多种交易方式并存的实时交易系统中数据的组织访问方法

多种交易方式共存的复杂交易系统,数据的组织形式和访问方法决定了系统处理各类交易业务的任务调度方式、系统的性能指标和执行效率。研究实现的多任务实时交易系统采用共享内存组织交易数据,并对不同类别的数据采用不同的存储结构,改进、优化了数据的访问方式,支持高效的数据处理,使系统获得了极高的性能和运行效率,解决了由于多种交易方式共存引起的交易系统复杂、低效等问题。     

多种交易方式并存的实时交易系统的数据的组织访问方法

多种交易方式共存的复杂交易系统，数据的组织式和访问方法决定了系统处理系统各类交易业务的任务调度方式，系统的性能指标和执行效率，研究实现的多任务实时交易系统采用共享内存组织交易数据，并对不同类别的数据采用不同的存储结构，改进，优化了数据的访问方式，支持高效的数据处理，使系统获得了极高的性能和运行效率，解决了由于多种交易方式共存引起的交易系统复杂，低效等问题。     

一种计算机交易系统风险监督体系

随着计算机交易系统在金融领域的深入运用,交易呈现出越来越多的风险.从计算机及网络技术的角度,提出了一种计算机交易系统风险监督体系.基于该体系,能够为银行、保险、证券、邮政、电信等行业的计算机交易系统提供"独立、实时、灵活"的风险监督管理系统,从而有效地保障了计算机交易系统在风险监督中的良性化运行.     

证券集中交易系统设计

介绍了证券交易系统的技术架构设计方法,提出了分布式证券集中交易系统的设计方案,阐述了证券交易系统设计中涉及的技术架构、业务架构、功能、性能、可靠性、可扩展性、运维和监控等方面的设计方法和原则,并列举、分析了两个根据文中方法建设的证券交易系统的应用案例。     

互联网环境下金融教学模拟系统开发与实现

证券模拟交易系统是金融互动教学网站中专业课程教学实践环节的典型系统。本文论述了系统设计原理，模拟交易系统的总体结构设计，模拟交易流程的设计，功能模块设计及关键技术，最后介绍了一个应用实例。     

质量为先

2005年11月1日,世界第二大证券交易所—日本东京证券交易所股票交易系统突然发生瘫痪,导致当日东京证交所1520种股票、债券的交易全部停止。追究事故原因,竟然是软件升级后出现了故障。令人大迭眼镜的事情还在后面,12月8日早上,日本瑞穗证券操作员误下巨额卖单,由于交易系统存在问题,无法接受撤单指令,致使瑞穗证券公司发生超过400亿日元的损失。虽然国内证券市场尚不够开放,相关金融产品和交易方式还比较简单,但发生在日本的股市瘫痪事件还是给我们敲响了警钟—如果进一步放开,引入各种衍生产品,对系统特别是软件质量的要求将更高,需要在应…     

实现三集中——金仕达与IBM联手出击证券业

在上海复旦金仕达计算机有限公司与IBM举办的“证券行业集中交易系统建设研讨会”上,复旦金仕达副总裁虞家生表示,证券行业建设集中交易系统,实现数据集中是一种必然趋势,大集中将帮助证券公司实现数据集中、交易集中、报盘集中。国内几十家证券公司的技术与业务负责人参加了此次研讨会,共同探讨证券行业集中交易系统建设的策略和经验。证券业大集中势不可挡从证券行业发展来看,推行集中交易已经成为全行业的共识。中国证监会信息中心副主任杨书琴博士在研讨会上表示,从业务、技术和未来发展来看,集中交易已经成为可能。但证券集中交易系…     

WindowsDNA架构模型在证券模拟交易系统开发中的应用

Windows分布式集成网络应用体系结构（Windows DNA)是Microsoft推出的旨在创建基于Microsoft Windows平台的应用程序框架的架构模型,其核心是将Web和客户机／服务器的应用开发模型通过一套公共对象模型集成起来。本文在概述Windows DNA架构的基础上,分析了其在证券模拟交易系统开发中的应用,并给出了一些经验及体会。     

华西证券：复苏三部曲

如果没有这场地震，华西证券信息部的下一个工作重点是在7月份完成对集中交易系统的全部升级。而在地震前夕，开发商也已进厂准备实施。“5·12”地震的时候，厂商是跟着我们一起撤离的。地震会使这些工作全部延后，而一延后就至少是3个月以上，尤其是像基金业务、CRM，现在营业部根本没有一个容身之所，这些系统的建设也无法开展。”     

Array Networks负载均衡产品鼎助齐鲁证券高峰应用

近日，Array Networks宣布，中国齐鲁证券有限公司选择部署Array TMX系列应用负载均衡解决方案．用于满足行情和交易系统面临的高峰访问需求。这是Array Networks的产品继中信证。券、湘财证券、联合证券、国泰君安证券后又被证券客户选中。部署在其核心应用中。充分表明Array Networks的产品和解决方案已经赢得了国内证券业客户的普遍认可。[第一段]     

