基于時間序列數據預測模型的智能量化交易系統性能優化實踐-黃益聰.pdf

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1、基于時間序列數據預測模型的智能量化交易系統性能優化實踐黃益聰黃益聰楷同科技 CEO曾擔任 Intel 高級工程師，阿里巴巴高級技術專家，中國互聯網百強獨角獸企業技術副總裁、CTO長期從事大數據與人工智能領域研究，有15項中國發明專利，3項美國發明專利。目前負責AI 量化交易系統實踐。Agenda智能量化交易系統概況全鏈路數據流優化服務化AI模型介紹總結與展望量化交易量化交易是利用計算機程序和數學模型來制定和執行交易策略的一種交易方式。它基于對市場數據進行分析和模式識別，通過確定性規則或者數理模型來進行決策，而非依賴于主觀判斷或情緒數據收集與分析策略開發模型驗證與優化執行交易風險管理行業概況行業

2、概況-量化交易發展歷程量化交易發展歷程20世紀70年代：量化交易初期量化交易初期20世紀70年代，量化交易開始萌芽。當時的交易員利用計算機對市場數據進行分析，從中尋找投資機會。這些交易員通常是在機構投資公司工作，他們的計算機分析基于傳統的統計學方法。20世紀80年代：復雜數學模型復雜數學模型20世紀80年代，股票期權成為主流的金融工具之一。期權交易需要高效的定價模型，因此，量化交易開始應用更復雜的數學模型，如隨機漫步模型和布朗運動模型。20世紀90年代：高頻交易和算法交易高頻交易和算法交易這些交易使用計算機算法進行交易決策，并以超快速度進行交易。這種交易方式需要高度優化的算法和技術，這使得量化

3、交易得到了進一步的發展。21世紀初：機器學習和人工智能的應用機器學習和人工智能的應用隨著計算機技術和數據分析技術的進步，量化交易開始應用更復雜的數學模型，如機器學習和人工智能。這些技術使得交易系統能夠更準確地預測市場趨勢和價格變動。AI量化交易系統海量數據分析智能算法設計極速執行風險控制數據化運營管理使用各種復雜算法來分析市場數據和尋找交易機會。產品包括多個可復用、自由組合的最先進算法模型，能夠優化交易策略并獲得更高的收益?？焖俚亟邮蘸吞幚硎袌鰯祿?，并通過高效的交易技術將交易指令發送到市場中通過各種手段來控制風險，包括資產配置、倉位控制、止損、止盈、預警、自動熔斷等提供易用的管理后臺進行數據管

4、理、算法優化、技術支持等自動收集、清洗、存儲、處理和分析大量的歷史市場數據，包括價格、指數、財務數據等。通過分析數據來發現交易機會。實時數據流Tick級行情數據全鏈路秒級處理時延多語言開發系統交互多語言開發的量化交易系統實時數據流性能挑戰數據高頻產生：tick數據數據量大：全市場數萬品種數據生命周期長：時間序列數據預測，t時刻產生的數據，生命期至t+n多語言開發的系統交互：c+,java,python性能挑戰性能挑戰：秒級處理時延，內存gc數據流性能優化嘗試業務層面：數據采樣降頻系統層：Linux HugePage數據交互：Direct BufferJdk應用層：Tune java GC:CM

5、S GC、G1 GC、ZGCZgc減小gc延遲數據流內存優化解決方案Jdk unsafe方法直接管理內存循環共享內存池存儲行情數據java讀取行情數據java申請共享循環內存池優化效果優化效果：2g java heap,TP992msC+寫入行情數據數據循環寫入預分配內存池數據流快速恢復拆分行情服務、交易服務行情數據異步存儲實時數倉守護進程監控服務健康狀態交易服務重啟，快速讀取斷點之前t-n,t的數據AI模型預測服務需求高性能 TP9930ms版本部署熱更新模型快速回滾多框架支持，tf and torchAI預測服務性能優化Use AVX2,FMA數據精度裁剪java client to serverGrpc prior to http重用對象,重用連接Batch predictWarm-up嘗試：使用LLM轉換torch to tftorchtf展望超低延遲交易系統超低延遲交易系統更智能的交易決策更智能的交易決策多樣化市場多樣化市場數據隱私和安全數據隱私和安全監管與合規監管與合規歡迎探討交流E-mail:huangyicongkaitong.tech