行情实时计算—行情实时计算怎么设置
一、引言
在当今复杂多变的金融市场和各类需要动态数据监控的领域，行情实时计算显得尤为重要。无论是股票市场、期货市场、外汇交易还是其他金融衍生品交易，及时准确地计算实时行情数据能够帮助投资者、交易员、金融机构和相关企业做出快速而明智的决策。本文将深入探讨行情实时计算的原理、涉及的技术以及如何设置行情实时计算系统。
二、行情实时计算的原理
（一）数据来源
1. 金融数据提供商
许多专门的金融数据公司，如彭博、路透等，收集来自全球各地的交易所、金融机构等的信息。这些数据包括股票的收盘价、开盘价、最高价、最低价、成交量，期货合约的价格变动、持仓量等。
他们通过遍布各地的网络终端、交易所的数据接口以及与金融机构的合作来获取海量而全面的数据。
2. 交易所接口
对于特定市场的实时行情计算，直接从交易所接口获取数据是最直接的方式。例如，上海证券交易所和深圳证券交易所提供的行情数据接口，允许合法的交易软件或分析工具接入并获取沪深两市的A股等证券的实时行情数据。
交易所会按照一定的格式（如FAST协议、FIX协议等）和频率（如每3秒或者每秒更新一次等）推送行情数据。
（二）数据清洗与预处理
1. 去除异常数据
在接收到原始行情数据后，首先要进行异常数据的识别和去除。例如，股票价格突然出现离谱的跳跃（可能是由于数据传输错误或者交易所的特殊事件导致临时性数据乱码），需要通过设定合理的阈值进行过滤。
对于成交量数据的异常，如成交量突然为负数或者远远超出正常波动范围的情况，也要进行特殊处理。
2. 数据标准化
不同的数据源可能提供不同格式或者单位的数据。例如，有的数据中股票价格精确到小数点后四位，而有的可能是小数点后两位。需要将这些数据进行标准化处理，统一到合适的格式，以便后续计算和分析。
（三）实时计算模型
1. 价格计算
对于股票，实时计算中最重要的价格指标就是当前价。当前价可能是根据买一价和卖一价加权平均得到（如某些交易系统为了避免价格跳变带来的问题采用这种方式）。
对于期货市场，还需要计算结算价的实时更新（结算价通常是一天内成交量加权平均价格或者某个特定时段的平均价格等）。
2. 指标计算
计算实时移动平均线（MA）。移动平均线是一种常用的技术分析工具，通过对一定时间周期内的价格进行加权移动平均来平滑价格曲线。例如，计算5日移动平均线，就是对过去5日的收盘价进行算术平均，并随着新的数据不断更新平均值的计算。
计算相对强弱指标（RSI）。RSI通过比较一段时期内的平均涨幅和平均跌幅来衡量股票的强弱程度，在实时行情中，每接收到新的价格数据就要重新计算RSI的值。
三、行情实时计算的设置
（一）硬件设置
1. 服务器性能
选择合适的服务器硬件至关重要。如果处理的行情数据量较大，例如同时处理多个交易所、多种商品或证券的行情数据，就需要高性能的服务器。服务器的CPU应该具有较高的主频和多核心处理能力，例如Intel Xeon系列的高性能处理器。
内存方面，要根据预计的数据存储和处理需求来确定。如果同时要缓存大量的历史行情数据和进行复杂的实时计算，可能需要数十GB甚至上百GB的内存。
2. 网络配置
稳定而高速的网络连接是保证行情实时计算准确性的关键。对于金融数据中心，需要接入光纤网络，带宽至少要达到100Mbps以上，以减少数据传输延迟。
要配置合理的网络拓扑结构，例如采用冗余网络连接（如双链路网络）来防止因网络故障导致行情数据丢失或计算中断。
（二）软件设置
1. 数据采集软件
选择合适的数据采集软件，如通用的金融数据采集软件Tushare（适用于部分金融数据的开源采集），或者交易所推荐的专业数据采集客户端。
在数据采集软件中，要准确设置数据源的连接参数，包括IP地址、端口号、用户名、密码（如果有）以及数据格式定义等。
2. 计算平台搭建
可以基于开源的计算框架如Apache Storm或者Apache Flink来搭建行情实时计算平台。在平台上，要编写专门的计算任务程序。
以计算股票的实时涨跌幅度为例，在程序中定义要计算的原始数据字段（如前一交易日的收盘价和当前的实时交易价），然后按照涨跌幅计算公式（涨跌幅=(当前价 - 前一交易日收盘价)/前一交易日收盘价×100%）编写计算逻辑。
对于技术的选择，如果实时数据量相对较小且对计算的实时性要求不是特别高的情况下，可以使用分布式计算框架Apache Hadoop中的MapReduce模式进行计算，但如果数据量大且对实时性要求高，还是应选择专门的实时计算框架。
（三）安全设置
1. 数据加密
在行情数据的采集、传输和存储过程中，要进行加密处理。例如，采用SSL/TLS协议对网络传输中的数据进行加密，确保数据在传输过程中不被窃取或篡改。
对于存储在服务器硬盘上的行情数据，要采用加密算法（如AES对称加密算法）进行加密存储，设置强密码来保护数据安全。
2. 访问控制
建立严格的访问控制机制，只允许授权的用户或系统访问行情实时计算系统。采用身份认证技术，如用户名和密码结合双因素认证（如短信验证码或者硬件令牌），并且根据用户的角色（如管理员、普通交易员等）设置不同的操作权限。
四、持续优化与监控
（一）优化策略
1. 算法优化
随着行情数据量和复杂程度的增加，要定期对计算算法进行优化。例如，对于多资产的组合行情分析中的协方差计算，可以采用更高效的数值计算方法，如Cholesky分解算法来提高计算效率。
利用机器学习中的优化算法（如遗传算法对技术分析指标的参数进行优化，提高指标在实时行情中的准确性）对计算模型进行优化。
2. 硬件升级优化
定期评估服务器的硬件性能，当发现硬件成为计算瓶颈时，要及时进行升级。例如，当内存使用率长期接近100%且频繁出现数据交换缓慢的情况时，可以增加内存容量；当CPU利用率接近100%时，可以考虑升级到更高效的处理器。
（二）监控机制
1. 数据质量监控
建立数据质量监控体系，实时监测行情数据的准确性、完整性和及时性。例如，通过对比不同数据源提供的同一股票的价格数据，发现数据差异并分析原因；定期检查数据的存储日志，确保没有数据丢失的情况。
2. 系统运行监控
利用监控工具（如Nagios或者Zabbix）对行情实时计算系统的各个组件进行监控，包括服务器的CPU使用率、内存使用率、网络带宽利用率以及计算任务的执行状态等。当发现异常时，及时发出警报并采取相应的措施，如进行故障排除或者自动切换到备用系统。