FICC 因子平台与策略引擎产品系统

我要开发同款
proginn09145791242026年07月11日
7阅读

技术信息

语言技术
C++Python
系统类型
Linux
行业分类
金融

作品详情

行业场景

金融 / 量化交易 / 固定收益、外汇与大宗商品(FICC)衍生品
为交易员提供因子指标计算与策略设计能力的分布式量化平台,服务于 FICC 类衍生品的量化交易与因子驱动策略研发。

功能介绍

包含因子平台与策略引擎两大部分:

【因子平台】
- 为交易员生成各类因子指标,支持基于因子设计交易策略。
- 解析因子公式与配置,订阅行情,实时计算并输出因子值。
- 支持因子间依赖关系管理与原子变量拆分。
- 支持多节点部署,横向扩展计算算力。

【策略引擎】
- 支持多种 FICC 金融衍生品的 Python 策略运行。
- 以行情事件驱动策略执行,自动回调订单回报与异常处理。
- 对接交易指令与交易回报,完成策略下单全流程。

项目实现

【因子平台 2022.12 – 2023.06】
- 架构:kgms 作为网关、kcbp 作为计算节点,支持多节点部署以扩展算力。
- 信号服务解析因子公式与配置,订阅行情,将因子拆为"原子变量",采用观察者模式处理因子间依赖关系。
- 通过 Pulsar 订阅行情,将行情与已有计算结果组合成新的计算请求,形成行情驱动的增量计算链路。
- kcbp 底层封装金工部门的 C++ 因子公式库,并通过 C++ 加载 Python 模块进行二次封装算法,实现 C++ 性能与 Python 灵活性的结合。

【策略引擎 2022.01 – 2022.11】
- 通过 pybind11 将 C++ 行情接口、交易指令接口、交易回报接口封装成 Python 模块,供策略层调用。
- 通过 Kafka 订阅行情,以行情事件驱动策略运行。
- 提供订单回报与异常处理回调机制,保障策略在异常场景下的容错。

技术栈:C++、Python、pybind11、Kafka、Pulsar、观察者模式、分布式计算、多节点部署

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