本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警領(lǐng)域，尤其涉及一種基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法。

背景技術(shù)：

隨著金融市場(chǎng)電子化交易的迅速普及，尤其是融合量化交易技術(shù)的新型電子化交易市場(chǎng)的飛速發(fā)展，量化交易及其監(jiān)管成為了前沿和熱點(diǎn)問題。對(duì)這些市場(chǎng)的監(jiān)管的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性都提出了更高的要求。而在2013年8月16日上午發(fā)生了光大烏龍指事件，我國(guó)滬指突然在不到一分鐘內(nèi)脈沖式急速拉高了一百多點(diǎn)，漲幅超過5％，成交額達(dá)到了87億元。無獨(dú)有偶，繼光大烏龍指事件后，美國(guó)高盛公司的股票期權(quán)電子交易出現(xiàn)重大失誤，導(dǎo)致當(dāng)日開盤后的期權(quán)價(jià)格出現(xiàn)大幅波動(dòng)，而在僅隔兩天之后，美國(guó)納斯達(dá)克交易所又出現(xiàn)行情問題，市場(chǎng)在三個(gè)小時(shí)內(nèi)無法正常運(yùn)作。類似極端事件在過去的一段事件內(nèi)都發(fā)生過不止一次，范圍涉及國(guó)內(nèi)外，那么未來很有可能會(huì)再次發(fā)生，且頻度可能越來越高，造成的影響越來越嚴(yán)重。

光大烏龍指事件及類似極端事件的發(fā)生，使得量化交易的監(jiān)管變得十分迫切。鑒于量化交易市場(chǎng)瞬息萬變的特點(diǎn)，量化交易的監(jiān)管應(yīng)當(dāng)使用量化手段來實(shí)施。那么量化監(jiān)管就需要有相應(yīng)的指標(biāo)與體系，可以測(cè)量高頻市場(chǎng)的指令流毒性且不需要對(duì)難以獲取的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，可以預(yù)測(cè)短期毒性誘導(dǎo)的波動(dòng)，特別是當(dāng)涉及到大的價(jià)格波動(dòng)的時(shí)。

綜合國(guó)內(nèi)外研究而言，國(guó)外研究學(xué)者從市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)——信息模型出發(fā)，研究得出指令流毒性指標(biāo)(VPIN)模型來直接估計(jì)高頻交易中的指令流毒性，并基于“閃電崩盤”提供了驗(yàn)證。但VPIN模型中的關(guān)鍵參數(shù)設(shè)定是由研究者的經(jīng)驗(yàn)值而定，并非一個(gè)科學(xué)的值，該模型算法仍有待提升。

現(xiàn)有的測(cè)量指令流毒性的方法中樣本的采集較為單一，并且在VPIN計(jì)算中，采用固定時(shí)間間隔的方式對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，使得指令流毒性指標(biāo)(VPIN)計(jì)算結(jié)果不準(zhǔn)確。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為了解決現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，本發(fā)明的第一目的是提供一種基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法。

本發(fā)明的一種基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，該方法在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器內(nèi)完成，該方法具體包括：

步驟(1)：從證券交易服務(wù)器內(nèi)實(shí)時(shí)獲取交易信息；交易信息包括交易時(shí)間和交易時(shí)間點(diǎn)處的交易量，交易量包括買量和賣量，交易時(shí)間點(diǎn)為分鐘時(shí)刻點(diǎn)或小時(shí)時(shí)刻點(diǎn)；

步驟(2)：將實(shí)時(shí)獲取的交易信息按照交易時(shí)間連續(xù)存儲(chǔ)至若干個(gè)交易信息集合中，每個(gè)交易信息集合所容納的總交易量均等于預(yù)設(shè)交易量閾值；當(dāng)一個(gè)交易信息集合內(nèi)的總交易量等于預(yù)設(shè)交易量閾值時(shí)，再繼續(xù)將交易信息存儲(chǔ)至其他交易信息集合中；

步驟(3)：根據(jù)每個(gè)交易信息集合中的買量和賣量差的絕對(duì)值與相應(yīng)交易信息集合所容納的總交易量的比值，得到每個(gè)交易信息集合的等交易量交易概率；

步驟(4)：以當(dāng)前交易時(shí)間為界限，求取在當(dāng)前交易時(shí)間之前且最接近當(dāng)前交易時(shí)間的n個(gè)連續(xù)交易信息集合的平均等交易量交易概率，并作為當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)；其中，n為正整數(shù)；

步驟(5)：將當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)與預(yù)設(shè)流毒性指標(biāo)閾值范圍比較，當(dāng)前者落在后者范圍內(nèi)，輸出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)。

本發(fā)明的該方法從證券交易服務(wù)器內(nèi)實(shí)時(shí)獲取包括交易時(shí)間和交易時(shí)間點(diǎn)處的交易量的交易信息作為樣本分析及計(jì)算，將實(shí)時(shí)獲取的交易信息按照交易時(shí)間連續(xù)存儲(chǔ)至若干個(gè)容納總交易量為預(yù)設(shè)交易量閾值的交易信息集合中，再根據(jù)每個(gè)交易信息集合中的買量和賣量差的絕對(duì)值與相應(yīng)交易信息集合所容納的總交易量的比值，得到每個(gè)交易信息集合的等交易量交易概率，然后在當(dāng)前交易時(shí)間之前且最接近當(dāng)前交易時(shí)間的n個(gè)連續(xù)交易信息集合的平均等交易量交易概率，并作為當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)；其中，n為正整數(shù)；該方法提高了當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)計(jì)算的速度，量化了交易市場(chǎng)，通過流毒性指標(biāo)與預(yù)設(shè)流毒性指標(biāo)閾值范圍比較，來啟動(dòng)報(bào)警機(jī)制，減少交易，保證其能在瞬時(shí)止損，使得交易市場(chǎng)事前預(yù)警更加準(zhǔn)確、可靠。

