国信证券量化交易平台是公司自己研发的吗

国信证券量化样本：技术硬核+服务全面，着力实现覆盖量化投资全生命周期的产品服务

财联社（深圳，记者 覃泽俊）讯，量化策略逐步成为 A 股不可或缺的重要力量，也成为了更多券商机构交易业务的重要发力点。

国信证券在量化服务领域起步较早，经过多年积累与沉淀，国信证券在量化领域形成了一套完善的技术解决方案和综合全面的服务支撑。公司团队在服务客户的过程中不断总结提升，形成了 " 技术硬核、服务全面 " 的国信特色。国信证券服务的量化机构规模近年排名不断上升，正是市场对国信证券在量化服务上持续布局的认可。

国信证券近期接受了财联社专访，核心观点为：

1、2015 年国信证券先发布局，已形成覆盖量化投资全生命周期的产品服务，并在全国 10 余个重点城市组建了专业团队，同时发挥全牌照优势，提供策略实现、融资融券、种子基金、产品代销、资产托管、场外衍生品等全方位服务支撑。

2、公司将 AI 技术和业务场景深度融合，基于全链条视角为客户提供全流程一体化的产品服务。在投资决策层面，公司自主研发了 AI 量化因子产品、AI 投资研究平台；在交易执行层面，推出智能算法引擎，支持 7 种云端智能算法，通过 AI 算法利用历史数据进行参数调优；在风险防范层面，打造实时风险防范系统，做到全流程智能化预警。

3、随着衍生品市场的逐步放开，一方面，主动与量化的融合度越来越深，很多主观策略会借助量化工具去落地；另一方面，许多私募借鉴国外先进的量化投资理念，运用本土化优势，衍生出各种投资策略。

4、近年来优质资产愈发稀缺，量化产品凭借收益稳健、低回撤的特征愈发受到关注，成为居民财富管理所不可或缺的投资品种。量化产品能有效改善个人大类资产配置质量，满足各类投资者资产收益预期。

5、专业的量化个人投资者其实数量比较少，这部分投资者的主要需求是便捷的量化交易系统工具。个人量化客户只需关注策略有效性本身，而快捷的行情、丰富的函数库、准确的回测等，都可以在量化交易系统上实现。

6、量化业务不仅在公司经纪业务中占据举足轻重的地位，更是拉动其他业务发展的利器。

7、通过打造 GFinD 极速行情，GUTS 极速交易柜台，极速网络环境等，国信证券在确保信息安全的同时，打造低延时极速交易环境。同时，国信证券建设了客户交易行为监控系统，实现全业务异常交易及场外配资的实时监控，并具有分级预警、降速、实时阻断等处置功能，做到事前、事中、事后系统性监控。

8、随着量化市场的迅猛发展，公司通过消化、整合、吸收，形成了覆盖各类量化机构和个人的多层次交易服务体系，为不同层级客户提供精准化、差异化、专业化的产品与服务。公司仍将不断加大研发投入，通过数据驱动，业务与技术深度融合，为量化客户打造快速、强大、齐备的全维度平台与服务，以实现财富成长的智能化。

专访全文如下：

财联社：国信证券在服务量化客户上有哪些独特优势？

国信证券：国信证券在量化服务领域起步较早，作为国内大型综合类券商，公司为客户提供全面优质的金融服务。经过多年积累与沉淀，国信证券在量化领域形成了一套完善的技术解决方案和综合全面的服务支撑。公司团队在服务客户的过程中不断总结提升，形成了 " 技术硬核、服务全面 " 的国信特色，赢得了广大客户的认可和信赖。

在交易技术上，国信证券高度重视金融科技，持续加大 IT 投入，在创新中始终引领，在探索中不断突破，保持着行业领先地位。公司早在五年前就对量化领域先发布局，多点发力不断深耕，已形成覆盖量化投资全生命周期的产品服务，能满足各类客户、各种交易场景的需求。在服务支持上，公司在全国 10 余个重点城市组建了专业的服务团队，快速响应客户需求，从业务到技术形成了一条闭环的服务链，旨在为量化客户提供专业、高效的服务。在综合金融服务上，国信证券充分发挥全牌照优势，为客户提供策略实现、融资融券、种子基金、产品代销、资产托管、场外衍生品等全方位服务支撑。

