国际外汇市场做市交易系统技术方案

本发明专利技术涉及一种国际外汇市场做市交易系统，包括金融计算引擎，和搭建在其上的数据库、定价组合管理系统，该发明专利技术具有以下有益效果：能够实现持续性输出，且机器学习部分充分考虑了利率流动性、货币流动性，利率期货衍生品特性和非标准期限特性，且由于采用高速的模块化设计，本发明专利技术的技术方案对比彭博外汇报价，价格更优；对比Murex报价，速度更快；报价的价格速度都有显著提升，且金融计算引擎的模型设计基于无风险对冲原则，能够对整个外汇市场包括标准期限和非标准期限做市交易进行引流。且由于本发明专利技术的做市交易系统在我国尚无可比拟的项目或产品与服务，具有独特性、垄断性和高门槛性。

Market trading system of international foreign exchange market

The invention relates to an international foreign exchange market maker trading system, including financial calculation engine, and set up in its database, pricing portfolio management system, the invention has the following advantages: to achieve sustained output, and the machine learning part takes full account of the interest rate liquidity, monetary liquidity, interest rate futures and derivatives characteristics the standard term characteristics, and because of the modular design of high speed, comparison of the technical scheme of the invention Bloomberg foreign exchange quotations, the price better; compared with the Murex price, faster; has significantly improved the price quoted rate, model design and financial calculation engine based on principle of no risk hedge, to the foreign exchange market, including the standard time limit and non standard market transactions for drainage. As a result of the unparalleled projects or products and services in our country, the market trading system has unique characteristics, monopoly and high threshold.

