這篇文章主要參考 CMEGroup 里面公開的服務(wù)模塊， 當(dāng)然最終我們的系統(tǒng)里面有些部分會簡化或者豐富，先30000英尺高空俯視他們系統(tǒng)提供了哪些服務(wù) （鏈接）：
清分 Clearing
最下面是clearing 中文翻譯過來叫清分， 這里有必要區(qū)分幾個名詞：清分；清算；結(jié)算， 知乎了一把：
清分? Clearing =? 記賬
對交易數(shù)據(jù)依據(jù)機構(gòu)和交易類型進行分類匯總，并計算結(jié)算金額的過程。
清算 Settlement = 算賬
指根據(jù)清分結(jié)果對交易數(shù)據(jù)進行凈額軋差和提交并完成資金劃撥的全過程。
結(jié)算? Settlement of Accounts = 轉(zhuǎn)賬
指完成客戶賬戶間資金劃撥的全過程。
記賬從字面上理解非常明了， 但是在交易系統(tǒng)里面的記賬， 是個非常復(fù)雜有挑戰(zhàn)性的模塊， 由于交易頻次非常之高， 保證transaction 一致性會是個挑戰(zhàn)。 這個模塊也是整個交易平臺的基礎(chǔ)、核心之一，? 如果錢都沒有記對、算對， 其他部分就皮之不存毛將焉附； CMEGroup 里面說了他們clearing 系統(tǒng)每年處理金額大概在 $1,000 trillion（萬億），這個是流水，應(yīng)該是合同的面值，也會包含杠桿部分； 但是這個也是非常牛掰的量。萬分之一， 足夠一個公司活下來了。
交易平臺
大部分人的注意點在這里， 這里也是占整個交易系統(tǒng)非常大部分的模塊。
匹配系統(tǒng)
根據(jù)不同的匹配算法，撮合成交訂單， 最簡單的匹配的邏輯其實很容易理解， 買賣單子按照價格分別排兩個列表， 買價（BID）從高到底（買價越高越容易成交），賣價（ASK）的從低到高（賣價越低越容易成交）。 然后入砌俄羅斯方塊，買價格大于等于賣價格，這兩個單子就匹配好了。
比如市場現(xiàn)行情如下， S&P500， 最高買價（BID）, 2041.00； 最低賣價（ASK）2041.25， 點差0.25（記得，還有上文說的做市商）， 如下你現(xiàn)在下個 在2041.25 買 100 的委單。??
剛好有賣價在2041.25的單子150個，當(dāng)然這150個有好幾個人下的，? 從上到下，依次成交，直到最終100個單子全部被匹配掉，還剩下面的50個。
匹配系統(tǒng)， 其實只干了這一件事情； 同時匹配系統(tǒng)需要把價格廣播出去， 在我們這里， 價格沒有因為此單影響， 最終還是， 2041.00 / 2041.25; 如果用戶買了200個， 那么價格就會調(diào)整到， 2041.00 / 2041.50; 這個時候可能更多人買， BID 價格會繼續(xù)往上漲。 或者流動性供應(yīng)商注入更多的BID 單子， 最終點差穩(wěn)定一定范圍內(nèi)， 而價格根據(jù)買賣雙反的博弈，往上或者下移動， 大家可以參考市場深度圖， 可以看到買賣雙方那方更強。 如下面的市場深度圖可以看出那方更強：
價格
從匹配系統(tǒng)出來的價格就是我們?nèi)粘Ｕf的價格， 還有五檔數(shù)據(jù)， 歷史數(shù)據(jù)， K線整合等等， 就是另外一個模塊，專門負責(zé)價格的聚合整理和廣播出去。?
下單
負責(zé)接收你買賣指令的地方， 在發(fā)送到匹配引擎前， 需要做風(fēng)險檢查， 比如資金充沛與否，是否在黑名單， 賬號是否被鎖定等等。?
風(fēng)控
風(fēng)險的監(jiān)控和管理，在開市的時間， 特別當(dāng)海量的單子涌入系統(tǒng)， 用戶的持倉，現(xiàn)金，占用保證金，浮動盈虧等都在不停的變化， 對風(fēng)險的實時監(jiān)控是個非常大的挑戰(zhàn)。
前置機（Front-end）
嗯， 最終到我們用戶可能接觸到的地方， 這里控制用戶入口， 用戶session 會話的管理，輸入訂單，取消，查詢訂單信息， 查看賬戶持倉比等等信息。?