财联社：国信证券针对量化客户开发了哪些 AI 应用？

国信证券：这几年金融科技发展非常迅速，通过金融科技和财富管理双轮驱动，推动证券公司业务升级，已成为了行业共识。量化投资是 AI 在投资领域的典型应用场景，为了更好地服务量化客户，公司将 AI 技术和业务场景深度融合，基于全链条视角为客户提供全流程一体化的产品服务。在投资决策层面，公司自主研发了 AI 量化因子产品、AI 投资研究平台，让投资决策变得智能化、高效化；在交易执行层面，推出智能算法引擎，支持 7 种云端智能算法，通过 AI 算法利用历史数据进行参数调优，有效降低冲击成本，提高交易效率；在风险防范层面，打造实时风险防范系统，做到全流程智能化预警。国信证券通过充分运用 AI 技术，全面提升各个环节表现，不断探索力求创新，力争成为业内的领头羊。

财联社：国内量化市场呈现哪些趋势？未来市场空间如何？

国信证券：目前，国内量化市场呈现 " 机构化、专业化、多元化 " 发展趋势。由于量化投资对交易系统、专业能力要求较高，机构投资者无论在硬件、技术还是资金实力等方面都有个人所无法匹及的优势，发展迅速，占比不断提高。伴随着机构化进程，量化投资者总体专业度也在不断提升。

一个典型的场景是，国信证券很多客户利用公司提供的策略交易平台，通过机器学习开发交易策略并应用到了实盘。而专业性带来了更加明显的资金聚集效应，优质量化私募扩容提速，百亿级量化私募不断涌现，甚至出现了千亿级的量化巨头。量化策略方面，更新迭代速度加快。早先，量化策略多以 Alpha 策略与套利为主。随着衍生品市场的逐步放开，一方面，主动与量化的融合度越来越深，很多主观策略会借助量化工具去落地；另一方面，许多私募借鉴国外先进的量化投资理念，运用本土化优势，衍生出各种投资策略。

伴随着国内资本市场制度变革与金融工具的不断丰富，量化投资前景广阔。2018 年科创板引入，扩大涨跌幅限制；2019 年沪深交易所新增沪深 300ETF 期权，中金所引入沪深 300 股指期权，进一步丰富对冲工具；2020 年创业板改革交易规则，同时放开首日融资融券，使得量化策略的实现更加灵活。

目前，海外市场 70%-80% 的交易量都是通过程序化交易的方式完成，国内这个数字仅为 20%-30%；国外超过半数的机构管理人是量化管理人，国内量化管理资产占整体私募规模不到 10%。未来空间仍然十分巨大。同时，近年来优质资产愈发稀缺，量化产品凭借收益稳健、低回撤的特征愈发受到关注，成为居民财富管理所不可或缺的投资品种。量化策略中市场中性策略能规避市场风险，追求绝对收益；指数增强策略可以在追踪指数的基础上结合主动管理，获得超额收益；还有 CTA 策略，投资于商品市场，与传统股票市场相关性较低……这些量化产品能有效改善个人大类资产配置质量，满足各类投资者资产收益预期。

财联社：如何看待个人量化交易业务在国内的起步？

国信证券：目前，国内个人量化业务仍整体处于起步阶段。专业的量化个人投资者其实数量比较少，这部分投资者的主要需求是便捷的量化交易系统工具。他只需关注策略有效性本身，而快捷的行情、丰富的函数库、准确的回测等，都可以在量化交易系统上实现。对于普通投资者来说，现在也愈发注重交易的理性及计划性。针对这部分群体，国信证券将高门槛的量化交易普惠化、简单化，将成熟的交易模式、策略思路开发成简单易用的交易工具，如条件单、智能盯盘、智能选股等等。