進(jìn)一步地，在所述步驟(2)中，還包括對(duì)交易信息集合按照交易時(shí)間進(jìn)行編碼和排序。

本發(fā)明通過對(duì)交易信息集合按照交易時(shí)間進(jìn)行編碼和排序，能夠更加準(zhǔn)確地獲取在當(dāng)前交易時(shí)間之前且最接近當(dāng)前交易時(shí)間的n個(gè)連續(xù)交易信息集合，進(jìn)一步地，準(zhǔn)確地求取n個(gè)連續(xù)交易信息集合的平均等交易量交易概率，也就是當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)，最終提高了預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。

本發(fā)明為了使監(jiān)控人員能夠遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控證券交易過程，進(jìn)而獲取風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，該方法還包括：

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器將輸出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)傳送至監(jiān)控人員的移動(dòng)終端，來實(shí)時(shí)獲取證券交易信息。

其中，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器還與云端服務(wù)器相連，云端服務(wù)器用于存儲(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器輸出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，進(jìn)而緩解了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器的存儲(chǔ)壓力，最終提高了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器的運(yùn)行速度。

云端服務(wù)器與移動(dòng)終端相互通信。其中，移動(dòng)終端以手機(jī)為例：

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器將輸出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息傳送至云端服務(wù)器，云端服務(wù)器再將風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息以短信的方式發(fā)送至手機(jī)終端，這樣監(jiān)控人員能夠通過接收短信的方式來實(shí)時(shí)獲取證券交易的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息。

本發(fā)明的第二目的是提供一種基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。

本發(fā)明的一種基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

交易信息獲取模塊，其用于從證券交易服務(wù)器內(nèi)實(shí)時(shí)獲取交易信息；交易信息包括交易時(shí)間和交易時(shí)間點(diǎn)處的交易量，交易量包括買量和賣量，交易時(shí)間點(diǎn)為分鐘時(shí)刻點(diǎn)或小時(shí)時(shí)刻點(diǎn)；

交易信息存儲(chǔ)模塊，其用于將實(shí)時(shí)獲取的交易信息按照交易時(shí)間連續(xù)存儲(chǔ)至若干個(gè)交易信息集合中，每個(gè)交易信息集合所容納的總交易量均等于預(yù)設(shè)總交易量閾值；當(dāng)一個(gè)交易信息集合內(nèi)的總交易量等于預(yù)設(shè)總交易量閾值時(shí)，再繼續(xù)將交易信息存儲(chǔ)至其他交易信息集合中；

等交易量信息交易概率計(jì)算模塊，其用于根據(jù)每個(gè)交易信息集合中的買量和賣量，計(jì)算出每個(gè)交易信息集合的等交易量信息交易概率；

當(dāng)前交易時(shí)間流毒性指標(biāo)計(jì)算模塊，其用于以當(dāng)前交易時(shí)間為界限，求取位于當(dāng)前交易時(shí)間之前且最接近當(dāng)前交易時(shí)間的n個(gè)連續(xù)交易信息集合的平均等交易量信息交易概率，并作為當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)；其中，n為正整數(shù)；

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊，其用于將當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)與預(yù)設(shè)流毒性指標(biāo)閾值范圍比較，當(dāng)前者落在后者范圍內(nèi)，輸出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)。

該系統(tǒng)提高了當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)計(jì)算的速度，量化了交易市場(chǎng)，通過流毒性指標(biāo)與預(yù)設(shè)流毒性指標(biāo)閾值范圍比較，來啟動(dòng)報(bào)警機(jī)制，減少交易，保證其能在瞬時(shí)止損，使得交易市場(chǎng)事前預(yù)警更加準(zhǔn)確、可靠。

進(jìn)一步地，該系統(tǒng)還包括：交易信息集合編碼排序模塊，其用于對(duì)交易信息集合按照交易時(shí)間進(jìn)行編碼和排序。

本發(fā)明通過對(duì)交易信息集合按照交易時(shí)間進(jìn)行編碼和排序，能夠更加準(zhǔn)確地獲取在當(dāng)前交易時(shí)間之前且最接近當(dāng)前交易時(shí)間的n個(gè)連續(xù)交易信息集合，進(jìn)一步地，準(zhǔn)確地求取n個(gè)連續(xù)交易信息集合的平均等交易量交易概率，也就是當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)，最終提高了預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。

本發(fā)明還提供了另一種基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)。

該基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，包括：

存儲(chǔ)器，其用于將實(shí)時(shí)從證券交易服務(wù)器中接收的交易信息按照交易時(shí)間連續(xù)存儲(chǔ)至若干個(gè)交易信息集合中，每個(gè)交易信息集合所容納的總交易量均等于預(yù)設(shè)交易量閾值；當(dāng)一個(gè)交易信息集合內(nèi)的總交易量等于預(yù)設(shè)交易量閾值時(shí)，再繼續(xù)將交易信息存儲(chǔ)至其他交易信息集合中；其中，交易信息包括交易時(shí)間和交易時(shí)間點(diǎn)處的交易量，交易量包括買量和賣量，交易時(shí)間點(diǎn)為分鐘時(shí)刻點(diǎn)或小時(shí)時(shí)刻點(diǎn)；

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器，被配置為：

調(diào)取存儲(chǔ)器中交易信息集合內(nèi)的交易信息；

根據(jù)每個(gè)交易信息集合中的買量和賣量差的絕對(duì)值與相應(yīng)交易信息集合所容納的總交易量的比值，得到每個(gè)交易信息集合的等交易量交易概率；

以當(dāng)前交易時(shí)間為界限，求取在當(dāng)前交易時(shí)間之前且最接近當(dāng)前交易時(shí)間的n個(gè)連續(xù)交易信息集合的平均等交易量交易概率，并作為當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)；其中，n為正整數(shù)；

將當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)與預(yù)設(shè)流毒性指標(biāo)閾值范圍比較，當(dāng)前者落在后者范圍內(nèi)，輸出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)。

本發(fā)明的該系統(tǒng)提高了當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)計(jì)算的速度，量化了交易市場(chǎng)，通過流毒性指標(biāo)與預(yù)設(shè)流毒性指標(biāo)閾值范圍比較，來啟動(dòng)報(bào)警機(jī)制，減少交易，保證其能在瞬時(shí)止損，使得交易市場(chǎng)事前預(yù)警更加準(zhǔn)確、可靠。