規(guī)則引擎
這里的我們所說的規(guī)整是關(guān)于交易的， 有個專有的名詞： 算法交易、量化交易（Quant）；一聽就是個非常高大上的名稱， 特別在集合當(dāng)今熱門大數(shù)據(jù)和AI； 提供這樣服務(wù)的公司更是如雨后春筍遍地開花， 這可能的確也是未來的交易方向， 據(jù)說現(xiàn)在排名靠前的基金投資公司， 大部分的投資決策是靠計算機規(guī)則驅(qū)動。 這也不難想像， 在過去， 主要靠“老司機”喊單， 哎， 金叉，或者死叉發(fā)生了，大家快加倉或者減倉！到某個壓力位了， 大家注意了等等；? MACD, RSI, KDJ, BOLL, 能上的指標(biāo)和參數(shù)都給上了。整個交易頁面看起來如蜘蛛網(wǎng)一般，讓人感覺上好像很牛掰； 但是靠 “老司機” 喊單， 一雙肉眼觀察還是慢了， 老司機也不能記得所有的參數(shù)指標(biāo)， 記得的歷史價格范圍有限，有時候還眼花，或者有個人情緒； 這個時候計算機就派上用場了；于是乎人們把這些經(jīng)驗電子化， 建立相關(guān)的計算模型；然后把某種產(chǎn)品的過去幾年歷史數(shù)據(jù)都跑一把， 看能否跑贏大盤，不斷調(diào)整自己的模型， 最終驗證自己的方法盈利相當(dāng)很不錯，然后動真格了， 拿真金白銀操練， 完事了最后還是虧？? 歷史是驚人的相似， 但是推動歷史的卻是黑天鵝事件。
有個比較有意思的模型， 每次投資都在上次基礎(chǔ)上雙倍投， 按照理論只要你錢夠多， 只要最后一次中了， 這樣你就可以絕對賺， 但是這個只存在想象的世界里面， 事實證明是錯誤的，首先你沒有無限多資金；現(xiàn)在很多的模型，已經(jīng)遠遠超過一般人能夠理解的范圍， 都是些研究金融，數(shù)學(xué)，甚至物理的博士搞出來； 日常我們接觸比較多的止損， 其實是一種最最簡單的模型， 當(dāng)價格觸及設(shè)定的止損線， 就立即在市場上面下一個市價單，這個其實就是個自動化交易的過程，以后你也可以跟別人說你也在搞量化交易！
結(jié)合現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)和AI， 量化交易想象的空間將非常之大， 如果能將這些金融工具能夠以非常便捷、低成本， 低門檻的帶給我們云云個人投資者，對于投資領(lǐng)域無疑如普羅米修斯之火, 達到真正意思上的金融面前人人平等。
后交易（POST TRADE）
傳統(tǒng)意義上， 這部分可能針對OTC 比較多， 由于OTC交易的復(fù)雜性， POST 階段有非常多的事情需要處理， 對比校驗， 確認(rèn)，再確認(rèn)等。 投行后面一般都有一個龐大的團隊負責(zé)處理這部分的工作， 所以他們現(xiàn)在更趨向于推薦STP Trade,? 筆者在摩根時候的團隊花費很大部分精力處理這部分的工作， 聚合每個trade, NEW, CONFIRM, SETTLE, MATURE 等不同階段花費的時間。 從而可以找出， 那個步驟有瓶頸， 這里影響到公司不少一部分的利潤。?
其實整個交易的生命周期， 海量的數(shù)據(jù)被生成， 在過去，這些數(shù)據(jù)也許只能作為一個備份，放在哪里， 現(xiàn)如今大數(shù)據(jù)處理日趨成熟， 對于這部分?jǐn)?shù)據(jù)的挖掘，興許能夠發(fā)現(xiàn)很多意想不到的結(jié)果！
下面系列，將結(jié)合我們的業(yè)務(wù)， 更多談到技術(shù)相關(guān)的部分， 業(yè)務(wù)的部分本人也是班門弄斧， 略懂一二， 大部分的見解也是管中窺豹， 理解可能多有偏見和不足， 歡迎拍磚！
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