一种证券交易参考数据整合系统的制作方法

本发明涉及证券交易参考数据整合领域，特别是涉及自建证券交易参考数据整合系统。

背景技术：

证券交易参考数据主要是指股票、债券、基金、期货等金融产品信息，信息来源包括交易所、银行间市场、资讯供应商、合作机构、公司内部等。

参考数据是证券交易的基础，是风险控制和制定交易策略的前提，在传统证券交易中，大家一般直接采用来自交易所或资讯供应商的参考数据，这往往带来很多问题：

1、不同的数据来源获取的信息，可能只是真实信息的一些不完整片段。比如只通过交易市场获取参考数据，可能无法第一时间获取即将上市的产品信息；比如通过彭博的参考数据接口，只能获取当天有行情的产品信息；

2、不同来源的数据信息，质量可能参差不齐，各有优缺点。比如万得的参考数据提供了同一债券在不同交易市场的对应关系和详细的产品分类，但是每天更新的推送时间会晚于其他资讯提供商；彭博的参考数据更加全面，但是没有同一债券在不同交易市场的对应关系；比如彭博和万得在各类产品或者具体产品信息的某些字段上的可靠性更高；

3、发现资讯商的数据存在问题，只能等待对方修改，而无法把主动权控制在自己手里。

技术实现要素：

发明的目的在于提供一种制造业专用机械钻床及使用方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，发明提供如下技术方案：为解决证券交易中现有参考数据系统的缺陷或不足，本发明提供一种可靠的和可扩展的证券交易参考数据整合系统。

本发明所采用的技术方案是：以消息总线、加载处理服务、数据加工服务的松散后台服务架构，便于系统扩展，且容易确保业务单元是否正常工作。加载处理服务根据预先定义消息协议、数据转换规则和缺省值规则，元数据加载引擎加载源数据，消息协议转换引擎将源数据按已定义的消息协议转成内部消息，数据转换引擎按已定义的数据转换规则和缺省值规则对消息数据内容进行转换。数据加工服务定义了数据优先级规则，并预留了数据人工维护接口；加载处理服务消息接收引擎接收加载处理服务生成的内部协议消息，规则处理引擎按已定义的数据优先级规则对消息进行加工整合并输出整合后的参考数据，数据存储引擎对输出结果进行存储；数据人工维护接口提供了修改整合后的参考数据的功能给用户。

与现有技术相比，本发明提供了一种思路和方法，对一种或多种来源证券交易参考数据进行加工整合，解决了传统证券交易参考数据面临的参考数据信息不全、参考数据来源单一、参考数据不可控等问题和风险。

附图说明

图1为证券交易参考数据整合处理服务架构图。

具体实施方式

结合图1，

详细说明本发明的一个具体实施例，但不对本发明的权利要求作任何限定。

如图1中所示，证券交易参考数据整合系统，分为加载处理服务和数据加工服务，两者分别可以部署一个或多个实例，通过消息总线进行消息交互。加载处理服务分为消息协议定义模块，数据转换规则定义模块和缺省值规则定义模块，数据加载引擎，消息协议转换引擎，数据转换引擎。数据加工服务分为优先级规则定义模块，人工维护接口模块，消息接收引擎，规则处理引擎，数据存储引擎。

消息协议定义模块定义参考消息在内部系统所使用的协议，可以但不限于json、xml、fix、binary。

缺省值规则定义模块定义了不同消息中一个或多个字段的缺省值，比如币种可以缺省定义为人民币cny。

数据转换规则模块定义了外部数据值与内部数据值之间的映射转换关系，比如外部数据的星期一到星期日用1到7来表示，那么我们可以定义映射转换关系，1->mon.，2->tues.，3->wed.，4->thur.，5->fri.，6->sat.，7->sun.。

数据转换引擎根据缺省值规则定义模块和数据转换规则定义模块定义的规则，对数据进行处理。

优先级规则定义模块可以但不限于定义不同来源消息的优先级，消息中具体字段的优先级等。

人工维护接口模块可以支持用户手工修改证券交易参考消息的各个字段的值。

具体的工作原理如下：

加载处理服务：

数据加载引擎从源数据加载参考数据到内存，可以但不限于从数据库、文件、接口服务。

消息协议转换引擎将数据加载引擎加载的内存数据转换成消息协议模块所定义的内部消息协议，例如我们从银行间交易市场获取到的参考数据为“债券代码=160016，债券名称=2016年记账式附息(十六期)国债，发行人=中华人民共和国财政部，发行价格=98”，内部系统所使用协议为json，那么经过消息协议转换引擎处理的结果为“{“productid”:“160016”,“productname”:“2016年记账式附息(十六期)国债”,“issuer”:“中华人民共和国财政部”,“issueprice”:“98”}”。

数据转换引擎根据数据转换规则模块和缺省值规则定义模块定义的数据映射关系对消息协议转换引擎处理结果进行转换，例如我们定义为银行间交易市场的债券代码加上.ib后缀，币种缺省为人民币cny，那么一条从银行间交易市场参考数据文件中获取的数据经过数据转换引擎处理后的结果为“{“productid”:“160016.ib”,“productname”:“2016年记账式附息(十六期)国债”,“issuer”:“中华人民共和国财政部”,“issueprice”:“98”,“source”:“cfets”,“currency”:“cny”}”。

加载处理服务通过消息总线将处理后的消息发送给数据加工服务。

数据加工服务：

数据加工服务的消息接收引擎通过消息总线订阅到消息后，发送给规则处理引擎进行数据进一步加工处理。

规则处理引擎根据优先级规则定义模块对接收到的数据依次进行处理。例如在优先级规则定义中，我们定义来自资讯供应商wind的参考数据优先级高于来自银行间交易市场cfets的数据，但是来自cfets的数据中发行价格issueprice优先级高于来自wind的数据中的issueprice，我们先收到来自银行间的数据“{“productid”:“160016.ib”,“productname”:“2016年记账式附息(十六期)国债”,“issuer”:“中华人民共和国财政部”,“issueprice”:“98”,“source”:“cfets”,“currency”:“cny”}”，然后收到来自资讯供应商wind的数据“{“productid”:“160016.ib”,“productname”:“2016年记账式附息(十六期)国债”,“issuer”:“中华人民共和国财政部”,“issueprice”:“97.5”,“source”:“wind”,“currency”:“cny”}”，那么依次经过规则处理引擎处理后的结果为“{“productid”:“160016.ib”,“productname”:“2016年记账式附息(十六期)国债”,“issuer”:“中华人民共和国财政部”,“issueprice”:“98”,“source”:“wind”,“currency”:“cny”}”。

数据存储引擎对每次生成的结果参考数据进行存储，并在系统启动时负责加载历史数据。

人工维护接口可以对数据存储引擎中的数据进行修复，数据修改后，数据存储引擎会重新输出修改后的参考数据给内部系统。

通过本证券交易参考数据整合系统的一系列规则模块和处理引擎，可以整合不同渠道来源的参考数据信息，最终为内部系统输出可靠、全面、可维护的证券交易参考数据。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。