進(jìn)一步地，所述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器，還被配置為：對(duì)交易信息集合按照交易時(shí)間進(jìn)行編碼和排序。本發(fā)明通過對(duì)交易信息集合按照交易時(shí)間進(jìn)行編碼和排序，能夠更加準(zhǔn)確地獲取在當(dāng)前交易時(shí)間之前且最接近當(dāng)前交易時(shí)間的n個(gè)連續(xù)交易信息集合，進(jìn)一步地，準(zhǔn)確地求取n個(gè)連續(xù)交易信息集合的平均等交易量交易概率，也就是當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)，最終提高了預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性，其中，n為正整數(shù)。

進(jìn)一步地，所述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器還與預(yù)警器相連，所述預(yù)警器用于接收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)并進(jìn)行預(yù)警提示。

進(jìn)一步地，所述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器還與顯示器相連，所述顯示器用于顯示風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)。

進(jìn)一步地，所述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器還與云端服務(wù)器相連。本發(fā)明利用云端服務(wù)器來存儲(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器輸出的信息，分擔(dān)了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)任務(wù)及風(fēng)險(xiǎn)，提高了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器的計(jì)算速度。

進(jìn)一步地，所述云端服務(wù)器與遠(yuǎn)程監(jiān)控終端相連。這樣監(jiān)控人員能夠通過遠(yuǎn)程監(jiān)控終端實(shí)時(shí)通過云端服務(wù)器來查看風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器輸出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息。

本發(fā)明為了使監(jiān)控人員能夠遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控證券交易過程，進(jìn)而獲取風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，該方法還包括：

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器將輸出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)傳送至監(jiān)控人員的移動(dòng)終端，來實(shí)時(shí)獲取證券交易信息。

其中，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器還與云端服務(wù)器相連，云端服務(wù)器用于存儲(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器輸出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，進(jìn)而緩解了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器的存儲(chǔ)壓力，最終提高了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器的運(yùn)行速度。

云端服務(wù)器與移動(dòng)終端相互通信。其中，移動(dòng)終端以手機(jī)為例：

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器將輸出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息傳送至云端服務(wù)器，云端服務(wù)器再將風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息以短信的方式發(fā)送至手機(jī)終端，這樣監(jiān)控人員能夠通過接收短信的方式來實(shí)時(shí)獲取證券交易的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息。

本發(fā)明的有益效果為：

本發(fā)明從證券交易服務(wù)器內(nèi)實(shí)時(shí)獲取包括交易時(shí)間和交易時(shí)間點(diǎn)處的交易量的交易信息作為樣本分析及計(jì)算，將實(shí)時(shí)獲取的交易信息按照交易時(shí)間連續(xù)存儲(chǔ)至若干個(gè)容納總交易量為預(yù)設(shè)交易量閾值的交易信息集合中，再根據(jù)每個(gè)交易信息集合中的買量和賣量差的絕對(duì)值與相應(yīng)交易信息集合所容納的總交易量的比值，得到每個(gè)交易信息集合的等交易量交易概率，然后在當(dāng)前交易時(shí)間之前且最接近當(dāng)前交易時(shí)間的n個(gè)連續(xù)交易信息集合的平均等交易量交易概率，并作為當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)；其中，n為正整數(shù)；該方法提高了當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)計(jì)算的速度，量化了交易市場(chǎng)，通過流毒性指標(biāo)與預(yù)設(shè)流毒性指標(biāo)閾值范圍比較，來啟動(dòng)報(bào)警機(jī)制，減少交易，保證其能在瞬時(shí)止損，使得交易市場(chǎng)事前預(yù)警更加準(zhǔn)確、可靠。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的一種基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法流程圖。

圖2是2013年8月16日當(dāng)月主力合約VPIN表現(xiàn)。

圖3是光大烏龍指當(dāng)天VPIN的累積分布圖。

圖4是光大烏龍指當(dāng)天的VPIN表現(xiàn)。

圖5是本發(fā)明的一種基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

圖6是本發(fā)明的另一種基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。

圖1是本發(fā)明的一種基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法流程圖。

如圖1所示的基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，該方法在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器內(nèi)完成，該方法具體包括：

步驟(1)：從證券交易服務(wù)器內(nèi)實(shí)時(shí)獲取交易信息；交易信息包括交易時(shí)間和交易時(shí)間點(diǎn)處的交易量，交易量包括買量和賣量，交易時(shí)間點(diǎn)為分鐘時(shí)刻點(diǎn)或小時(shí)時(shí)刻點(diǎn)。

Easley在他的一系列論文中闡述了如何用一個(gè)微觀模型來估計(jì)個(gè)股使用交易數(shù)據(jù)來決定知情交易的可能性即PIN。這個(gè)微觀模型認(rèn)為交易是流動(dòng)性提供者與交易者(持倉(cāng)者)之間在交易期間反復(fù)的游戲。交易期間記為i＝1，...，I。在每個(gè)交易階段的一開始都是市場(chǎng)進(jìn)行自然選擇不管是否有信息事件發(fā)生。這些信息事件均為獨(dú)立事件，發(fā)生的概率記為α。如果是事件的發(fā)生是有益的，那么知情交易者知道頭寸在交易的最終將會(huì)有的價(jià)值。如果事件的發(fā)生是不利的，那么頭寸將會(huì)有Y_i的價(jià)值，可以看出好信息發(fā)生的概率記為(1-β)，自然壞消息發(fā)生的概率為β。當(dāng)一個(gè)信息事件發(fā)生后或者沒有發(fā)生后，這個(gè)階段的交易從交易者的到達(dá)開始。

根據(jù)在整個(gè)交易的泊松過程。發(fā)生了一個(gè)事件的交易期間，指令從知情交易者到達(dá)的概率記為θ。這些交易者當(dāng)他們擁有好消息的時(shí)候買入，擁有壞消息的時(shí)候賣出。每一個(gè)階段，指令從不知情買者和賣者分別以ε的概率到達(dá)。

