【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及量化交易领域，具体是指一种人工智能算法自动化交易智能云平台。
技术介绍
1、量化交易区别于定性投资(过去的投资方法)的鲜明特征，就是充分利用各种各样的数理模型。它是借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术，从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件，然后制定策略，并用数量模型验证及固化这些规律和策略，继而再严格执行这些已固化的策略来指导投资，以求获得可持续的、稳定且高于平均的超额回报。通俗来说，量化就是寻求大概率事件，而交易就是根据概率数据进行的投资行为。制定了交易策略之后，利用数理统计的方法，筛选出一些对交易决策有效的分析指标(因子)，然后利用这些因子构建这个交易策略的数学模型，用历史交易数据进行回归测试，验证模型的有效性并确定各量化因子的权重，最终利用量化模型把握交易机会，进行投资交易。
2、国内量化交易行业的发展方兴未艾。目前国内可交易的金融产品包括股票证券(沪深交易所)、商品期货(上海、郑州、大连商品期货交易所)、股指期货(中金所)、黄金现货(上海黄金交易所)以及期权(上证50、郑商所白糖、大商所豆粕)。其中，黄金现货和期权的市场容量相对较小，尚在市场发展早期，因此主流的量化交易策略主要集中在股票证券、商品期货以及股指期货。国内的交易机制较欧美成熟市场有一个显著不同，在于交易所实际上是国家单位而非市场化机构，因此在商业化行为上受到诸多限制。与欧美不同，国内不允许基金公司的交易系统直连交易所，基金公司同交易所之间的交互必须通过交易所会员单位(即证券公司和期货公司)完成。因此，一家基
3、现有交易软件的共同特点就是客户购买后可以用其提供的脚本语言或者市面上常用的简单编程语言(比如c#、python)快捷的编写出交易思路，就可以具备历史数据回测和实盘交易能力，脚本语言和c#语言虽然编写方便，但运行速度一般比c++语言慢很多(差别能达到一个数量级)。而且由于脚本语言的语法限制，在编写复杂数学模型的时候也常常捉襟见肘。同时，一般的量化交易软件所采用的是一个策略对应一手仓位的一一对应法则，这种设置对资金量小的投资者很不利。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种人工智能算法自动化交易智能云平台，以解决上述
技术介绍
中提出的现有的量化交易的准确率比较低，易导致投资者负收益，从而使用不便的问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术提供的技术方案为：一种人工智能算法自动化交易智能云平台，包括基于系统架构的客户端、主控后端、服务器，客户端通过基于tcp/ip安全传输协议的信道与主控后端连接，实现前端指令数据的传输及后端反馈指令数据的接收，在系统架构上由登录模块、交易策略模块、账户交易模块、状态监测模块和账户设置模块构成；主控后端在系统架构上运行环境层、数据库层、接口层、策略层、资管层，主要功能为处理实时交易数据、比对历史数据和生成交易策略，资管层包括交易数据缓存模块和风控模块，策略层包括pythonapi模块、c++api模块、标化数据模块，对数据进行分类打包处理，接口层包括ctp模块、lts模块，数据库层包括资管数据库和高速时序列数据库，运行环境包括rpm组件包管理、docker容器管理和硬件优化；服务器设置有爬虫装置，爬虫装置用于抓取实时交易数据并将实时交易数据发送至主控后端，实时交易数据包括实时交易方案数据、实时方案盈利数据和实时市场信息数据。