【技术实现步骤摘要】
国际外汇市场做市交易系统
本专利技术涉及金融科技领域，尤其涉及做市交易系统领域，具体是指一种国际外汇市场做市交易系统。
技术介绍
目前制约国内银行外汇业务盈利能力提升的最关键的因素，是缺乏自主的报价能力，国内主流的商业银行很难称得上是真正意义上的外汇做市银行，交易员对市场的把握能力比较有限。虽然掌握着大量的客户头寸，由于不具备与现有客户资源及交易量相匹配的市场话语权，无法有效运用这些头寸，只能在国际市场被动接受其它交易对手的报价并通过加点差平盘，与国际外汇做市商报价相比，报价价格质量不优，报价时间滞后，市场地位十分被动。这是制约。国内机构外汇交易业务盈利能力提升最主要的原因。请参阅图1，为现有技术中的做市报价步骤。市场供应商推销的报价模型，或者国内银行等机构所使用的非国际做市商的报价模型，是跟进的报价，并非第一时间市场最优报价。这些模型，通常综合当前各个外汇做市商标准期限报价，通过一定的优选逻辑，添加点差后重新报价。之后，在跟进的标准期限报价的基础上，对非关键期限进行插值报价。由于标准期限上报价被动滞后，非关键期限上报价同样为被动滞后报价。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服上述现有技术的缺点，提供了一种提高我国在国际外汇交易市场的影响力、降低交易风险、提升盈利能力的国际外汇市场做市交易系统。本专利技术的目的是打造国际外汇市场报价模型，建立完整的外汇做市商报价交易系统，引进机器学习大数据作为并行的“辅助自动驾驶”，并利用该系统做基于无风险套利交易模型的有较好风控能力的外汇做市业务，创造利润。具体来说，就是在外汇市场、货币市场、利率市场、信用、市场以及衍生品市场金融大数据分析基础上，对外汇远期交易市场的各个标准期限，进行不受其他做市商操纵影响的自主外汇做市报价并成交。依托这个全球外汇交易的核心——做市报价，通过层层点差，对其他非标准期限，其他非主流货币对，以及做市商市场之外的法人和零售渠道，建立完整，的报价交易体系。基于该体系，通过机器学习，利用iboard报价系统开展外汇交易做市业务。为了实现上述的目的，本专利技术的国际外汇市场做市交易系统具体如下：该国际外汇市场做市交易系统，其主要特征是，包括数据库、金融计算引擎、定价组合管理系统、机器学习部分和操作部分，其中，所述的数据库用于存储该做市交易系统所需数据；所述的定价组合管理系统用于对持仓头寸进行管理；所述的金融计算引擎用于根据所述的数据库中的数据，对输入的币种进行报价和操作；所述的机器学习部分用于根据数据库中的数据进行机器学习，输出币种报价，并进行操作；且所述的金融计算引擎的输出和所述的机器学习部分的输出均存储至所述的数据库，供所述的定价组合管理系统、金融计算引擎和机器学习部分使用。较佳地，所述的金融计算引擎为基于无风险套利原则的金融计量模型的金融计算引擎，且所述的基于无风险套利原则的金融计量模型根据计算获取的币种的报价与当前市场报价情况的大小关系确定进行买入或卖出操作。更佳地，所述的无风险套利原则包括跨品种套利和跨期套利。更佳地，所述的金融计算引擎具有即期-外汇期权报价模块，该即期-外汇期权报价模块根据利率平价套利原则和远期delta原则进行即期和外汇期权的做市报价较佳地，所述的数据库中存储的数据包括市场原始报价成交数据、中间计算结果、最终报价数据、短期内的历史高频交易时间序列、货币币种的实际成交、持仓记录以及所述的金融计算引擎输出的币种报价和以及所述的机器学习部分输出的币种报价。更佳地，所述的定价组合管理系统的输入包括各货币币种的实际成交、持仓记录；所述的定价组合管理系统的输出包括当前头寸的持仓状况、风险状况和损益状况。尤佳地，定价组合管理系统输出的数据也存储于所述的数据库中。甚佳地，所述的数据库中存储的由定价组合管理系统输出的数据也可由所述的机器学习部分获取，进行机器学习，输出币种报价。较佳地，所述的机器学习部分基于输入的参数进行币种报价的机器学习，且该机器学习部分输入的参数包括利率流动性、货币流动性、利率期货衍生品特性和非标准期限特性，且该机器学习部分输出的币种由用户预先设定，或使用默认币种。。较佳地，所述的做市交易系统还包括一风控模块，用于对做市交易系统的操作进行风险评估，且该风控模块设置有人工可控的风险偏好指标及强制止损指标，通过将风险评估结果与用户输入的风险偏好指标及强制止损指标进行比较，获取止损指令。更佳地，所述的止损指令包括控制所述的做市交易系统执行平仓操作。采用该国际外汇市场做市交易系统，由于其具有一整套先进的、融合了国际标准和国内外具体实践的本外币一体化的金融计算引擎，和搭建在其上的数据库、定价组合管理系统等一整套机器学习系统，该专利技术具有以下有益效果：在计算目标上，本专利技术中的技术方案能够实现持续性输出，与国际外汇做市商相比，外汇做市交易模型在时间上同步，在质量上更优，可大量交易，能持续赢利。且由于具有机器学习部分和金融计算引擎部分，因此可用于机器学习自动和人工报价两种模式，实现可成交的外汇远期和掉期交易的做市报价，甚至还可在外汇远掉期做市报价的基础上，依照利率平价套利原则和远期delta原则，进行即期和外汇期权的做市报价。且机器学习部分充分考虑了利率流动性、货币流动性，利率期货衍生品特性和非标准期限特性，且由于采用高速的模块化设计，本专利技术的技术方案对比彭博外汇报价，价格更优；对比Murex报价，速度更快；报价的价格速度都有显著提升，在第一时刻，依托最核心的套利机制，通过机器学习技术将其策略可复制，加上人工最后对主模的自主报价进行管控的系统可以大大提高做市交易的核心能力，这将是国际金融市场交易的核心制高点。本专利技术的国际外汇市场做市交易系统给出的报价为第一时间市场最优报价。引擎的模型设计基于无风险对冲原则，与国际各大外汇做市商标准期限第一时间同时报价，报价更优，基于标准期限最优报价，在非标准期限上做市报价。能够对整个外汇市场包括标准期限和非标准期限做市交易进行引流。且由于本专利技术的做市交易系统在我国尚无可比拟的项目或产品与服务，能做到自主报价的在国际做市商是凤毛麟角，我国各家大型银行、机构均不具备这个做市能力。因此，本专利技术的做市报价系统能填补我国在这方面的空白，提高我国在国际外汇交易市场的影响力，降低交易风险，提升盈利能力，具有独特性、垄断性和高门槛性。附图说明图1为现有技术中的做市交易步骤。图2为本专利技术的做市交易系统的结构示意图。图3为本专利技术的做市交易系统在一种具体实施例中的结构示意图。具体实施方式为了能够更清楚地理解本实用
技术实现思路
，特举以下实施例详细说明。请参阅图2，该国际外汇市场做市交易系统，包括数据库、金融计算引擎、定价组合管理系统、机器学习部分和操作部分，其中，所述的数据库用于存储该做市交易系统所需数据，且在具体实施例中，数据库为一高速内存数据库；所述的定价组合管理系统用于对持仓头寸进行管理；所述的金融计算引擎用于根据所述的数据库中的数据，对输入的币种进行报价和操作；所述的机器学习部分用于根据数据库中的数据进行机器学习，输出币种报价，并进行操作，机器学习的基础是对大量数据的分析运算，数据库中存储的数据即是机器学习所必需的；且所述的金融计算引擎的输出和所述的机器学习部分的输出均存储至所述的数据库，供所述的定价组合管理系统、金融计算本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，包括数据库、金融计算引擎、定价组合管理系统、机器学习部分和操作部分，其中，所述的数据库用于存储该做市交易系统所需数据；所述的定价组合管理系统用于对持仓头寸进行管理；所述的金融计算引擎用于根据所述的数据库中的数据，对输入的币种进行报价和操作；所述的机器学习部分用于根据数据库中的数据进行机器学习，输出币种报价，并进行操作；且所述的金融计算引擎的输出和所述的机器学习部分的输出均存储至所述的数据库，供所述的定价组合管理系统、金融计算引擎和机器学习部分使用。