這個(gè)結(jié)構(gòu)模型與交易背后的不可見的信息和下單過程的可觀察到的市場(chǎng)結(jié)果(比如說買和賣)相關(guān)。之前的文獻(xiàn)關(guān)注用最大似然法估計(jì)決定以上這些過程的參數(shù)。直觀的說，模型解釋了不知情交易中正常水平下的一只股票中的買和賣，并且使用數(shù)據(jù)來定義不知情交易指令流的概率，即ε。異常的買或賣的量解釋了知情交易，并用這個(gè)量來定義θ。存在異常買量或賣量的交易階段數(shù)用來定義α和β。計(jì)算指令流毒性的計(jì)量方式PIN值的模型標(biāo)準(zhǔn)的途徑使用了最大似然法來估計(jì)不可觀測(cè)到的參數(shù)(α，β，θ，ε)操縱著交易中的隨機(jī)過程，并且PIN源自于這些參數(shù)估計(jì)。

計(jì)算VPIN是基于成交量劃分的時(shí)間而非時(shí)鐘時(shí)間。實(shí)現(xiàn)基于成交量的取樣方法是將交易序列以均勻成交量分組，稱為一個(gè)“成交量籃子”。一個(gè)成交量籃子是成交量加總的一組交易。完成籃子的最后一筆交易如比所需要的大，超過的成交量將被劃分到下一個(gè)籃子，按照這樣的成交量籃子取樣后我們獲取到一個(gè)觀測(cè)值。構(gòu)建成交量籃子時(shí)對(duì)每一筆買入和賣出成交量進(jìn)行分類，成交量的方向與交易指令單毒性存在潛在聯(lián)系，結(jié)合總成交量水平和成交量的方向可以指示出存在新信息的可能性。

步驟(2)：將實(shí)時(shí)獲取的交易信息按照交易時(shí)間連續(xù)存儲(chǔ)至若干個(gè)交易信息集合中，每個(gè)交易信息集合所容納的總交易量均等于預(yù)設(shè)交易量閾值；當(dāng)一個(gè)交易信息集合內(nèi)的總交易量等于預(yù)設(shè)交易量閾值時(shí)，再繼續(xù)將交易信息存儲(chǔ)至其他交易信息集合中；

在所述步驟(2)中，還包括對(duì)交易信息集合按照交易時(shí)間進(jìn)行編碼和排序。

本發(fā)明通過對(duì)交易信息集合按照交易時(shí)間進(jìn)行編碼和排序，能夠更加準(zhǔn)確地獲取在當(dāng)前交易時(shí)間之前且最接近當(dāng)前交易時(shí)間的n個(gè)連續(xù)交易信息集合，進(jìn)一步地，準(zhǔn)確地求取n個(gè)連續(xù)交易信息集合的平均等交易量交易概率，也就是當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)，最終提高了預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。

為了實(shí)現(xiàn)交易量的獨(dú)立取樣，將一組連續(xù)交易放進(jìn)等交易量籃子外生地定義V。一個(gè)交易量籃子是一段交易的總交易量為V的集合。如果需要完成的交易籃子的最后一筆交易比需要的交易量大，那么超過需要量的部分被放入下一個(gè)交易量籃子。將￡＝1，...，n，記為等交易量籃子的序號(hào)。交易量籃子的取樣使得我們可以在按照可比較的信息內(nèi)容將整個(gè)交易劃分成交易階段。交易的不平衡對(duì)流動(dòng)性提供者有意義的經(jīng)濟(jì)影響。

在短時(shí)間間隔中整合交易，然后在時(shí)間間隔的開始和結(jié)束的時(shí)候使用標(biāo)準(zhǔn)化的價(jià)格變化來決定買量和賣量。整合交易能減輕交易分裂的影響，使用標(biāo)準(zhǔn)化的價(jià)格變化使得交易量分布以概率計(jì)算(叫做體積分布)。具體到這一章，我們計(jì)算買量和賣量(V_τ^B和V_τ^S)用一分鐘的時(shí)間條(之后會(huì)展示我們的研究結(jié)果同樣適用于其它時(shí)間段的整合)，但是分析也可以用交易量的分段。

這里，t(τ)是在第τ交易量籃子最后的時(shí)間限制，p_i和p_i-1表示第i和i-1分鐘的價(jià)格，Z是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的累積分布函數(shù)，σ_ΔP是這個(gè)交易量籃子中始末兩個(gè)價(jià)格的標(biāo)準(zhǔn)差。作為一種選擇，如果價(jià)格上漲，買量的權(quán)重更多于賣量。權(quán)重取決于價(jià)格變化的多大與價(jià)格變化的分布相關(guān)。

交易量概率分布和the Lee-Ready算法的一個(gè)關(guān)鍵的區(qū)別是后者記下量不是買就是賣，同時(shí)前者認(rèn)為一部分交易量是買剩下的是量是賣量。換一句話說，the Lee-Ready算法提供了離散的分類(classification)，等交易量算法是連續(xù)的。這意味著即使在極端情況下一個(gè)時(shí)間限制充滿了一個(gè)交易量籃子，交易量會(huì)仍然完美的分布根據(jù)BULK CLASSIFICATION(取決于)。

步驟(3)：根據(jù)每個(gè)交易信息集合中的買量和賣量差的絕對(duì)值與相應(yīng)交易信息集合所容納的總交易量的比值，得到每個(gè)交易信息集合的等交易量交易概率。

步驟(4)：以當(dāng)前交易時(shí)間為界限，求取在當(dāng)前交易時(shí)間之前且最接近當(dāng)前交易時(shí)間的n個(gè)連續(xù)交易信息集合的平均等交易量交易概率，并作為當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)；其中，n為正整數(shù)。

等交易量信息交易概率，VPIN流毒性指標(biāo)為:

估計(jì)VPIN值需要選擇V，即每個(gè)籃子的交易量，并且n是籃子的數(shù)量通常近似交易不平衡的期望。初始規(guī)定V為日平均交易量的50分之一。如果選擇n＝50，將會(huì)在50個(gè)籃子中估計(jì)VPIN指標(biāo)，日平均交易量相當(dāng)于找到了一個(gè)日VPIN值。

