如何避免“黑天鹅”- 交易系统风险控制

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说到交易，很多人可能认为挑战来自于如何盈利更多，其实交易的第一挑战是风险控制。

通常来说，交易系统最先部署和测试的就是风险控制系统。风险控制系统会通过不同方式来监控当前已经完成的交易，即将产生的交易和暴露在市场上的头寸。

通过各种各样的监控，交易系统可以保证当前所有进行的交易是可控的并且是在预期之内的，所以说一个健壮可靠的风控系统对整个交易的健康进行是至关重要的。一个典型的反面例子不得不提到美国最大的做市商之一，骑士资本（KnightCapital），曾经因为交易指令出错导致150只股票的价格异常，并且影响了接近一万亿美元股票市值。在这次乌龙事件之后，骑士资本宣称其损失了4.4亿美元，它也因此而一蹶不振逐渐退出了华尔街的舞台。

对于设计的风控系统来说，按照其所监控的位置和对延迟的敏感度大致上分为两类。

对于策略的风险监控

比如当前策略的总头寸，交易量等。这些指标通常是软指标，意味着即使短时间超出预设阀值也不会有太大的问题。因此对于这类风险参数监控的延迟也是不敏感的，通常这类监控就会放在一个中心节点上，这个中心节点一般是订单管理系统(OMS)。OMS的网络结构是一个典型的星型网络系统，星型结构的好处就是便于从各交易节点收集数据并且加以控制，即使一个单独的交易节点损坏了也不会影响其他交易节点的通信。但这种结构通常也面临单点故障的问题，因此中心节点必须有很高的可靠性，并且能够完成双机间的热切换以做到双机热备。

对于订单的风险监控

比如订单的大小，价格等。这些指标通常是硬指标，意味着每个订单的参数都不能超出所设置的阀值，所以交易系统在发出订单前是必须要对相对应的风险参数进行检查，这些额外的检查通常也意味着产生额外的延迟，怎样做到风险控制的低延迟一直是最前沿的研究项目。

和交易系统的其它组成一样，这类的风险监控也有软件和硬件两种实现。相比于硬件而言，软件实现意味着更少的开发投入，更快的开发时间，但同时也意味着更高的延迟。即使是用软件实现，不同结构的设计，和不同细节的处理也会造成延迟上的分别。对于硬件，它所产生的延迟比软件实现要小整整一个数量级，而且基本上是恒定的且不受网络包大小的影响。当前硬件风险控制这部分的实现，不同公司不同结构也是有天差地别的表现。这部分就是仁者见仁，智者见智了。

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关键词：fintech 金融科技