测/模拟时间段内的所有当笔交易的市场偏离度加权时间进行演算，得出自动化投资策略或人工决策交易行为在特定历史环境/模拟实时环境中的交易精准度，精准度低的自动化策略/人工决策，可以判定为无效策略/决策。
[0041] 七、精准度告警：对于极端无效策略，可以定义告警精准值，对低于该值的策略/决策，进行精准告警，进而影响投资决策的继续使用。
[0042] 本具体实施方式可选择任意可量化模型交易策略进行高精度历史回测，胜任任意策略可回测的方法为：1、可量化模型交易策略：所有可以准确描述的投资交易策略，都可以通过清晰的逐级变量定义进行量化描述，并最终形成计算机程序语言能够编译运行的语言代码。把此类交易策略定义为可量化形成计算机模型的证券市场投资策略。
[0043] 2、策略回测过程：此处定义一整套可量化交易策略模型包括的基本评判标准。
[0044] 2.1、交易品种池可量化：交易市场与交易品种的选择规则可量化评估，例如期货市场以持仓量排名靠前的35个品种作为基准，持仓控制为品种池数量的80%。品种池量化可作为基本面量化的一种模型存在。
[0045] 2.2、交易信号可量化：以某种盘面信号，例如指数或标的五日平均线上穿十日平均线作为买入信号判断标准；以指数或标的十日均线下穿五日均线作为卖出信号的判断标准。交易信号的量化是可以通过盘面或基本面标准化数据进行计算和输出的。
[0046] 2.3、交易发起可量化：在交易信号生成后，交易行为的发起必须与当前的资金配比要求以及仓位风险控制要求相适应，量化策略客观可实施的基本要求是对资金利用率及资金风险度的有效管理。
[0047] 2.4、交易导致的市场偏离约束：增加交易导致的市场偏离约束，可以更加客观的评估交易策略的有效性，超出一定市场偏离约束的交易行为和策略都不是合理有效的投资策略。
[0048] 2.5、交易结果：只有通过偏离约束这样的要求指标及其输出结果，一个交易策略的效果评估才算得上是可量化的。
[0049] 本具体实施方式模拟交易效果与实盘结果进行双向验证的实现方法为：一、验证基准：站在实盘结果的角度，对模拟交易效果进行差异的客观评价，是一种业界基本的评判方式，通过之前一系列的定义，这种评判的量化结果，可以作为一个策略有效性的客观评价指标。同时，站在一个历史有效性始终维持稳定并基本一致的模拟交易所对应的投资策略的角度，看实盘交易结果数据差异的变化，一旦实盘比对模拟盘发生较大偏差，则可以很自然的反映出市场在对一个策略的客观环境正在发生变化，这种变化是基本不可逆的，且一旦形成变化趋势，可以判定该策略进入失效周期，需要系统或管理人基于市场环境变化调整策略组合。具体验证过程包括两个方面：
1.1基于实盘交易的模拟验证：以实盘策略的每日交易结果为客观标准，评估模拟盘后持仓品种、数量、价格与实盘结果的差异，当日差异数据作为一个评价指标；若干周期后模拟盘的差异在非人工干预情况下向实盘结果的靠近程度作为另外一个评价指标。作为判定模拟交易有效的客观依据。
1.1基于实盘交易的模拟验证：以实盘策略的每日交易结果为客观标准，评估模拟盘后持仓品种、数量、价格与实盘结果的差异，当日差异数据作为一个评价指标；若干周期后模拟盘的差异在非人工干预情况下向实盘结果的靠近程度作为另外一个评价指标。作为判定模拟交易有效的客观依据。
[0050] 1.2基于模拟交易的实盘验证：在模拟交易有效指标保持基本稳定的前提下，对实盘结果的持仓品种、数量、价格比对模拟交易结果的差异，一旦这种反向客观指标发生加速变化，则判断为策略失效，此时需要对策略组合及策略本身进行迭代更新，以找到时间有效性更优的量化投资策略。
[0051] 2、实盘数据来源：为实现以上策略的客观评价，需要通过以下两种方式提取基准数据进行比较。
[0052] l 系统对接数据（盘中）：例如期货市场可以通过CTP接口完成数据采集。
[0053] l 人工对接数据（盘后）：除了系统级的自动数据采集以外，也支持人工数据录入的方式对盘中交易数据进行维护。
[0054] 本发明的原理为：（a）实时交易数据落地成为历史对手盘面信息数据，通过精准回测系统进行任意历史交易时间段内的场景回溯；（b）通过仿真交易逐次计算交易行为对市场行情造成的偏离度影响；（c）通过动态偏离度演算得出最终交易精度；（d）精准回测结果输出到模拟仿真交易跟踪模块中，与实盘交易结果进行比对并输出比对结果。
[0055] 本发明能够提升验证准确性，发现拟合问题，极端行情风险验证；加强回测结果的精准度；避免由于拟合模型导致的交易误导；发现策略模型在极端风险行情下的准确性偏差。