【技术特征摘要】
1.一种国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，包括数据库、金融计算引擎、定价组合管理系统、机器学习部分和操作部分，其中，所述的数据库用于存储该做市交易系统所需数据；所述的定价组合管理系统用于对持仓头寸进行管理；所述的金融计算引擎用于根据所述的数据库中的数据，对输入的币种进行报价和操作；所述的机器学习部分用于根据数据库中的数据进行机器学习，输出币种报价，并进行操作；且所述的金融计算引擎的输出和所述的机器学习部分的输出均存储至所述的数据库，供所述的定价组合管理系统、金融计算引擎和机器学习部分使用。2.根据权利要求1所述的国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，所述的金融计算引擎为基于无风险套利原则的金融计量模型的金融计算引擎，且所述的基于无风险套利原则的金融计量模型根据计算获取的币种的报价与当前市场报价情况的大小关系确定进行买入或卖出操作。3.根据权利要求2所述的国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，所述的无风险套利原则包括跨品种套利和跨期套利。4.根据权利要求2所述的国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，所述的金融计算引擎具有即期-外汇期权报价模块，该即期-外汇期权报价模块根据利率平价套利原则和远期delta原则进行即期和外汇期权的做市报价。5.根据权利要求1所述的国际外汇市场做市交易系统，其特征在于，所述的数据库中存储的数据包括市场原始报价成交数据、中间计算结果、最终报价数据、短期内的历史高频交易时间序列、货币币种...

【专利技术属性】
技术研发人员：温天，乔健，其他发明人请求不公开姓名，
申请(专利权)人：来噻信息技术上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31