期货程序开发(期货软件开发)

日期：2023年04月22日 09:34 浏览量：1

▏摘要

东证期货成立于2008年，是经中国证监会批准的经营期货业务的综合性公司。金融科技持续深入发展的背景下，东证期货开发东证繁微智能投研一体化平台，沉淀、汇集基于专业分析师们的分析方法与分析模型，旨在提升卖方服务研究的市场竞争力，提高研究员工作效率、辅助客户投资决策。

▏关键发现

• 东证繁微作为研究员的工作平台，解放了研究员日常整理数据的繁杂工作，平台利用大数据、人工智能、移动互联等技术手段，完成金融大数据的获取、存储、处理分析和可视化，从而实时推送数据变化以及策略信号，最终完成卖方研究服务模式的重构；

• 通过东证繁微，东证期货打通了公司多部门间的沟通协作，实现了管理数据、管理研究成果、管理客户、管理研究员、管理绩效等多场景数字资产应用，提升了东证期货企业的数字化水平。

▏分析师建议

• 对于金融机构而言，投研决策智能化方面的系统建设与技术创新是数字化转型的重点建设方向之一，应利用大数据、人工智能等技术手段打通企业数据孤岛、提升数据获取效率、提高投资研究与决策的时效性和精准度、降低潜在风险，积极拥抱数字化转型；

• 数据中台是数据化建设的重要基础设施，可以解决企业全域数据汇聚的问题，实现数据之间的价值互通，满足前台的各个应用场景。支持多数据源的比较校验，保证源头数据的一致性，数据按照统一口径加工计算，可实现全局指标、标签的统一性，大幅提升数据质量。

分享专家：沈昕怡，东证期货衍生品研究院数据创新中心高级产品经理

作者：沙丘社区分析师团队

来源：沙丘社区 - 数字化实践交流与选型服务平台

案例企业

上海东证期货有限公司（以下简称“东证期货”）成立于2008年，是一家经中国证券监督管理委员会批准的经营期货业务的综合性公司。东证期货是东方证券股份有限公司全资子公司，注册资本金38亿元人民币，员工逾800人。

自成立以来，东证期货秉承稳健经营、创新发展的宗旨，坚持以金融科技助力衍生品发展为主线，通过大数据、云计算、人工智能、区块链等金融科技手段打造研究和技术两大核心竞争力，坚持市场化、国际化、集团化发展方向，朝着建设一流衍生品服务商的目标继续前行。

项目背景

从宏观大环境来看，数字经济已上升为国家战略，金融科技推动金融业数字化转型持续深入发展，各监管部门相继出台了多项指导意见，包括《国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中提出加快数字化发展、建设数字中国的任务，人民银行发布《金融科技发展规划（2022-2025年》，证监会发布《证券期货业科技发展“十四五”规划》等，对实现金融业数字化转型的目标，从业务创新、技术能力、数据能力、风险合规等多方面提出重点任务，推动数字化转型落地。

从卖方研究服务行业来说，随着卖方研究服务发展，当前市场上供应量不断提升，对卖方研究服务质量和服务多样性的要求越来越高。以研究报告为例，卖方研究撰写的研报数量在过去的20年里扩容了20倍以上。除此之外，卖方研究服务的集中度也在大幅提升，头部研究机构在市场上的话语权和盈利能力明显增强。在如此激烈的竞争背景下，通过新形式和新业态提升整体研究服务迫在眉睫。

从卖方研究员本身的工作来看，卖方研究对金融大数据的需求不断提升，对数据的需求包括量和质两个方面，还涉及进一步的加工应用流程。首先，衍生品研究所需的数据来源广泛，例如黑色品种多使用钢联数据、有色品种多使用SMM数据等，每个品种所涉及的数据源不一；其次，数据源提供的数据对接方式和数据结构不一致。研究员传统的工作方式是定期人工通过不同平台更新数据表格，并保存到本地库，再人工进行作图制表。数据处理工作重复繁杂造成人力资源浪费，数据储存分散造成数据孤岛问题，迫切需要建设一个统一的平台，帮研究员管理数据，以及管理基于数据产出的研究成果。

基于以上背景，东证期货于东征衍生品研究院下设立数据创新中心，开发东证繁微智能投研一体化平台，致力于卖方服务研究的提升，提高研究员工作效率、辅助投资决策。

解决方案

东证繁微包含数据整合和量化分析两大平台，致力于从浩瀚数据海洋中关注细微市场变化，沉淀、汇集着基于多年经验所积累的分析方法与分析模型。

东证繁微自2018年开始正式建设，截至目前已经迭代了三个大版本的迭代：v1.0主要集中于多源数据整合和基础功能建设，v2.0完善了数据分类优化和研究内容维护，方便用户更加快速地检索数据，v3.0在整体平台上实现了用户体验提升和精选策略推荐，受到了越来越多平台用户的青睐。