3、本专利技术与现有技术相比的优点在于：(1)通过趋势分析结果搜索当前市场状态所属类别，基于场状态所属类别，寻找相似的历史交易方案以及方案盈利数据之间的关联关系，将符合预期获利数值的方案盈利数据进行筛选，去除低于预期获利数值的历史交易方案，将符合预期获利数值的历史交易方案关联，生成当前交易策略，产生量化交易方案，提高量化交易的准确率，便于投资者使用；通过爬虫装置抓取实时交易数据并将实时交易数据发送至交易平台，便于对数据进行收集；适用性好，便于推广；
4、(2)自动计算因子表现，淘汰过期因子，发现新因子。多因子优化选股时，可以多重比较采取不同因子的回报收益，优化出最佳的多因子选股方案；
5、(3)算法参数可以根据市场表现和收益增长的情况，智能化分析进化算法，使算法有自我更新换代的能力。
6、上述这些优点，可以优选出值得投资的股票标的，针对这些优选标的，可以做如下的操作：
7、优选的，登录模块实现用户对账户进行添加、编辑以及删除的功能，通过实名认证注册的账户名及登录密码在登录模块的相关链接窗口上进行操作，验证成功后登录至与改账户名匹配的账户上，查看账户的实时运行状态、运行日志、持仓情况、委托情况、成交情况以及盈亏情况。
8、优选的，交易策略模块通过基于tcp/ip安全传输协议的信道连接主控后端，主控后端对实时交易数据趋势分析的结果及策略模型生成交易策略，并产生量化交易方案数据，将数据发送至交易策略模块并展示在客户端上，交易策略模块通过策略列表的开关进行管理，策略运行时添加电子标签，对交易的实时数据在系统中呈现。
9、优选的，账户交易模块包括数据处理模组、仓位计算模组及订单处理模组，数据处理模组通过信道接收并读取本地历史数据后对客户端内存储的关联交易数据进行初始化，再通过交易流接收实时数据，打包后上传至主控后端，由主控后端对数据进行处理并反馈，仓位计算模组及订单处理模组与数据处理模组进行模块内自匹配处理，并通过内置的交易算法预设bar频率，生成策略订阅的标的列表，向策略推送相应的bar行情和bar的数据，最终展示在客户端上。
10、优选的，仓位计算模组计算需要开平仓的整数持仓量，并将数据输送至订单处理模组中，订单处理模组根据仓位计算模组发送来的整数持仓量数据作出开平仓动作，处理交易汇报信息和需要撤单或者再递单的订单。
11、优选的，状态监测模块通过编入的检测程序实现账户监控和进程监控两部分功能，实时监控系统内账户的交易连接状态以及柜台的行情连接状态。
12、优选的，账户设置模块存储账户信息，包括账户日志、账户持仓信息、账户委托信息、账户成交信息、账户盈亏信息和切换账号行情源信息；可查看日志级别设置和策略编辑设置。
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1.一种人工智能算法自动化交易智能云平台，包括基于系统架构的客户端(1)、主控后端(2)、服务器(3)，其特征在于：所述客户端(1)通过基于TCP/IP安全传输协议的信道与主控后端(2)连接，实现前端指令数据的传输及后端反馈指令数据的接收，在系统架构上由登录模块(4)、交易策略模块(5)、账户交易模块(6)、状态监测模块(7)和账户设置模块(8)构成；所述主控后端(2)在系统架构上运行环境层、数据库层、接口层、策略层、资管层，主要功能为处理实时交易数据、比对历史数据和生成交易策略，资管层包括交易数据缓存模块和风控模块，所述策略层包括PythonAPI模块、C++API模块、标化数据模块，对数据进行分类打包处理，所述接口层包括CTP模块、LTS模块，所述数据库层包括资管数据库和高速时序列数据库，所述运行环境包括RPM组件包管理、docker容器管理和硬件优化；所述服务器(3)设置有爬虫装置，爬虫装置用于抓取实时交易数据并将实时交易数据发送至主控后端(2)，实时交易数据包括实时交易方案数据、实时方案盈利数据和实时市场信息数据。
2.根据权利要求1所述的一种人工智能算法自动