[0056] 实施例一：市场偏离度的计算举例说明：
策略发起一笔对期货品种A，50元价位（0.5元滑点）上20手的买单，此时对手盘盘口数据显示当时时间片上存在均价为50.15元共计100手的成交。则将该笔成交在回测中将以
50.5元，20手数量成交确认并返回结果，同时计算该笔成交对期货品种A的市场偏离度影响值为20%。若直至收盘后，当天的剩余时间段内，主买成交额大于主卖成交额，且两者比例关系为1.25，则截至收盘该笔成交导致的市场偏离度为20%*1.25=25%；相反，若直至收盘后，当天的剩余时间段内，主买与主卖成交额，比例关系为0.85，则截至收盘该笔成交导致的市场偏离度为20%*0.85=17%。（该场景对股票市场投资标的同样有效）
实施例二：
模拟/实盘交易数据双向验证举例说明：
一个市场偏离度影响始终维持在0.001%-0.0025%之间的模拟实时交易策略，在过去一周内，发现其持有的品种数和实盘过程持有的品种数偏差超过5个品种，此时判定为策略短期失效，经分析发现因为市场资金风向变动，导致初始品种池的选择模型出现偏差，策略自动选择的交易品种虽然在模拟盘被验证有效，但是市场本身已经对实盘交易行为发生纠偏操作。此时需要重新调整策略模型中的品种选择模块，重新回测历史数据，并在验证有效的结果下，重新加载至模拟交易中，用于指导未来阶段的实盘操作。
策略发起一笔对期货品种A，50元价位（0.5元滑点）上20手的买单，此时对手盘盘口数据显示当时时间片上存在均价为50.15元共计100手的成交。则将该笔成交在回测中将以
50.5元，20手数量成交确认并返回结果，同时计算该笔成交对期货品种A的市场偏离度影响值为20%。若直至收盘后，当天的剩余时间段内，主买成交额大于主卖成交额，且两者比例关系为1.25，则截至收盘该笔成交导致的市场偏离度为20%*1.25=25%；相反，若直至收盘后，当天的剩余时间段内，主买与主卖成交额，比例关系为0.85，则截至收盘该笔成交导致的市场偏离度为20%*0.85=17%。（该场景对股票市场投资标的同样有效）
实施例二：
模拟/实盘交易数据双向验证举例说明：
一个市场偏离度影响始终维持在0.001%-0.0025%之间的模拟实时交易策略，在过去一周内，发现其持有的品种数和实盘过程持有的品种数偏差超过5个品种，此时判定为策略短期失效，经分析发现因为市场资金风向变动，导致初始品种池的选择模型出现偏差，策略自动选择的交易品种虽然在模拟盘被验证有效，但是市场本身已经对实盘交易行为发生纠偏操作。此时需要重新调整策略模型中的品种选择模块，重新回测历史数据，并在验证有效的结果下，重新加载至模拟交易中，用于指导未来阶段的实盘操作。
[0057] 实施例三：对于500万，投资于期货市场的资金，通过2010-2017年的历史回测，得到笔均偏离影响值为0.0025%，累计影响在0.038%，接入模拟实时交易后，该策略管理资金规模已经达到
1071.79万。累计偏离影响仍然在有效范围0.5%以内，策略允许继续执行。
1071.79万。累计偏离影响仍然在有效范围0.5%以内，策略允许继续执行。
[0058] 对于5000万的资金，分解为2000万期货投资，3000万股票投资，通过2011-2017年的历史回测，得到笔均偏离影响值为0.00019%，累计影响在0.27%，接入模拟实时交易后，该策略管理资金规模已经达到8900万。累计偏离影响虽然在有效范围0.3%以内，但继续运作，很可能在半年内超出有效偏离范围。需要重新分析市场行情，重新规划策略的资金规模，在策略组合中加载入对冲策略模组，继续执行。或调出部分资金，裂变出新的策略组合。
[0059] 对于超过10亿的资金，经过3年连续运作后，目前资产规模达到18亿以上，且运行的所有策略组合已经基本满足市场偏离的有效范围上限，此时可以建议资金管理方对资管产品进行提前分红，同时增加机构的策略研发力度、品种市场范围。形成新的投资策略组合（例如从单一市场扩大到复合市场），进而扩大规模资金的管理能力。
[0060] 该实施例采用建模语言为C++和Python。
[0061] 对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
[0062] 此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
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