东证繁微功能架构如下，包括五大模块：

模块1：大数据平台

提供多源异构的数据采集模块，支持离线、实时计算，方便快捷的将采集到的数据及关系数据库如MySQL、Oracle的数据接入到大数据平台中，并对这些数据进行统一的存储、清洗、加工及完善的数据治理，形成数据视图、模型开发、数据工厂、安全中心、监控中心、数据质量稽核、流程任务开发、项目管理类、配置中心、文件管理等功能。

数据中台作为数据化建设的基础设施，解决企业全域数据汇聚的问题，支持多服务器、多节点数据相互传输，打通以往数据孤岛，实现数据之间的价值互通，满足前台的各个应用场景；同时，基于支持多数据源的比较校验，保证源头数据的一致性，实现数据按照统一口径加工计算，实现全局指标、标签的统一性，大幅提升数据质量。

最终，通过数据中台，实现数据应用成本的节约，基于运维监控程序，可及时发现并清洗脏数据，避免数据重复加工，也降低了数据的研发、存储和计算成本，降低最终的应用成本。

目前，为了满足平台用户的投研数据服务需求，平台共接入30余家外部服务商数据，主要涉及品种基本面数据和行情数据，并不断通过公开网站收集和存储数据。平台数据规模已经达到10T以上，数据指标也已经有了60多万条。

模块2：后台管理

实现包括用户管理、内容管理、模板管理、会员管理、系统管理、访问统计等模板，为灵活控制官网内容呈现提供有力支撑，支持后台用户对于前台展示的研究成果和研究服务内容进行维护，包括精选指标、图表模板、专题展示、报告等，并且设置了权限控制模块，为不同角色使用系统提供了灵活配置。

模块3：东证衍生品研究院官网

设置全球市场、金融外汇、大宗商品、量化策略、资产配置、模板库、数据库、工作台等频道，支持在线数据模板制作，个性化定制模板收藏，强调为用户提供更多的增值服务。支持金融数据搜索引擎，在海量信息中快速检索，高效提取结果，提升了用户对于信息反应的时效性。

模块4：多端口功能中心

支持web端和APP端使用浏览。为了便于手机用户随时随地使用web端的相关功能，APP主要根据WEB端的功能实现会议、研报、研究员、日历、重大事件、观点、动态、商品监控、路演预约、预约时间管理、推送、个人中心等。

模块5：统一API

能够支持用户对多样性数据的需求，提供标准化接口服务，管理员可根据用户的需求，对某用户直接开放接口的服务，平台能够自动生成appKey、appSecret秘钥等信息以保证接口数据安全性。

基于以上架构，东证繁微主要实现如下功能：

（1）官网首页

官网首页进行最新内容推送，包括平台内观点、数据、行情、动态、新闻等模板，帮助用户及时掌握最新咨询与研究成果。

（2）指标库

指标库对接大量第三方平台数据，提供宏观、产业、企业层面的全数据分析，并拓展了当前业界精细多元的另类数据，帮助用户获得前所未有的大量分析依据，以确保决策高度精准。基于衍生品研究特点，指标分类为四大模块，商品数据、宏观数据、金工数据和行业研究。

用户可直接通过平台进行自定义量化分析，对实时数据进行可视化分析，并提供灵活的自定义分析工具用户可在线进行多指标数据的比较分析、运算等多种操作，并可将分析结果保存到模型库。

（3）模板库

在模板库中，研究员会根据品种研究框架，基于底层大量数据，进行指标加工与对比，并进行模板类别细分，易于用户跟踪品种数据更新情况。此外，提供品种专题多维分析，细化数据分类，丰富呈现形式，便于用户对单品种的深入研究和重点数据跟踪。

（4）观点库和热点动态

区别于完整的报告研究成果，繁微还形成观点库和热点动态两个产品。观点库是定期分析，覆盖周度、季度、半年度等短中长期品种观点，由各品种资深研究员维护和更新，并辅助重点跟踪数据图表以支撑观点；热点动态是实时的品种点评，跟踪各品种行情走势、相关新闻、重要政策，研究院及时发布品种点评，APP同步推送，方便用户掌握实时观点信息。

（5）知识图谱

为了更好地服务于产业类客户，繁微形成知识图谱模块，实现产业链知识图谱的可视化呈现，关联相关指标、模板、观点、报告等，全方位展示产业链节点关键信息，帮助用户了解上下游关系。