每生成一個(gè)交易量籃子都會(huì)更新VPIN指標(biāo)。這樣，當(dāng)51個(gè)籃子滿了后，舍棄掉第一個(gè)籃子并且根據(jù)2-51個(gè)籃子來計(jì)算新的VPIN。通過交易量的時(shí)間來更新VPIN是因?yàn)閮蓚€(gè)原因。首先，想要的更新VPIN的速度模擬信息到達(dá)市場(chǎng)的速度。使用交易量作為信息的到達(dá)完成這個(gè)目標(biāo)的代表。其次，希望每一次更新以相當(dāng)數(shù)量的信息為基礎(chǔ)。交易量可以非常不平衡在用較低的參與分割整個(gè)交易期，并且在如此小的交易量的段，它似乎未必有新的信息發(fā)生。所以用時(shí)鐘時(shí)間更新VPIN指標(biāo)會(huì)導(dǎo)致更新基于大量異構(gòu)的信息。

舉個(gè)例子，2010年5月6日的E-mini S&P 500期貨交易。這一天的交易量是極高，于是我們的程序算出了137個(gè)VPIN指標(biāo)的估計(jì)值，相較于平均每天50個(gè)估計(jì)值。因?yàn)槲覀兊臉颖鹃L(zhǎng)度(n)仍然是50，在2010年5月6日用來估計(jì)VPIN指標(biāo)的時(shí)間范圍只有幾個(gè)小時(shí)，一般的為24小時(shí)。

步驟(5)：將當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)與預(yù)設(shè)流毒性指標(biāo)閾值范圍比較，當(dāng)前者落在后者范圍內(nèi)，輸出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)。

下面基于光大烏龍指來驗(yàn)證本發(fā)明的該方法：

選取的是樣本為我國(guó)滬深300股指期貨市場(chǎng)2013年5月2日至12月31日的當(dāng)月主力合約的高頻交易數(shù)據(jù)。

首先，據(jù)證監(jiān)會(huì)測(cè)算，180ETF與滬深300指數(shù)在2013年1月4日至8月21日期間的相關(guān)系數(shù)達(dá)99.82％，即巨量申購(gòu)和成交180ETF成份股對(duì)滬深300指數(shù)，180ETF、50ETF和股指期貨合約價(jià)格均產(chǎn)生重大影響；同時(shí)，巨量申購(gòu)和成交可能對(duì)投資者判斷產(chǎn)生重大影響，從而對(duì)滬深300指數(shù)，180ETF、50ETF和股指期貨合約價(jià)格產(chǎn)生重大影響，不同市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)影響不容忽視。

首先，光大烏龍指事件發(fā)生在2013年8月16日，于是決定選擇樣本期間為2013年5月至12月。其次，在選取樣本數(shù)據(jù)中，對(duì)于烏龍指當(dāng)天的數(shù)據(jù)經(jīng)過反復(fù)思考論證，決定使用次月主力合約的當(dāng)天數(shù)據(jù)而非當(dāng)月主力合約中的當(dāng)天數(shù)據(jù)。因?yàn)楣獯鬄觚堉甘录l(fā)生在8月16日，恰逢8月當(dāng)月主力合約的交割日。上午發(fā)生了烏龍指事件光大買入了一攬子股票觸發(fā)了一系列買賣交易，引致股市出現(xiàn)瘋狂的上漲。下午開盤以后，光大證券策略投資部為了對(duì)沖上午股票買入的風(fēng)險(xiǎn)，將已經(jīng)買入的股票申購(gòu)成50ETF和180ETF在二級(jí)市場(chǎng)出售并逐步賣IF309、IF1312股指期貨空頭合約。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，策略投資部在下午交易時(shí)段50ETF、180ETF交易金額約為18.9億元，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖的股指期貨合約張數(shù)累計(jì)約為6877張，IF1309約為6727張、IF1312約為150張，這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)并沒有包括上午賣出的253張IF1309空頭合約，如若全部計(jì)算在內(nèi)，這些用于對(duì)沖的新增股指期貨空頭合約總計(jì)約為7130張，幾乎全部的空頭合約都集中IF1309(次月合約)。盡管A股出現(xiàn)了較大的市場(chǎng)異動(dòng)，但I(xiàn)F1308合約(當(dāng)月合約)交割一切正常，順利交割，交割量處于正常水平，未出現(xiàn)異常變動(dòng)。如圖2所示，雖然價(jià)格有拉升，但交易量卻沒有明顯跟上的跡象。交易量在小范圍內(nèi)放大，只有極少的大量買賣單入場(chǎng)。并未出現(xiàn)異動(dòng)?？梢钥闯鰹觚堉府?dāng)天的影響主要體現(xiàn)在次月合約中，更能吻合市場(chǎng)的真實(shí)情形，于是最終決定使用次月合約中的當(dāng)天數(shù)據(jù)來替換當(dāng)月合約中的當(dāng)天數(shù)據(jù)。

而圖2中的當(dāng)天的VPIN值也很好的反應(yīng)出了IF1308合約在當(dāng)天的流毒性很低。當(dāng)天主力合約的交易量及交易次數(shù)均很小，其次波動(dòng)性不大，并且VPIN值的傳導(dǎo)都在0.35以下，風(fēng)險(xiǎn)水平非常低?？梢钥闯鰹觚堉傅慕^大多數(shù)沖擊都影響在次月主力合約。

其次，由于量化交易不止是在高頻交易市場(chǎng)，也會(huì)涉及相對(duì)低頻的交易市場(chǎng)。并且光大烏龍指事件在最開始也是在股票市場(chǎng)引致眾多被瞬間拉升，那么VPIN指標(biāo)的驗(yàn)證也應(yīng)覆蓋量化交易會(huì)涉及的相對(duì)低頻的交易市場(chǎng)。目前對(duì)于VPIN在股票市場(chǎng)的研究還沒有，對(duì)于新市場(chǎng)的探索性研究具有開創(chuàng)性，是十分必要且有價(jià)值與意義的。雖然股票市場(chǎng)是一個(gè)既非做市商制度也非T+0的交易市場(chǎng)，但其實(shí)當(dāng)下由于ETF的存在使得股票市場(chǎng)已經(jīng)是變相的T+0。那么經(jīng)過對(duì)股票市場(chǎng)的驗(yàn)證，希望能得出為什么VPIN也能解釋市場(chǎng)的波動(dòng)或是預(yù)警性。如果VPIN指標(biāo)經(jīng)過驗(yàn)證也同樣適用于股票市場(chǎng)，VPIN的兼容性更好，那么其在量化監(jiān)管中的作用便更為顯著。如果經(jīng)過驗(yàn)證，VPIN不能解釋股票市場(chǎng)的波動(dòng)也不能做到預(yù)警，那么本文會(huì)提出不能解釋的可能原因，對(duì)VPIN的架構(gòu)該如何進(jìn)行改造等。

