量化投资与对冲基金丛书 量化投资系统：平台、原理和可信性

书籍目录

第一部分量化投资平台介绍

第1章国外量化平台介绍
2

1.1  OpenQuant策略交易平台
2

1.1.1  OpenQuant策略交易平台简介
2

1.1.2  OpenQuant策略交易平台的特点
4

1.2  RightEdge程序化交易平台
7

1.2.1  RightEdge程序化交易平台简介
7

1.2.2  RightEdge的特点
8

1.2.3  开发交易系统的步骤
12

第2章基于Apama框架开发的平台
14

2.1  Progress Apama
14

2.1.1  Progress Apama平台简介
14

2.1.2  Apama平台架构
15

2.1.3  Apama部件及核心技术介绍
17

2.1.4  客户端开发
25

2.1.5  运行环境
26

2.2  招商量化交易平台
27

2.2.1  招商证券量化交易平台概述
27

2.2.2  量化交易平台整体建设构架
27

2.2.3  招商证券量化交易平台关键技术
31

2.2.4  招商量化交易系统第1期的策略
32

第3章国内量化平台介绍
34

3.1  金字塔决策交易系统
34

3.1.1  金字塔决策交易系统概述
34

3.1.2  软件逻辑架构和程序化交易需求分析流程
35

3.1.3  金字塔决策交易系统特色
36

3.1.4  后台程序化工作机理
39

3.1.5  金字塔版本简要说明
42

3.1.6  系统配置建议
44

3.2  龙软DTS程序化交易平台
45

3.2.1  龙软DTS程序化交易平台简介
45

3.2.2  DTS交易平台架构
46

3.2.3  交易策略管理
48

3.2.4  DTS平台的量化研究
51

3.2.5  风控管理
52

3.3  盛立SPT
54

3.3.1  SPT专业版和机构版的区别和联系
55

3.3.2  SPT专业版特点
56

3.3.3  SPT的系统架构
57

3.3.4  SPT专业版的运行机制
57

3.3.5  策略开发平台
58

3.3.6  安全策略
60

3.3.7  运行环境
62

3.3.8  应用场景
63

3.4  MagicQuant
64

3.4.1  产品架构
65

3.4.2  核心技术概念介绍
68

3.4.3  安全性策略
70

3.5  开拓者程序化交易平台
71

3.5.1  开拓者（TB）交易平台概述
71

3.5.2  TB分账户管理平台
71

3.5.3  TB交易平台特点
73

3.5.4  TB交易平台优势
74

3.5.5  TB交易平台的TradeBlazer公式
75

3.5.6  模型的测试和优化
76

3.5.7  TB交易平台运行环境
78

3.6  天软量化研究和交易平台
78

3.6.1  天软量化研究和交易平台简介
78

3.6.2  天软金融分析.NET
79

3.6.3  天软量化研究和交易平台结构图
81

3.6.4  天软交易网关架构
82

3.6.5  天软量化研究和交易平台的优势
84

3.6.6  各种场景接入算法交易平台
85

3.6.7  天软量化研究和交易平台框架（TSOrder2）
85

3.7  国泰安量化投资研究平台
86

3.7.1  国泰安量化投资研究平台概述
86

3.7.2  国泰安量化投资研究平台架构及特点
87

3.7.3  国泰安量化投资策略研究平台（QIA-Lite）
88

3.7.4  国泰安量化投资策略执行平台（QRC）
90

3.8  广发证券量化策略交易系统
95

3.8.1  广发证券量化策略交易系统简介
95

3.8.2  策略交易平台提供的服务
96

3.8.3  平台架构
96

3.8.4  交易平台的特点
97

3.9  易盛程序化交易平台
101

3.9.1  易盛程序化交易平台简介
101

3.9.2  平台特点介绍
103

3.10  恒生ITP
107

3.10.1  投资赢家智能交易（ITP）平台系统特点
108

3.10.2  ITP产品优势
110

3.10.3  ITP量化平台的策略开发
112

3.10.4  策略研发与运营执行合理区分
116

3.11  申万量化平台
117

3.11.1  三个平台
117

3.11.2  QAS平台
119

第4章各种量化平台应用的技术对比
125

第二部分量化投资系统的构建基础

第5章数据库技术
134

5.1  数据库技术概述
134

5.2  大型关系数据库管理系统
139

5.2.1  DB2
139

5.2.2  Oracle
142

5.2.3  SQL Server
152

5.2.4  Sybase
160

5.2.5  Teradata