3.根据权利要求1所述的一种人工智能算法自动化交易智能云平台，其特征在于：所述交易策略模块(5)通过基于TCP/IP安全传输协议的信道连接主控后端(2)，主控后端(2)对实时交易数据趋势分析的结果及策略模型生成交易策略，并产生量化交易方案数据，将数据发送至交易策略模块(5)并展示在客户端(1)上，交易策略模块(5)通过策略列表的开关进行管理，策略运行时添加电子标签，对交易的实时数据在系统中呈现。
4.根据权利要求1所述的一种人工智能算法自动化交易智能云平台，其特征在于：所述账户交易模块(6)包括数据处理模组(9)、仓位计算模组(10)及订单处理模组(11)，数据处理模组(10)通过信道接收并读取本地历史数据后对客户端(1)内存储的关联交易数据进行初始化，再通过交易流接收实时数据，打包后上传至主控后端(2)，由主控后端(2)对数据进行处理并反馈，仓位计算模组(10)及订单处理模组(11)与数据处理模组(9)进行模块内自匹配处理，并通过内置的交易算法预设BAR频率，生成策略订阅的标的列表，向策略推送相应的BAR行情和BAR的数据，最终展示在客户端(1)上。
5.根据权利要求4所述的一种人工智能算法自动化交易智能云平台，其特征在于：所述仓位计算模组(10)计算需要开平仓的整数持仓量，并将数据输送至订单处理模组(11)中，订单处理模组(11)根据仓位计算模组(10)发送来的整数持仓量数据作出开平仓动作，处理交易汇报信息和需要撤单或者再递单的订单。
6.根据权利要求1所述的一种人工智能算法自动化交易智能云平台，其特征在于：所述状态监测模块(7)通过编入的检测程序实现账户监控和进程监控两部分功能，实时监控系统内账户的交易连接状态以及柜台的行情连接状态。
7.根据权利要求1所述的一种人工智能算法自动化交易智能云平台，其特征在于：所述账户设置模块(8)存储账户信息，包括账户日志、账户持仓信息、账户委托信息、账户成交信息、账户盈亏信息和切换账号行情源信息；可查看日志级别设置和策略编辑设置。
...【技术特征摘要】
1.一种人工智能算法自动化交易智能云平台，包括基于系统架构的客户端(1)、主控后端(2)、服务器(3)，其特征在于：所述客户端(1)通过基于tcp/ip安全传输协议的信道与主控后端(2)连接，实现前端指令数据的传输及后端反馈指令数据的接收，在系统架构上由登录模块(4)、交易策略模块(5)、账户交易模块(6)、状态监测模块(7)和账户设置模块(8)构成；所述主控后端(2)在系统架构上运行环境层、数据库层、接口层、策略层、资管层，主要功能为处理实时交易数据、比对历史数据和生成交易策略，资管层包括交易数据缓存模块和风控模块，所述策略层包括pythonapi模块、c++api模块、标化数据模块，对数据进行分类打包处理，所述接口层包括ctp模块、lts模块，所述数据库层包括资管数据库和高速时序列数据库，所述运行环境包括rpm组件包管理、docker容器管理和硬件优化；所述服务器(3)设置有爬虫装置，爬虫装置用于抓取实时交易数据并将实时交易数据发送至主控后端(2)，实时交易数据包括实时交易方案数据、实时方案盈利数据和实时市场信息数据。
2.根据权利要求1所述的一种人工智能算法自动化交易智能云平台，其特征在于：所述登录模块(4)实现用户对账户进行添加、编辑以及删除的功能，通过实名认证注册的账户名及登录密码在登录模块的相关链接窗口上进行操作，验证成功后登录至与改账户名匹配的账户上，查看账户的实时运行状态、运行日志、持仓情况、委托情况、成交情况以及盈亏情况。
3.根据权利要求1所述的一种人工智能算法自动化交易智能云平台，其特征在于：所述交易策略模块(5)通过基于tcp/ip安全传输协议的信道连接主控后端(2)，主控后端(2)对实时交易数据趋势分析的结果及策略模型生成交易策略，并产生量化交...
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