據(jù)統(tǒng)計(jì)，光大烏龍指事件當(dāng)天從11點(diǎn)05分至06分的僅僅一分鐘內(nèi)，上證50指數(shù)的成份股中，就有80％的股票出現(xiàn)了各被一個(gè)大單瞬間拉升的情形。于是本文在樣本采集上選取滬市A股具有代表性的上證50指數(shù)的50只成分股，來代表整體股市情況。

通過大量搜集所需樣本數(shù)據(jù)后，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

首先清洗數(shù)據(jù)，剔除零值、空值，根據(jù)VPIN模型參數(shù)整理出計(jì)算過程中必要的數(shù)據(jù)，主要包括交易事件，交易價(jià)格，交易量，交易方向(買/賣)等。將預(yù)處理完畢的數(shù)據(jù)批量導(dǎo)入MATLAB軟件中。本文設(shè)定滬深300指數(shù)期貨市場(chǎng)使用樣本期日平均交易量的1/60做為交易量籃子(V)的大小，在股票市場(chǎng)中使用樣本期平均交易量的1/2500做為交易量籃子(V)的大小。由于本文選取的是市場(chǎng)逐筆交易數(shù)據(jù)，若其中的某一筆交易量超出這個(gè)籃子剩余的空間，則會(huì)被放入下一個(gè)交易量籃子中。先聚集一個(gè)籃子內(nèi)的交易量，交易量籃子內(nèi)采用的是逐筆交易區(qū)分買賣交易量來聚合交易量籃子，從而計(jì)算出每一個(gè)交易量籃子內(nèi)累積的賣量與買量的差的絕對(duì)值。利用差的絕對(duì)值除以交易量籃子的大小得到單一交易量籃子內(nèi)的VPIN值，在一天中按交易量籃子個(gè)數(shù)滾動(dòng)計(jì)算，得出每天的VPIN值。分別在兩個(gè)交易市場(chǎng)，按照交易量時(shí)間來更新VPIN產(chǎn)生時(shí)間與標(biāo)的的對(duì)應(yīng)價(jià)格，并繪制出VPIN的表現(xiàn)情況。再繼續(xù)滾動(dòng)計(jì)算第二天以此類推，并將樣本期間的VPIN值聚合得出樣本期的整體VPIN演進(jìn)情形，畫出整體的VPIN演進(jìn)圖表。分別對(duì)兩個(gè)市場(chǎng)的VPIN做描述性統(tǒng)計(jì)，分別提取出光大烏龍指當(dāng)天滬深300指數(shù)期貨市場(chǎng)的VPIN表現(xiàn)以及VPIN值的累積分布圖(CDF)，股票市場(chǎng)具有代表的某幾只股票的VPIN表現(xiàn)以及VPIN值得累積分布圖(CDF)。

實(shí)證結(jié)果：

表(1)滬深300指數(shù)期貨市場(chǎng)VPIN值描述性統(tǒng)計(jì)

對(duì)滬深300指數(shù)期貨市場(chǎng)計(jì)算出的29734個(gè)VPIN值做統(tǒng)計(jì)，從表(1)可以得知，VPIN的偏度為1.341，說明該序列明顯右偏；峰度系數(shù)為2.440，說明該序列具有厚尾的特征，從這些統(tǒng)計(jì)值可以看出樣本期VPIN不服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

對(duì)滬深300指數(shù)期貨市場(chǎng)的計(jì)算出的VPIN值做頻度統(tǒng)計(jì)，VPIN值絕大多數(shù)集中在0.1和0.2這樣的低位上，小于等于0.2的占了70.29％。說明市場(chǎng)在大部分時(shí)間的表現(xiàn)還是較為穩(wěn)定的。處于0.2到0.6之間的中間值占到了29.37％，說明市場(chǎng)雖有波動(dòng)，但整體波動(dòng)在合理范圍內(nèi)。而高于0.6的只占了0.64％，VPIN高位值出現(xiàn)的次數(shù)微乎其微，說明異常波動(dòng)總是占了很小的部分，這就意味著，通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)VPIN值的發(fā)展動(dòng)態(tài)，如果VPIN值出現(xiàn)了較高的數(shù)字的時(shí)候，要引起足夠的重視，極有可能市場(chǎng)會(huì)發(fā)生巨幅異常波動(dòng)。

通過對(duì)樣本期間VPIN的整體情況的分析，下一步為了要驗(yàn)證VPIN的預(yù)警性，特意從樣本期中提取出光大烏龍指當(dāng)天的數(shù)據(jù)，分析當(dāng)天VPIN的演進(jìn)與指數(shù)價(jià)格的走勢(shì)的關(guān)系。

對(duì)光大烏龍指事件發(fā)生當(dāng)天的VPIN做累積分布統(tǒng)計(jì)，從圖3中VPIN的累計(jì)分布曲線(CDF)能更直觀的看到VPIN值的分布情況。圖中接近90％的VPIN值都在0.4以下。說明在極少數(shù)情況下，VPIN值會(huì)高過0.4。在下面的分析中可將0.4作為一個(gè)高危臨界值來對(duì)比。