财联社：量化客户目前给国信证券的收入贡献度如何？量化客户是否能转化拉动其他业务的发展？

国信证券：目前国信证券量化业务在经纪业务中交易份额占比较高，有效提升了公司交易市场份额，连续多年国信证券年股基交易金额逾万亿。

量化业务不仅在公司经纪业务中占据举足轻重的地位，更是拉动其他业务发展的利器。一方面，量化类客户对交易工具和品种有较高需求，通过以客户需求为导向，不断提升技术实力与产品服务水平，在促进经纪业务发展的同时，也进一步促进了衍生品、对冲工具、资产托管等各项业务的发展。另一方面，在业务开展过程中，公司也挖掘了一批优秀的私募管理人，为高净值客户提供丰富优质的量化产品，有利于推动公司财富管理业务的发展；再次，通过多年服务量化客户积累的经验，引进吸收国外先进技术，打造交易硬实力，为公司吸引了众多 QFII 等外资客户，进一步促进公司海外业务的发展；最后，通过多年的技术积累，提升了公司整体的 IT 能力，带动公司资管、自营、固收等多项业务的协同发展。

财联社：量化交易是 " 拼军备 "、" 拼战术 " 的专业导向市场，国信证券在 IT 技术和交易策略上有哪些 " 硬核 " 武器？

国信证券：秉承技术领先战略，国信证券早在 2015 年就进行前瞻性布局，深耕技术交易领域，根据不同类型客户，构建多层次量化交易服务体系，为各类交易型客户提供全方位交易工具。

行情系统方面，推出 GFinD 极速行情系统，基于 FPGA 硬件解码，具备高性能、高容量、低时延、高可靠等多重优势，全链路时延不超过 900 纳秒，相比传统软件系统性能提升 1000 倍。

柜台系统方面，打造新一代 GUTS 极速交易柜台系统，采用新一代分布式架构、CPU 缓存，实测该柜台系统在 3 万笔每秒吞吐下，穿透时延约为 10 微秒，支持委托笔数高达 1000 万笔 / 天，相比市面主流柜台系统，速度提升 30 多倍。

此外，公司于 2015 年推出高级订单系统，在行业内率先建立券商交易中台服务。打造全品种轻型策略引擎，提供 16 种高级订单，降低交易门槛。同时面向有批量建仓、组合调仓、智能拆单、增减持等需求的客户，打造智能算法引擎，支持 7 大云端智能算法，运用大数据、云计算和人工智能等技术，实现智能挂撤单、参数优化和风控。

策略系统方面，为不同交易者提供多种选择。面向成熟量化机构，公司独立自主研发，推出云核策略托管平台，提供高仿真策略交易、低延迟实盘交易、高速行情等服务，为专业投资者提供极速稳定的交易平台；面向初创私募与量化策略爱好者，打造支持全品种交易的国信 iQuant 策略交易平台，基于 Python 编程，扩展友好，具备高速行情、精准回测、算法交易、完备风控等多重功能，轻松实现交易的 " 科学决策 " 与 " 精准执行 "。

配套上述系统，公司在网络环境建设上加大投入，深挖交易链路每个环节，对网络部署和硬件设备进行全面优化，在确保信息系统安全的同时，打造低延迟极速交易环境。

最后，在风险控制措施方面，国信证券严格执行适当性管理，加强异常行为监控，认真做好技术系统安全防护。国信证券建设了客户交易行为监控系统，系统内置配资监控模型和异常交易监控模型，实现全业务异常交易及场外配资的实时监控，并具有分级预警、降速、实时阻断等处置功能，做到事前、事中、事后系统性监控。

财联社：随着市场机构化程度的加深，量化产品的崛起正成为不可阻挡的方向，国信证券在量化服务体系上是如何规划的？

国信证券：国信证券在量化服务领域深耕多年、勇于探索，始终走在行业发展的前列。随着量化市场的迅猛发展，公司通过消化、整合、吸收，形成了覆盖各类量化机构和个人的多层次交易服务体系，为不同层级客户提供精准化、差异化、专业化的产品与服务。