我国证券交易系统发展现状及展望

随着证券市场的飞速发展,证券业正面临经营模式的改变,越来越多的客户通过电子化的交易和资讯渠道实现证券买卖、存取资金和获取信息,本文对我国目前的证券交易系统软件进行了分类,总结了发展现状,并就此提出了今后的发展趋势。     

证券公司集中监控系统设计

证券市场是完整的市场体系的重要组成部分，对整个经济的运行具有重要影响.证券交易系统的安全稳定运行是证券业界非常关注的课题.本文设计一个可以快速实时响应、灵活监控证券公司各个交易系统的网络连通和业务功能运行情况的监控系统（RSCMS），以提高部门的实时监控效率，并为系统的运行情况提供数据评估的依据.本文研究了监控系统关键技术的解决方法，并提供了在证券公司运行的成功案例     

新技术在证券交易系统中的应用研究

数据通信技术、网络技术等在证券行业的广泛应用,为实现证券异地交易,获取实时交易行情提供了有效的手段,也极大地推动了证券行业的发展,在此基础上,针对当前证券交易系统设计和实现中已经使用的和将要使用的一些新技术进行了研究与探讨,并结合这些新技术的应用提出了证券交易系统今后的发展趋势。     

网上证券交易系统安全机制的研究

网上证券交易作为当前证券公司最便捷的交易渠道之一正在迅速发展,如何保障股民账户信息和交易信息的安全是当务之急。由于网上证券交易活动交互性强的特点,需要客户端和服务器通过中间传输网络进行频繁的通信,而用户群体的多样性使得客户端存在着很多不确定因素,中间传输网络的开放性也为攻击者提供了一个很方便的攻击平台。所以本文根据网上证券交易的特点,分析了网上证券交易面临的安全风险,从客户端、服务器以及通信网络三个方面,提出了贯穿网上交易行为的各个环节的多个安全技术手段和管理手段,为网上交易安全构建了一个全局协同的整体安全防护体系。     

低延迟证券交易系统关键技术研究

为构建低延迟证券交易系统,给出对证券交易延迟的定义,提出证券交易延迟的整体分析框架.对证券交易延迟进行细分,研究构建证券交易系统相关的操作系统、消息中间件、软件开发、性能测试及优化等软件关键技术,讨论可能消除或减少这些延迟的现有方法、技术和手段及其发展趋势.分析表明,采用系统化分析方法对搭建的系统进行不断凋整优化是构建...     

A novel recurrent neural network-based prediction system for option trading and hedging

In order to reduce their exposure to the erratic fluctuations of the financial markets, traders are nowadays increasingly dealing with options and other derivative securities instead of directly trading in the underlying assets. This paradigm shift has attracted the attention of many researchers, and there has been a tremendous increase in the awareness and activities of derivative securities. In particular there is a need to devise new techniques to address the limitations of traditional parametric pricing methods, which rely on assumptions and approximations to capture the complex dynamics of pricing processes. This paper proposes a novel non-parametric method using an ad-hoc recurrent neural network for estimating the future prices of war commodities such as gold and crude oil as well as currencies, which are increasingly gaining importance in the financial markets. The price predictions from the network, shown to be accurate and computationally efficient, are used in a hedging system to avoid unnecessary risks. Experiments with actual gold and currency trading data show that our system using the proposed network and strategy can construct portfolios yielding a return on investment of about 4.76%.     

A stock trading expert system based on the rule-base evidential reasoning using Level 2 Quotes

Generally, stock trading expert systems (STES) called also “mechanical trading systems” are based on the technical analysis, i.e., on methods for evaluating securities by analyzing statistics generated by the market activity, such as past prices and volumes (number of transactions during a unit of a timeframe). In other words, such STES are based on the Level 1 information. Nevertheless, currently the Level 2 information is available for the most of traders and can be successfully used to develop trading strategies especially for the day trading when a significant amount of transactions are made during one trading session. The Level 2 tools show in-depth information on a particular stock. Traders can see not only the “best” bid (buying) and ask (selling) orders, but the whole spectrum of buy and sell orders at different volumes and different prices. In this paper, we propose some new technical analysis indices bases on the Level 2 and Level 1 information which are used to develop a stock trading expert system. For this purpose we adapt a new method for the rule-base evidential reasoning which was presented and used in our recent paper for building the stock trading expert system based the Level 1 information. The advantages of the proposed approach are demonstrated using the developed expert system optimized and tested on the real data from the Warsaw Stock Exchange.     

Blockchain-empowered security and privacy protection technologies for smart grid

With the rapid development in society of the economy and of computational technologies, it is particularly important to build a secure, efficient and reliable smart grid architecture to provide users with high-quality electricity services. However, data collection and energy trading in public networks creates security and privacy challenges in smart grids. Blockchain technologies have the excellent characteristics of decentralization, immutability and traceability, which can resolve the security, integration and coordination problems faced by the traditional centralized networks for smart grids. The goal of this paper is to introduce and compare blockchain-based technologies in addressing the problems of privacy protection, identity authentication, data aggregation and electricity pricing for the data collection and power energy trading processes in smart grids. In addition, the existing challenges and future research directions of smart grids are discussed.