圖4中顯示了光大烏龍指當(dāng)天滬深300指數(shù)期貨當(dāng)月主力合約隨時(shí)間發(fā)生的演進(jìn)以及VPIN值。結(jié)合圖3的累積分布曲線(CDF)來看，VPIN值從當(dāng)天一開盤不久就顯示出了走高的趨勢(shì)，且在不到10點(diǎn)鐘就出現(xiàn)高于0.4的VPIN值。緊接著在10點(diǎn)05分、17分又出現(xiàn)了高于0.5，甚至0.7的VPIN值。而此時(shí)價(jià)格并沒有大幅的變化，也沒有上升的趨勢(shì)。說明VPIN指標(biāo)在烏龍指發(fā)生至少1小時(shí)之前就指出當(dāng)前市場(chǎng)具有較高的指令流毒性。而在烏龍指發(fā)生的前兩分鐘VPIN值達(dá)到了最高值0.78(接近1)，很直接地指出目前市場(chǎng)有高的指令流毒性，具有極高的風(fēng)險(xiǎn)水平。由此可以看出VPIN確實(shí)具有預(yù)警作用；而在剩下的一天市場(chǎng)也可以反映出預(yù)警效果。在早上光大出現(xiàn)烏龍指事件后，下午做空來對(duì)沖。雖然股指價(jià)格一路下跌，但VPIN在剩下的一天中卻持續(xù)保持在較高的位置，即使在最后最低的價(jià)位處還顯示出了高于0.5的值。說明市場(chǎng)仍處在較高的風(fēng)險(xiǎn)水平，市場(chǎng)參與者需小心謹(jǐn)慎。

本發(fā)明為了使監(jiān)控人員能夠遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控證券交易過程，進(jìn)而獲取風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，該方法還包括：

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器將輸出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)傳送至監(jiān)控人員的移動(dòng)終端，來實(shí)時(shí)獲取證券交易信息。

其中，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器還與云端服務(wù)器相連，云端服務(wù)器用于存儲(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器輸出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，進(jìn)而緩解了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器的存儲(chǔ)壓力，最終提高了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器的運(yùn)行速度。

云端服務(wù)器與移動(dòng)終端相互通信。其中，移動(dòng)終端以手機(jī)為例：

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器將輸出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息傳送至云端服務(wù)器，云端服務(wù)器再將風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息以短信的方式發(fā)送至手機(jī)終端，這樣監(jiān)控人員能夠通過接收短信的方式來實(shí)時(shí)獲取證券交易的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息。

本發(fā)明的該方法從證券交易服務(wù)器內(nèi)實(shí)時(shí)獲取包括交易時(shí)間和交易時(shí)間點(diǎn)處的交易量的交易信息作為樣本分析及計(jì)算，將實(shí)時(shí)獲取的交易信息按照交易時(shí)間連續(xù)存儲(chǔ)至若干個(gè)容納總交易量為預(yù)設(shè)交易量閾值的交易信息集合中，再根據(jù)每個(gè)交易信息集合中的買量和賣量差的絕對(duì)值與相應(yīng)交易信息集合所容納的總交易量的比值，得到每個(gè)交易信息集合的等交易量交易概率，然后在當(dāng)前交易時(shí)間之前且最接近當(dāng)前交易時(shí)間的n個(gè)連續(xù)交易信息集合的平均等交易量交易概率，并作為當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)；其中，n為正整數(shù)；該方法提高了當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)計(jì)算的速度，量化了交易市場(chǎng)，通過流毒性指標(biāo)與預(yù)設(shè)流毒性指標(biāo)閾值范圍比較，來啟動(dòng)報(bào)警機(jī)制，減少交易，保證其能在瞬時(shí)止損，使得交易市場(chǎng)事前預(yù)警更加準(zhǔn)確、可靠。

圖5是本發(fā)明的一種基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

如圖5所示的一種基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

交易信息獲取模塊，其用于從證券交易服務(wù)器內(nèi)實(shí)時(shí)獲取交易信息；交易信息包括交易時(shí)間和交易時(shí)間點(diǎn)處的交易量，交易量包括買量和賣量，交易時(shí)間點(diǎn)為分鐘時(shí)刻點(diǎn)或小時(shí)時(shí)刻點(diǎn)；

交易信息存儲(chǔ)模塊，其用于將實(shí)時(shí)獲取的交易信息按照交易時(shí)間連續(xù)存儲(chǔ)至若干個(gè)交易信息集合中，每個(gè)交易信息集合所容納的總交易量均等于預(yù)設(shè)總交易量閾值；當(dāng)一個(gè)交易信息集合內(nèi)的總交易量等于預(yù)設(shè)總交易量閾值時(shí)，再繼續(xù)將交易信息存儲(chǔ)至其他交易信息集合中；

等交易量信息交易概率計(jì)算模塊，其用于根據(jù)每個(gè)交易信息集合中的買量和賣量，計(jì)算出每個(gè)交易信息集合的等交易量信息交易概率；

當(dāng)前交易時(shí)間流毒性指標(biāo)計(jì)算模塊，其用于以當(dāng)前交易時(shí)間為界限，求取位于當(dāng)前交易時(shí)間之前且最接近當(dāng)前交易時(shí)間的n個(gè)連續(xù)交易信息集合的平均等交易量信息交易概率，并作為當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)；其中，n為正整數(shù)；

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模塊，其用于將當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)與預(yù)設(shè)流毒性指標(biāo)閾值范圍比較，當(dāng)前者落在后者范圍內(nèi)，輸出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)。

該系統(tǒng)提高了當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)計(jì)算的速度，量化了交易市場(chǎng)，通過流毒性指標(biāo)與預(yù)設(shè)流毒性指標(biāo)閾值范圍比較，來啟動(dòng)報(bào)警機(jī)制，減少交易，保證其能在瞬時(shí)止損，使得交易市場(chǎng)事前預(yù)警更加準(zhǔn)確、可靠。

進(jìn)一步地，該系統(tǒng)還包括：交易信息集合編碼排序模塊，其用于對(duì)交易信息集合按照交易時(shí)間進(jìn)行編碼和排序。

本發(fā)明通過對(duì)交易信息集合按照交易時(shí)間進(jìn)行編碼和排序，能夠更加準(zhǔn)確地獲取在當(dāng)前交易時(shí)間之前且最接近當(dāng)前交易時(shí)間的n個(gè)連續(xù)交易信息集合，進(jìn)一步地，準(zhǔn)確地求取n個(gè)連續(xù)交易信息集合的平均等交易量交易概率，也就是當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)，最終提高了預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性。

圖6是本發(fā)明的另一種基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

如圖6所示的該基于指令流毒性指標(biāo)的證券交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，包括：

