一、风控系统简介

1、风控简介

对于程序化交易用户而言，无论是证券还是期货市场，每一个交易指令都需要进行充分的业务检查，通过后才能进入交易所的订单队列进行匹配成交。

在程序化交易中，除了验资、验持仓等基础的风控检查外，符合交易所异常交易管理办法规定的监管标准，杜绝和防范异常交易行为也是程序化交易风控的重中之重，比如是否存在自成交、日内过度交易、频繁报撤单、大额报撤单、报单流速控制等情况。

如果交易指令没有进行严格的业务检查就发送至交易所，可能会造成严重交易事故，如光大证券乌龙指事件。

各交易所对程序化交易指令的买卖价格和数量、委托次数、撤单次数等交易行为有明确的管理办法，并且会定期公示查处情况。如果违规，就会收到来自交易所的警告和处罚。如果异常交易指令能在交易执行前就被风控系统发现和拦截，可大幅降低交易行为的违规率。

2、风控类型

风控类型一般分为事前、事中、事后三种。

事前风控是指在交易指令发送到交易所前，对交易指令进行风险检测，通过检测的交易指令则提交到交易模块进行报单，未通过检测的交易指令将直接予以拒绝。对于追求低延时的交易策略，事前风控需要在极短的时间内完成。

事中风控主要是指在交易过程中，交易团队对策略的信号生成、执行情况进行监控以及盘中对策略的风险度进行实时监控。

事后风控是对交易数据在盘后进行分析，比如策略算法是否存在错误、策略的回撤是否可控、是否有计划外的持仓出现等，从而制定更严谨的业务风控预案和优化代码算法调整策略表现。

二、事前风控

1、程序化交易风控

对于交易团队而言，最好的风控效果就是防患于未然。因此，程序化交易更多采用的是事前风控，在程序错误、操作失误出现前就将其扼杀在摇篮中，确保交易策略满足业务风控要求和交易所的合规要求。

2、事前风控的特点

（1）与交易系统耦合极高

交易系统（订单执行系统、订单管理系统）会对所有交易指令进行筛选，通过风控检查的交易指令才会触发交易执行函数进行报单，风控检查不通过的进行拒单。

（2）低延时、高可靠性

事前风控是对所有交易指令进行过滤，因此对可靠性有严格的要求，如果出现判断错误，很有可能导致交易事故。

在保证风控准确性的同时，还需考虑处理耗时，以避免对交易产生影响，错失交易机会。

3、事前风控指标

通常量化交易系统的风控模块需要进行两个类别的风控检查：

（1）交易所硬性指标，避免违反交易所监管要求。指标如：自成交风控、撤单数风控、单笔委托最大手数、各产品的最大撤单次数、

每秒最大报单笔数等。

（2）保障策略运行符合预期的风控指标，避免因程序的错误而造成巨额亏损。指标如：最大可用资金、最大持仓、最大报单数、最大报单频率、最大可亏损资金、单边最大持仓量、单边最大敞口量等。

4、事前风控实现

事前风控可以在客户的交易策略程序内设置参数实现，也可以通过交易柜台的风控模块实现。

不同的交易柜台，风控的处理耗时不同。对追求低延迟高频次的交易策略，无论是接收行情、风控判断、发送订单、或是接收成交回报都可以归结为信号。信号的价值随着时间的流逝而降低，所以信号出现后必须尽快地进行处理。信号的快速识别与处理对策略的成交率、收益率会产生很大的影响。

如果选择通过高性能的极速交易柜台来实现风控检查，事前风控并不会显著增加交易延时，即可以保障交易速度，也可以得到全方位的风控保护，并且可以对单个策略、单个合约进行差异化的风控设置，帮助客户对每个策略、每个合约进行更精确的风险控制。

对于柜台自带的风控指标，如不需要，也可在柜台端选择关闭。如果需在盘中修改风控参数，实时即可生效。

5、事前风控处理流程

柜台接收委托订单后，风控会根据预先设定的风控指标进行运算和判断，符合风控规则的订单才会进入交易模块，不符合则拒单，并且日志系统会留痕所有风控、委托、成交信息，便于事后风控分析。借用闪策柜台事前风控流程如下：

三、穿透式监管

2018年9月7日，中国证监会发布《关于进一步加强期货经营机构客户交易终端信息采集有关事项的公告》。

2019年11月20日，上海期货交易所发布关于落实穿透式监管相关要求的通知，要求各期货公司严格落实相关要求，并按照中国期货市场监控中心发布的《期货公司客户交易终端信息采集及接入认证技术规范》有关规定，做好中继代理软件管理和认证工作，对于符合监管规定的中继代理软件，开通准入权限。

穿透式监管是指监管部门可以看穿投资者的证券账户，清楚掌握每一个账户的情况。穿透式监管对于绝大部分投资者的正常交易影响很小，对于程序化、高频交易影响较大，看穿式重点监管频繁报撤、多账户和对敲等违反交易规则，扰乱市场的交易行为。

穿透式监管要求期货公司对投资者使用的交易终端软件进行认证管理，确保软件具备真实、准确、完整地采集和报送投资者交易终端信息的功能。可以实现由交易柜台加密采集终端信息，经由加密渠道报送至期货市场监控中心，监控中心基于收集到的大数据信息，建立信息分析和交易行为分析系统。

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