一种多账户股票交易的控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种多账户股票交易的控制方法，所述控制方法包括通过仓位控制器建立交易仓位管理层，获取每个账户的股票列表，及每个账户在每个时点的股票交易量；根据仓位控制器和交易算法模拟池中各策略权重，结合市场数据，得到交易信号，并将当前时间点所要交易的股票和股票交易量进入交易平台；交易平台根据交易股票数和每个账户在该股票的交易量得到每个账户的交易量并对每个账户发送交易指令；判断交易是否成功，完成交易。本发明专利技术通过建立多账户、多批次的自适应下单策略，能够有效减小交易冲击成本，同时降低每个账户的投资风险。

【技术实现步骤摘要】
一种多账户股票交易的控制方法及装置
本专利技术涉及股票分析
，尤其涉及一种多账户股票交易控制方法及装置。
技术介绍
用户可以通过股票交易系统进行股票买卖的交易操作。用户可以向股票交易系统发送交易委托请求，交易委托请求中指示股票的交易量，股票交易系统根据所指示的交易量，在股票市场交易平台上完成相应交易量的交易操作。但是一次性全部投入股票交易平台，交易冲击成本往往较大，尤其是多账户股票交易时，每个账户股票的交易时段及股票都会有所不同，交易冲击成本持续增加。股票交易系统通常将委托中的交易量拆分成多个小的交易量，将多个交易量在不同交易时间分多次投入股票交易平台，以降低冲击成本，但上述方法往往适用于单一账户情形，对于多账户股票交易，由于其交易任务的复杂性，并且多个账户下同样的产品需要不同的算法模型进行预测，现有方法导致大量订单不能成交，造成价格提升所得到的执行成本较大，用户体验较差。因此，需要一种多账户股票交易控制方法，控制多个账户的股票交易，以降低股票交易执行成本，进而提高用户使用股票交易系统的体验满意度。
技术实现思路
为至少在一定程度上克服现有技术中的上述问题，本专利技术提供一种基于前置机进行数据交换的系统及方法。第一方面，本专利技术公开了一种多账户股票交易的控制方法，包括：S1通过仓位控制器建立交易仓位管理层，获取每个账户的股票列表，及每个账户在每个时点的股票交易量；S2根据仓位控制器和交易算法模拟池中各策略权重，结合市场数据，得到交易信号，并将当前时间点所要交易的股票和股票交易量进入交易平台；S3交易平台根据交易股票数和每个账户在该股票的交易量得到每个账户的交易量并对每个账户发送交易指令；S4判断交易是否成功，若交易成功完成交易，若交易不成功，继续执行S1-S4。第二方面，本专利技术还公开了一种股票交易的控制系统，包括：仓位控制器、交易算法模拟池和交易平台；仓位控制器，用于建立交易仓位管理层，获取每个账户的股票列表，及每个账户在每个时点的股票交易量；交易算法模拟池，用于根据仓位控制器和交易算法模拟池中各策略权重，结合市场数据，得到交易信号，并将当前时间点所要交易的股票和股票交易量进入交易平台；交易平台，用于根据交易股票数和每个账户在该股票的交易量得到每个账户的交易量并对每个账户发送交易指令，判断交易是否成功，完成交易。第三方面，本专利技术还公开了一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行如权利要求1至6中任意一种所述的多账户股票交易的控制方法。第四方面，本专利技术还公开了一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现如权利要求1至6中任意一种所述的多账户股票交易的控制方法。本专利技术的有益效果：本专利技术通过建立多账户、多批次的自适应下单策略，能够有效减小交易冲击成本，同时降低每个账户的投资风险，实现了多个股票账户的交易成本的分摊，降低总的交易成本，建立算法交易池，设置多种策略算法，通过动态调整算法权重，实现动态跟踪市场。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。图1为本专利技术实施例一多账户股票交易控制方法流程图；图2为本专利技术实施例一交易算法模拟池中各策略权重计算方法流程图；图3为本专利技术实施例一交易平台交易指令分解流程图。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被这里所公开的具体结构和功能细节仅仅是代表性的，并且是用于描述本专利技术的示例性实施例的目的。但是本专利技术可以通过许多替换形式来具体实现，并且不应当被解释成仅仅受限于这里所阐述的实施例。实施例一参照图1，图1示出了本专利技术实施例的流程图，通过建立多账户、多批次的自适应下单策略，能够有效减小交易冲击成本，同时降低每个账户的投资风险。S1通过仓位控制器建立交易仓位管理层，获取每个账户的股票列表，及每个账户在每个时点的股票交易量根据所有M个账户的交易指令，实时汇总每只股票需要的交易量，有：其中，为股票n在本交易日d需要完成的交易总量，为初始状态下股票n分配到账户m下需要完成的交易量。然后根据个股交易量与总交易量之比，获得每只股票的交易权重，有：其中，为初始状态下，账户m中股票n所占用的股票权重。S2根据仓位控制器和交易算法模拟池中各策略权重，结合市场数据，得到交易信号，并将当前时间点所要交易的股票和股票交易量进入交易平台S201构建算法模拟池中策略，各策略算法的选择如下：1、IS策略执行落差(简称IS)算法交易策略,并在A股市场中进行相关实证分析。执行落差(IS)是实际交易金额与交易前决策确定的目标成交金额的差值,再减去交易中产生的固定交易成本。IS策略试图将执行落差在一定的风险控制条件下最小化,目标函数通常由交易成本(主要是市场冲击成本)和机会成本通过加权求和表示。机会成本与交易成本的波动有关,按照随机游走理论,交易成本的波动会随着时间的延长而增大,因此一般来说,IS策略在交易日开市的初期下单量较大,是典型的前期大量成交策略。相比传统算法交易策略,在IS策略中冲击成本变得更加透明化,这个优势可以减小母单数量较大的订单在交易时冲击成本的不确定性。同时,IS策略可以在投资者具有较好的盘面预测能力时产生更优的绩效,这也是IS策略的另一优势。2、SOR策略SOR即下单路径优选策略，投资者除了可以从做市商处买卖证券外，还可以通过直接渠道在交易所交易，部分投资者也可以参与到交易所外的暗池交易，不同交易途径获得的报价和交易量都有所不同，SOR即是要通过对不同渠道试试交易数据的分析，在保证交易量的前提下寻求最优价格。3、盯住盘口策略(PEG)盯住盘口策略(PEG)每时每刻都根据市场盘口的现状下达交易指令并只下限价单，一般按照以下步骤进行：买入时按照当时最高的买价、卖出时按照当前最低的卖价发出一定数量的限价交易指令，并等待结果；如果交易指令未完成且市场成交价格逐渐远离我们下达的指令，则撤销指令重新按现有市场情况执行第一步；如果所有限价交易指令交易完成，重复步骤1直至所有计划交易完成或到达交易执行的最后期限；当指令执行的需求比较迫切时，可以不在现有的盘口，而是选择市场的买卖中间价下达交易指令，以使我们的指令能够尽早执行。4、深度学习策略预先构建神经网络模型，对一个交易日内各个交易时间区间的价格涨跌趋势进行预测。神经网络模型是使用历史交易数据训练生成的，历史交易数据具有价格涨跌标签数据及股价特征参数，股价特征参数能够影响目标股票在交易时间区间内的价格涨跌，从而所构建的神经网络模型也具有本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多账户股票交易的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：/nS1通过仓位控制器建立交易仓位管理层，获取每个账户的股票列表，及每个账户在每个时点的股票交易量；/nS2根据仓位控制器和交易算法模拟池中各策略权重，结合市场数据，得到交易信号，并将当前时间点所要交易的股票和股票交易量进入交易平台；/nS3交易平台根据交易股票数和每个账户在该股票的交易量得到每个账户的交易量并对每个账户发送交易指令；/nS4判断交易是否成功，若交易成功完成交易，若交易不成功，继续执行S1-S4。/n

