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德商银行外汇交易系统调研情况（二）

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德商银行外汇交易系统调研情况（二）

这是赴德商银行进行外汇交易系统调研情况的第二篇，主要针对外汇做市商交易系统展开介绍。

（如果您想从头阅读：德商银行外汇交易系统调研情况（一））

1）多中心

这里的多中心并不是灾备中心，而是在多个交易中心部署系统。策略外汇市场各交易方比拼的就是速度，因为谁最快的得到了市场的信息，谁就先一步了解市场走势并可以基于此信息调整自身点差和报价，获取更大的利润。为了让自己更加快速的响应欧洲、美洲、亚洲市场变化，一般外汇做市商会在欧洲、美洲、亚洲的当地机房，分别建立自己的当地系统，以便更快的获取当地市场行情，避免专线传输带来的延时。

德商银行外汇交易系统调研情况（二）

2）集中式处理

德商的做法是将各交易中心的信息集中起来处理，并且表示各个市场信息传输到一起进行处理肯定有延时，他们要做的就是基于可以拿到的信息最大程度的第一时间做出反应。（这里个人认为集中处理会抵消多中心带来的好处，我们在与其他做市商交流时也有做市商是欧洲、美洲、亚洲的系统独立处理自身市场信息，达到最大限度提高速度，但牺牲了全局性的判断。所以这是一个平衡，需要做市商结合自己的实际情况来制定策略）

3）技术的迭代

为了提升自己的处理能力、性能，德商也在不断迭代自己的技术。以数据库为例，德商最早2001年建立系统时，使用的是sybase数据库，而目前已经逐渐转向KDB（Kx公司的一款实时数据库，采用列式存储以最大限度提升海量数据萃取能力，https://kx.com/）。德商银行表示顶级做市商必备的利器就是KDB，用KDB的第一大问题是成本，二大问题就是难度极高的Q语言。德商银行为KDB系统专门引入了600多人，负责Q语言的研发，成本非常高。

4）数据存储

德商银行从2006年开始进行市场及交易数据的积累，目前已经有10多年的数据。为了降低成本，德商银行将非必须存入KDB的数据仍然保留在sybase等数据库中，比如configuration信息，以及TCA（交易成本分析）所需的一些数据。同时，还会通过数据归档，减少KDB上的存储成本，因为归档数据主要用于回溯测试，并不需要KDB这么高效的实时处理能力。一般的分析，并不会调阅很久远的数据，因为市场是有周期性变化的，如果你分析所用的数据过于久远，反倒对你的分析结果产生反效果。从实际情况看，量化分析人员最长也就调阅1-2年的数据。

5）CEP框架

量化交易系统离不开CEP（复杂事务处理）框架，主要是为了感知不同的事件，从而实时触发相应的策略。因此对于时效性和唯一性要求很高。德商银行的CEP框架是自研的，他们有自己的开发语言（DSL），主要是基于JAVA的。写策略也主要用DSL，他们的IT部门和Quant部门都可以写策略，区别是：如果只是一些市场参数的调整，不需要IT部门介入；但是，如果是完整的策略，则要有一个合规流程，不仅需要IT部门，还需要合规部门，风险控制部门介入。说到策略的保密性，他们表示IT部门肯定是了解策略的，因为他们跟交易员坐在一起，以及时响应需求。但即便他们了解策略，想搬走这些策略也是很难的，因为每家金融机构的系统能力、业务状态差异非常大，网络延时、网络基础设施硬件、编码能力等等都有差异，搬走这些策略也许可以运行，但是很难赚到钱。

6）高可用架构

德商的量化交易系统是双活架构的，在欧洲、美洲、亚洲只要有交易中心的地方，他们都有两套以上的备份环境（约200台服务器），并且是双活的，他们表示可以把部分系统下宕进行升级，而不影响整体运行。

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