165

5.3  小型关系型数据库管理系统
168

5.3.1  Access
168

5.3.2  MySQL
172

5.4  嵌入式关系数据库管理系统（SQLite）
176

5.5  非关系数据库管理系统（NoSQL）
181

5.6  金融数据库终端
185

第6章开发和扩展技术
189

6.1  开发平台
189

6.1.1  Java开发工具
190

6.1.2  Windows .NET Framework开发工具
199

6.1.3  Delphi开发工具
206

6.1.4  Java、.NET和C/C++开发平台的对比
210

6.2  扩展技术
212

6.2.1  可扩展技术
212

6.2.2  二次开发技术
218

第7章分析策略开发技术
220

7.1  量化策略简介
220

7.2  量化投资策略开发的程序设计原理
223

7.2.1  事件驱动型
223

7.2.2  目标驱动型
225

第8章网络安全
227

8.1  保密安全（Security）
227

8.2  对金融网络安全的认识
228

8.3  金融网络信息安全的特性
231

8.3.1  金融网络安全具有动态性
231

8.3.2  金融网络的整体安全防护原则
231

8.4  安全体系结构与安全模型
233

8.5  现有的安全机制与服务
234

8.5.1  网络安全服务
234

8.5.2  网络安全结构模型
236

8.6  金融网络安全主要技术
237

8.6.1  物理隔离网络
238

8.6.2  网关
238

8.6.3  防火墙（Firewall）
240

8.6.4  入侵检测系统（IDS）
250

8.6.5  虚拟专用网
252

8.6.6  数据加密技术
254

8.6.7  智能卡技术
259

8.6.8  扫描技术
259

8.6.9  容灾技术
259

8.7  金融网络安全的防范措施
260

第三部分量化投资系统的可信性

第9章可信性概述
265

9.1  信息系统面临的系统性风险和挑战
265

9.2  可信性提出的背景
266

9.3  可信性的概念
268

第10章可信性工程方法
275

10.1  可信性的工程标准
275

10.2  可信性工程的基本原理
277

10.2.1  过程控制和分级控制
277

10.2.2  额外的设计技术
279

10.2.3  需求追踪
281

第11章可信性分析
283

11.1  可信性分析概述
283

11.2  FMECA技术
284

11.2.1  FMECA概述
284

11.2.2  软件FMECA的分析过程
286

11.2.3  案例
297

11.3  FTA技术
298

11.3.1  FTA概述
298

11.3.2  FTA分析过程
301

11.3.3  FTA分析工具及使用步骤介绍
309

11.3.4  案例
317

11.4  基于Petri网的可信性分析
319

11.4.1  Petri网的发展
320

11.4.2  Petri网的种类
321

11.4.3  常用的Petri网
324

11.4.4  Petri网的结构
324

11.4.5  Petri网的形式化定义
325

11.4.6  标识网和网系统
326

11.4.7  Petri网的分析方法
327

11.4.8  Petri网的结构性质（动态性质）
329

11.4.9  Petri网的规则
333

11.4.10  Petri网的行为
333

11.4.11  Petri网的基本原理
334

11.4.12  Petri网画图工具
334

11.4.13  基于Petri网的在线证券交易协议可信性分析
336

11.4.14  基于P/T系统的量化交易系统的正确性分析与验证
341

作者简介

量化投资系统指的是进行量化投资策略分析和实施量化交易的平台和工具。随着投资行业的飞速发展，量化投资系统的研究、开发和推广方兴未艾，备受关注。《量化投资系统：平台、原理和可信性》内容主要分为三个部分，第一部分介绍了当前常见的量化投资平台，介绍了OpenQuant、RightEdge和Apama等国外主流的量化投资平台，以及十一款国内常见的量化投资平台，并从多个角度对这些平台的特性进行了对比分析；第二部分介绍了量化投资平台的一般构成，以及相关的技术原理；第三部分在前两部分的基础上，分析了量化系统的可信性，重点介绍了可信性分析的关键技术。

《量化投资系统：平台、原理和可信性》适合的人群：金融投资行业从业人员，投资策略研究员，基金公司管理人员，量化投资系统运行、维护和开发人员，以及对量化投资感兴趣的广大读者。

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