针对成熟量化私募，全面优化行情、柜台与交易链路，提供端到端、全链路、超低时延的交易服务解决方案，充分满足客户对交易速度和系统稳定性的极致需求。公司自主研发云核策略托管平台，为投资者在托管机房提供极速的策略执行环境，满足专业客户对速度与稳定性的需求。

针对初创型私募和量化策略爱好者，提供 iQuant 全品种的策略交易平台，便捷实现交易想法。同时，在策略实盘之前，可在公司提供的高度模拟交易所撮合环境验证策略，减少试错成本。

针对活跃个人客户，提供智能条件单等简单易用的智能化、自动化交易工具，将原本高门槛的策略投资简易化、工具化，帮助投资者科学、理性地做出投资决策。

未来，公司仍将不断加大研发投入，通过数据驱动，业务与技术深度融合，为量化客户打造快速、强大、齐备的全维度平台与服务，以实现财富成长的智能化，确保行业领先地位。

进入股票分时走势图，点击F5就可以查看日K线图；日K线图上，按上下方向键调整时间，按一直向下键可以显示上市以来所有日K线，一直按向上键，显示近来的日K线，且会放大日K线，可以看得更清楚；将鼠标移到每一根日K线上，可以查看当日K线详情。

看股票K线是很常见的一种炒股手段。用K线找“规律”也是大家比较多用到的方法，股市风险大炒股还是要谨慎，从而更好地运用到日常股票 *** 作中来

从K线上能看出哪些信息，下面来教大家，教朋友们如何把它分析清楚精准。

分享之前，先免费送给大家几个炒股神器，能帮你收集分析数据、估值、了解最新资讯等等，都是我常用的实用工具，建议收藏：炒股的九大神器免费领取（附分享码）

一、 股票K线是什么意思？

K线图有许多别的称呼，像是蜡烛图、日本线、阴阳线等，我们常将它称呼为K线，它的发明是为了更好的计算米价的涨跌，再后来，股票、期货、期权等证券市场都开始使用它。

k线主要由实体和影线组成，它是看起来类似一条柱状的线条。影线在实体上方的部分叫上影线,下方的部分叫下影线，实体分阳线和阴线。

Ps：影线代表的是当天交易的最高和最低价，实体表示的是当天的开盘价和收盘价。

阳线的表示方法不只有红色，还有白色柱体和黑框空心，然而阴线通常用实体柱做代表，颜色一般为绿色、黑色或者蓝色，

除了上面这些，正当我们看到“十字线”时，就可以认为是实体部分转换成一条线

其实十字线很容易理解的，可以根据十字线看出当天的收盘价=开盘价。

认识了K线，我们对找出买卖点就会很在行（虽然股市没有办法进行具体的预测，但是K线对于指导意义方面也是有的），新手也是好驾驭的。

这里有一方面大家应该主要关注一下，K线分析起来是比较困难的，如果你对K线不清楚，建议用一些辅助工具来帮你判断一只股票是否值得买。

比如说下面的诊股链接，输入你中意的股票代码，就能自动帮你估值、分析大盘形势等等，我刚开始炒股的时候就用这种方法来过渡，非常方便：【免费】测一测你的股票当前估值位置？

下面有几个关于K线分析的小妙招，接下来我就给大家讲讲，帮助你快速进入初级阶段。

二、怎么用股票K线进行技术分析？

1、实体线为阴线

这个时候主要看的就是股票的成交量，出现那种成交量不大的情况，表明股价可能会短期下降；有成交量很大的情况，那股价可能要长期下跌了。

2、实体线为阳线

实体线为阳线代表了什么？代表股价上涨动力更足，是否是长期上涨呢？这还要结合其他指标才能进行判断的。

比如说大盘形式、行业前景、估值等等因素/指标，但是由于篇幅问题，不能展开细讲，大家可以点击下方链接了解：新手小白必备的股市基础知识大全

应答时间：2021-09-07，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

下一代数据库技术的发展主流

针对关系数据库技术现有的局限性，理论界如今主要有三种观点 :