（6）报告库

报告库是卖方研究服务提供的传统产品，平台实现东证衍生品研究院外发报告的实时更新，支持期货类目、报告类型搜索，支持在线阅读、下载本地、订阅发送等多种方式，适合用户不同的阅读习惯，同时基于NLP技术开发自动语音播放功能，方便用户随时随地收听报告内容。

（7）策略推荐

策略推荐功能汇集由研究院精选的经典模型以及团队多年沉淀的优质策略，结合繁微自主学习能力，可实现优质策略智能推荐。当前繁微策略模块主要分为基本面策略、量化策略和全商品策略。

基本面策略是从基本面研究角度捕捉交易机会，通过策略净值曲线实时跟踪研究员策略运行情况，包括单边策略、套利策略、期权策略等。

量化策略在繁微整合的金融市场行情数据和特色基本面数据基础上，挖掘金融市场规律，运用传统统计模型、机器学习、人工智能算法构建量化策略，赋能系统化投资。目前量化策略分为债券量化、CTA策略、股票因子、FOF投资四个方面。平台对数据进行可视化呈现，用户可以在平台上了解策略整体的方法论、数据选取、数据加工处理方式等，并且可以跟踪策略的运行情况。

全商品策略是基于商品研究框架和基本面数据，搭建商品评分体系，观测商品市场的博弈焦点及风格演变。繁微推出商品打分体系，周度对商品品种进行多维度打分，包括低频配置、供需现状、供需预期、静态估值、产业估值、综合分等。

（8）APP端

APP端与Web端的定位略有区别，APP端更注重于实时的用户互动体验，将数据、资讯、报告装进口袋，包括预约路演、会议预告等研究服务功能，实时动态的点评信息也会在APP端进行推送。

未来，繁微平台将向三个方向继续发展：

第一，客户定制化需求共建。根据客户定制化需求共建数据，包括因子数据、策略模型、平台功能迭代优化、收集客户研究课题等。

第二，智能监测及预测体系。后续将进一步推出舆情监测、事件分析、数据预测、评分体系、智能推送等功能模块。

第三，内外部多方位赋能。对内，继续与母公司、各业务条线等进行深入的业务场景探索与拓展；对外，与不同领域的金融科技公司形成单独的模板合作，实现共享生态。

价值与效果

东证繁微智能化投研平台主要实现两方面的价值与效果：

第一，研究员工作效率提升。东证繁微作为研究员的工作平台，解放了研究员日常整理数据的繁杂工作，平台利用大数据、人工智能、移动互联等技术手段，完成金融大数据的获取、存储、处理分析和可视化，从而实时推送数据变化以及策略信号，最终完成卖方研究服务模式的重构。

从目前平台的数据指标覆盖量来看，覆盖了超60个商品/金融期货/期权，已完成清洗可直接使用的指标量达2w+条，已形成标准的模板图表达3k+个，研究员可随时调用进行数据加工研究，或跟踪图表内数据更新情况，提高了工作效率和准确性。

研究员可以有更多精力为客户提供一对一研究服务。就路演一项研究服务而言，2022年9月底全年已超2000场。

随着平台的优化建设，研究工作的数智化水平将不断提高，解放重复工作的同时，使用平台人工智能手段，实现信号预警、评级预测、智能推荐等功能，为用户提供更多种多样的研究成果和服务。

第二，打破公司内数据孤岛。东证繁微的建设，从研究所需的数据出发，联合母公司系统运行总部资讯中心完成数据的整合，减少重复购买，建立规范标准，统一对接出口，并且将平台所生产的研究成果数据也形成标准的接口可对外输出，服务不同的业务部门，在不同的业务场景落地应用。

• 研究院金工量化团队：目前所需研究数据统一从平台获取，可直接重复使用商品研究院挑选的数据，并将生成的因子数据、模型结果数据沉淀至平台形成新的数据资产，供后续研究持续使用。

• 东证期货移动金融部：平台对其输出了模板图表数据、品种观点、研报、热点动态，赋能该部门负责的用于C端客户运营的APP。

• 东证期货金融产品部：平台对其输出了FOF管理功能，实现了产品引入流程的数字化、自动化，为公司投研交易一体化FOF平台打下了坚实基础。

• 东证期货资产管理业务部：平台对其输出了投研数据，协助其利用数据对其资管产品模型进行研究优化。

• 东方证券研究所：平台与其合作了股票因子和公募FOF，将证券端相关研究数据和模型结果沉淀至平台，为客户提供更全面的服务。

随着东证期货投研一体化平台的不断迭代升级，沉淀至平台的数据种类会更加丰富，打通与公司内部其他部门的合作，赋能更多的业务场景。

期货程序开发(期货软件开发)

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