[发明专利]基于指令流毒性指标的证券交易风险预警方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于数据风险预警领域，尤其涉及一种基于指令流毒性指标的证券交易风险预警方法。

背景技术

随着金融市场电子化交易的迅速普及，尤其是融合量化交易技术的新型电子化交易市场的飞速发展，量化交易及其监管成为了前沿和热点问题。对这些市场的监管的实时性和准确性都提出了更高的要求。而在2013年8月16日上午发生了光大乌龙指事件，我国沪指突然在不到一分钟内脉冲式急速拉高了一百多点，涨幅超过5％，成交额达到了87亿元。无独有偶，继光大乌龙指事件后，美国高盛公司的股票期权电子交易出现重大失误，导致当日开盘后的期权价格出现大幅波动，而在仅隔两天之后，美国纳斯达克交易所又出现行情问题，市场在三个小时内无法正常运作。类似极端事件在过去的一段事件内都发生过不止一次，范围涉及国内外，那么未来很有可能会再次发生，且频度可能越来越高，造成的影响越来越严重。

光大乌龙指事件及类似极端事件的发生，使得量化交易的监管变得十分迫切。鉴于量化交易市场瞬息万变的特点，量化交易的监管应当使用量化手段来实施。那么量化监管就需要有相应的指标与体系，可以测量高频市场的指令流毒性且不需要对难以获取的参数进行估计，可以预测短期毒性诱导的波动，特别是当涉及到大的价格波动的时。

综合国内外研究而言，国外研究学者从市场微观结构——信息模型出发，研究得出指令流毒性指标(VPIN)模型来直接估计高频交易中的指令流毒性，并基于“闪电崩盘”提供了验证。但VPIN模型中的关键参数设定是由研究者的经验值而定，并非一个科学的值，该模型算法仍有待提升。

现有的测量指令流毒性的方法中样本的采集较为单一，并且在VPIN计算中，采用固定时间间隔的方式对参数进行估计，使得指令流毒性指标(VPIN)计算结果不准确。

发明内容

为了解决现有技术的缺点，本发明的第一目的是提供一种基于指令流毒性指标的证券交易风险预警方法。

本发明的一种基于指令流毒性指标的证券交易风险预警方法，该方法在风险预警服务器内完成，该方法具体包括：

步骤(1)：从证券交易服务器内实时获取交易信息；交易信息包括交易时间和交易时间点处的交易量，交易量包括买量和卖量，交易时间点为分钟时刻点或小时时刻点；

步骤(2)：将实时获取的交易信息按照交易时间连续存储至若干个交易信息集合中，每个交易信息集合所容纳的总交易量均等于预设交易量阈值；当一个交易信息集合内的总交易量等于预设交易量阈值时，再继续将交易信息存储至其他交易信息集合中；

步骤(3)：根据每个交易信息集合中的买量和卖量差的绝对值与相应交易信息集合所容纳的总交易量的比值，得到每个交易信息集合的等交易量交易概率；

步骤(4)：以当前交易时间为界限，求取在当前交易时间之前且最接近当前交易时间的n个连续交易信息集合的平均等交易量交易概率，并作为当前交易时间的流毒性指标；其中，n为正整数；

步骤(5)：将当前交易时间的流毒性指标与预设流毒性指标阈值范围比较，当前者落在后者范围内，输出风险预警信号。

本发明的该方法从证券交易服务器内实时获取包括交易时间和交易时间点处的交易量的交易信息作为样本分析及计算，将实时获取的交易信息按照交易时间连续存储至若干个容纳总交易量为预设交易量阈值的交易信息集合中，再根据每个交易信息集合中的买量和卖量差的绝对值与相应交易信息集合所容纳的总交易量的比值，得到每个交易信息集合的等交易量交易概率，然后在当前交易时间之前且最接近当前交易时间的n个连续交易信息集合的平均等交易量交易概率，并作为当前交易时间的流毒性指标；其中，n为正整数；该方法提高了当前交易时间的流毒性指标计算的速度，量化了交易市场，通过流毒性指标与预设流毒性指标阈值范围比较，来启动报警机制，减少交易，保证其能在瞬时止损，使得交易市场事前预警更加准确、可靠。

进一步地，在所述步骤(2)中，还包括对交易信息集合按照交易时间进行编码和排序。

本发明通过对交易信息集合按照交易时间进行编码和排序，能够更加准确地获取在当前交易时间之前且最接近当前交易时间的n个连续交易信息集合，进一步地，准确地求取n个连续交易信息集合的平均等交易量交易概率，也就是当前交易时间的流毒性指标，最终提高了预警的准确性和可靠性。

本发明为了使监控人员能够远程实时监控证券交易过程，进而获取风险预警信息，该方法还包括：

风险预警服务器将输出的风险预警信号传送至监控人员的移动终端，来实时获取证券交易信息。