面向对象的数据库技术将成为下一代数据库技术发展的主流 　部分学者认为现有的关系型数据库无法描述现实世界的实体，而面向对象的数据模型由于吸收了已经成熟的面向对象程序设计方法学的核心概念和基本思想，使得它符合人类认识世界的一般方法，更适合描述现实世界。甚至有人预言，数据库的未来将是面向对象的时代。

面向对象的关系数据库技术 　关系数据库几乎是当前数据库系统的标准，关系语言与常规语言一起几乎可完成任意的数据库 *** 作，但其简洁的建模能力、有限的数据类型、程序设计中数据结构的制约等却成为关系型数据库发挥作用的瓶颈。面向对象方法起源于程序设计语言，它本身就是以现实世界的实体对象为基本元素来描述复杂的客观世界，但功能不如数据库灵活。因此部分学者认为将面向对象的建模能力和关系数据库的功能进行有机结合而进行研究是数据库技术的一个发展方向。

面向对象数据库技术 　面向对象数据库的优点是能够表示复杂的数据模型，但由于没有统一的数据模式和形式化理论，因此缺少严格的数据逻辑基础。而演绎数据库虽有坚强的数学逻辑基础，但只能处理平面数据类型。因此，部分学者将两者结合，提出了一种新的数据库技术——演绎面向对象数据库，并指出这一技术有可能成为下一代数据库技术发展的主流。

数据库技术发展的新方向

非结构化数据库是部分研究者针对关系数据库模型过于简单，不便表达复杂的嵌套需要以及支持数据类型有限等局限，从数据模型入手而提出的全面基于因特网应用的新型数据库理论。支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息（包括全文信息）和非结构信息 （重复数据和变长数据）中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。但研究者认为此种数据库技术并不会完全取代如今流行的关系数据库，而是它们的有益的补充。

数据库技术发展的又一趋势

有学者指出 ：数据库与学科技术的结合将会建立一系列新数据库，如分布式数据库、并行数据库、知识库、多媒体数据库等，这将是数据库技术重要的发展方向。其中，许多研究者都对多媒体数据库作为研究的重点，并认为多媒体技术和可视化技术引入多媒体数据库将是未来数据库技术发展的热点和难点。

未来数据库技术及市场发展的两大方向数据仓库电子商务　部分学者在对各个数据库厂商的发展方向和应用需求的不断扩展的现状进行分析的基础上，提出数据库技术及市场在向数据仓库和电子商务两个方向不断发展的观点。他们指出 ：从上一年开始，许多行业如电信、金融、税务等逐步认识到数据仓库技术对于企业宏观发展所带来的巨大经济效益，纷纷建立起数据仓库系统。在中国提供大型数据仓库解决方案的厂商主要有Oracle、IBM、Sybase、CA及Informix等厂商，已经建设成功并已收回投资的项目主要有招商银行系统和国信证券系统等。当前，国内外学者对数据仓库的研究正在继续深入。与此同时，一些学者将数据库技术及市场发展的视角瞄准电子商务领域，他们认为 ：如今的信息系统逐渐要求按照以客户为中心的方式建立应用框架,因此势必要求数据库应用更加广泛地接触客户，而Internet给了我们一个非常便捷的连接途径，通过Internet我们可以实现所谓的One One Marketing和One One business，进而实现E business。因此，电子商务将成为未来数据库技术发展的另一方向。

面向专门应用领域的数据库技术　许多研究者从实践的角度对数据库技术进行研究，提出了适合应用领域的数据库技术如工程数据库、统计数据库、科学数据库、空间数据库、地理数据库等。这类数据库在原理上也没有多大的变化，但是它们却与一定的应用相结合，从而加强了系统对有关应用的支撑能力，尤其表如今数据模型、语言、查询方面。部分研究者认为，随着研究工作的继续深和数据库技术在实践工作中的应用，数据库技术将会更多朝着专门应用领域发展。 数据和数据处理