【技术特征摘要】
1.一种多账户股票交易的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：
S1通过仓位控制器建立交易仓位管理层，获取每个账户的股票列表，及每个账户在每个时点的股票交易量；
S2根据仓位控制器和交易算法模拟池中各策略权重，结合市场数据，得到交易信号，并将当前时间点所要交易的股票和股票交易量进入交易平台；
S3交易平台根据交易股票数和每个账户在该股票的交易量得到每个账户的交易量并对每个账户发送交易指令；
S4判断交易是否成功，若交易成功完成交易，若交易不成功，继续执行S1-S4。


2.如权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述S1包括：
根据所有M个账户的交易指令，实时汇总每只股票需要的交易量，有：



其中，为股票n在本交易日d需要完成的交易总量，为初始状态下股票n分配到账户m下需要完成的交易量。然后根据个股交易量与总交易量之比，获得每只股票的交易权重，有：



其中，为初始状态下，账户m中股票n所占用的股票权重。


3.如权利要求1或2所述的控制方法，其特征在于，所述S2还包括：
S201构建算法模拟池中各策略算法；
S202计算交易算法模拟池中各策略算法权重，并动态修正权重值；
S203根据根据仓位控制器和交易算法模拟池中各策略权重，计算单周期实盘下单总量；
S204划分各账户交易量任务。


4.如权利要求3所述的控制方法，其特征在于，所述S202包括：
步骤1:建立模拟交易池，根据历史回测相似度对各算法赋初始权值；
步骤2:盘后跟踪模拟算法交易池模拟结果；
步骤3:对比模拟结果和实盘结构的差异，判断是否调整回测模拟权重；
步骤4:调整回测模拟权重进行回测模拟；
步骤5:判断回测模拟结果，判断是否调整各算法权重；
步骤6:每日跟踪调整权重后算法组合，进行跟踪分析；
步骤7:判断是否调整实盘算法策略池权重；
步骤8:调整实盘算法策略池权重，输出交易算法模拟池各算法权值。


5.如权利要求4所述的控制方法，其特...

【专利技术属性】
技术研发人员：江伟辉，郑海洋，
申请(专利权)人：苏州吉风智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32