存儲(chǔ)器，其用于將實(shí)時(shí)從證券交易服務(wù)器中接收的交易信息按照交易時(shí)間連續(xù)存儲(chǔ)至若干個(gè)交易信息集合中，每個(gè)交易信息集合所容納的總交易量均等于預(yù)設(shè)交易量閾值；當(dāng)一個(gè)交易信息集合內(nèi)的總交易量等于預(yù)設(shè)交易量閾值時(shí)，再繼續(xù)將交易信息存儲(chǔ)至其他交易信息集合中；其中，交易信息包括交易時(shí)間和交易時(shí)間點(diǎn)處的交易量，交易量包括買量和賣量，交易時(shí)間點(diǎn)為分鐘時(shí)刻點(diǎn)或小時(shí)時(shí)刻點(diǎn)；

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器，被配置為：

調(diào)取存儲(chǔ)器中交易信息集合內(nèi)的交易信息；

根據(jù)每個(gè)交易信息集合中的買量和賣量差的絕對(duì)值與相應(yīng)交易信息集合所容納的總交易量的比值，得到每個(gè)交易信息集合的等交易量交易概率；

以當(dāng)前交易時(shí)間為界限，求取在當(dāng)前交易時(shí)間之前且最接近當(dāng)前交易時(shí)間的n個(gè)連續(xù)交易信息集合的平均等交易量交易概率，并作為當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)；其中，n為正整數(shù)；

將當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)與預(yù)設(shè)流毒性指標(biāo)閾值范圍比較，當(dāng)前者落在后者范圍內(nèi)，輸出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)。

本發(fā)明的該系統(tǒng)提高了當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)計(jì)算的速度，量化了交易市場(chǎng)，通過流毒性指標(biāo)與預(yù)設(shè)流毒性指標(biāo)閾值范圍比較，來啟動(dòng)報(bào)警機(jī)制，減少交易，保證其能在瞬時(shí)止損，使得交易市場(chǎng)事前預(yù)警更加準(zhǔn)確、可靠。

進(jìn)一步地，所述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器，還被配置為：對(duì)交易信息集合按照交易時(shí)間進(jìn)行編碼和排序。本發(fā)明通過對(duì)交易信息集合按照交易時(shí)間進(jìn)行編碼和排序，能夠更加準(zhǔn)確地獲取在當(dāng)前交易時(shí)間之前且最接近當(dāng)前交易時(shí)間的n個(gè)連續(xù)交易信息集合，進(jìn)一步地，準(zhǔn)確地求取n個(gè)連續(xù)交易信息集合的平均等交易量交易概率，也就是當(dāng)前交易時(shí)間的流毒性指標(biāo)，最終提高了預(yù)警的準(zhǔn)確性和可靠性，其中，n為正整數(shù)。

進(jìn)一步地，所述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器還與預(yù)警器相連，所述預(yù)警器用于接收風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)并進(jìn)行預(yù)警提示。

進(jìn)一步地，所述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器還與顯示器相連，所述顯示器用于顯示風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)。

進(jìn)一步地，所述風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器還與云端服務(wù)器相連。本發(fā)明利用云端服務(wù)器來存儲(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器輸出的信息，分擔(dān)了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)任務(wù)及風(fēng)險(xiǎn)，提高了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器的計(jì)算速度。

進(jìn)一步地，所述云端服務(wù)器與遠(yuǎn)程監(jiān)控終端相連。這樣監(jiān)控人員能夠通過遠(yuǎn)程監(jiān)控終端實(shí)時(shí)通過云端服務(wù)器來查看風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器輸出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息。

本發(fā)明為了使監(jiān)控人員能夠遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控證券交易過程，進(jìn)而獲取風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，該方法還包括：

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器將輸出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào)傳送至監(jiān)控人員的移動(dòng)終端，來實(shí)時(shí)獲取證券交易信息。

其中，風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器還與云端服務(wù)器相連，云端服務(wù)器用于存儲(chǔ)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器輸出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，進(jìn)而緩解了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器的存儲(chǔ)壓力，最終提高了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器的運(yùn)行速度。

云端服務(wù)器與移動(dòng)終端相互通信。其中，移動(dòng)終端以手機(jī)為例：

風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)器將輸出的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息傳送至云端服務(wù)器，云端服務(wù)器再將風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息以短信的方式發(fā)送至手機(jī)終端，這樣監(jiān)控人員能夠通過接收短信的方式來實(shí)時(shí)獲取證券交易的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息。

本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實(shí)施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用硬件實(shí)施例、軟件實(shí)施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實(shí)施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個(gè)或多個(gè)其中包含有計(jì)算機(jī)可用程序代碼的計(jì)算機(jī)可用存儲(chǔ)介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲(chǔ)器和光學(xué)存儲(chǔ)器等)上實(shí)施的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式。

本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方法、設(shè)備(系統(tǒng))、和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計(jì)算機(jī)程序指令實(shí)現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合。可提供這些計(jì)算機(jī)程序指令到通用計(jì)算機(jī)、專用計(jì)算機(jī)、嵌入式處理機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個(gè)機(jī)器，使得通過計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的裝置。

這些計(jì)算機(jī)程序指令也可存儲(chǔ)在能引導(dǎo)計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備以特定方式工作的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中，使得存儲(chǔ)在該計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能。

這些計(jì)算機(jī)程序指令也可裝載到計(jì)算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備上，使得在計(jì)算機(jī)或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的處理，從而在計(jì)算機(jī)或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個(gè)流程或多個(gè)流程和/或方框圖一個(gè)方框或多個(gè)方框中指定的功能的步驟。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述實(shí)施例方法中的全部或部分流程，是可以通過計(jì)算機(jī)程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中，該程序在執(zhí)行時(shí)，可包括如上述各方法的實(shí)施例的流程。其中，所述的存儲(chǔ)介質(zhì)可為磁碟、光盤、只讀存儲(chǔ)記憶體(Read-Only Memory，ROM)或隨機(jī)存儲(chǔ)記憶體(Random AccessMemory，RAM)等。

上述雖然結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式進(jìn)行了描述，但并非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，所屬領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白，在本發(fā)明的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員不需要付出創(chuàng)造性勞動(dòng)即可做出的各種修改或變形仍在本發(fā)明的保護(hù)范圍以內(nèi)。