数据（Data）是用于描述现实世界中各种具体事物或抽象概念的，可存储并具有明确意义的符号，包括数字，文字，图形和声音等.数据处理是指对各种形式的数据进行收集，存储，加工和传播的一系列活动的总和.其目的之一是从大量的，原始的数据中抽取，推导出对人们有价值的信息以作为行动和决策的依据；目的之二是为了借助计算机技术科学地保存和管理复杂的，大量的数据，以便人们能够方便而充分地利用这些宝贵的信息资源.

数据库

数据库（DataBase,DB）是存储在计算机辅助存储器中的，有组织的，可共享的相关数据集合.数据库具有如下特性.

⑴数据库是具有逻辑关系和确定意义的数据集合.

⑵数据库是针对明确的应用目标而设计，建立和加载的.每个数据库都具有一组用户，并为这些用户的应用需求服务.

⑶一个数据库反映了客观事物的某些方面，而且需要与客观事物的状态始终保持一致.

数据库管理系统及其基本功能

数据库管理系统（DataBase Management System,DBMS）是对数据库进行管理的系统软件，它的职能是有效地组织和存储数据，获取和管理数据，接受和完成用户提出的各种数据访问请求.能够支持关系型数据模型的数据库管理系统，称为关系型数据库管理系统（Relational DataBase Management System,RDBMS).

RDBMS的基本功能包括以下4个方面：

⑴数据定义功能：RDBMS提供了数据定义语言(Data Definition Language,DDL），利用DDL可以方便地对数据库中的相关内容进行定义.例如，对数据库，表，字段和索引进行定义，创建和修改.

⑵数据 *** 纵功能：RDBMS提供了数据 *** 纵语言(Data Manipulation Language,DML），利用DML可以实如今数据库中插入，修改和删除数据等基本 *** 作.

⑶数据查询功能：RDBMS提供了数据查询语言（Data Query Language,DQL），利用DQL可以实现对数据库的数据查询 *** 作.

⑷数据控制功能：RDBMS提供了数据控制语言(Data Control Language,DCL），利用DCL可以完成数据库运行控制功能，包括并发控制（即处理多个用户同时使用某些数据时可能产生的问题），安全性检查，完整性约束条件的检查和执行，数据库的内部维护（例如索引的自动维护）等.RDBMS的上述许多功能都可以通过结构化查询语言(Structured Query Language,SQL）来实现的，SQL是关系数据库中的一种标准语言，在不同的RDBMS产品中，SQL中的基本语法是相同的.此外，DDL,DML,DQL和DCL也都属于SQL.

⒈3.4数据库应用系统及其组成

数据库应用系统又简称为数据库系统，是指拥有数据库技术支持的计算机系统，它可以实现有组织地，动态地存储大量相关数据，提供数据处理和信息资源共享服务的功能.

各类人员主要参与数据库应用系统的需求分析，设计，开发，使用，管理和维护，他们在数据库应用系统的开发，运行及维护等阶段扮演着不同的角色，并起着不同的作用.各类人员主要包括以下几种.

⑴最终用户.

⑵系统分析员.

⑶应用程序员.

⑷数据库管理员(DataBase Administrator,DBA). 从其应用方式来看，数据库技术主要起着两方面的作用.

⑴信息系统开发作用.利用数据库技术以及互联网技术，并结合具体的编程语言，可以开发一个信息系统，从而解决业务数据的输入和管理问题.在信息系统开发中，主要利用的是RDBMS的基本功能，即数据定义功能，数据 *** 纵功能，数据查询功能以及数据控制功能.

⑵数据分析与展示作用.利用RDBMS的数据查询功能对数据库中的数据进行关联组合或逐级汇总分析，并以表格，图形或报表形式将分析结果进行展示，从而解决业务数据的综合利用问题.

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