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互联网技术在证券业务中的合理应用

来源:www.timetimetime.net 时间:2019-11-10 编辑:女人

随着互联网技术的发展和全民互联网意识的提高,互联网公司不仅对社交,在线视频,在线游戏,电子商务等传统业务领域感到满意,而且已经开始渗透进入金融领域。以阿里巴巴和腾讯为代表的互联网公司基于其庞大的用户量以及便捷友好的移动应用程序。通过便捷的支付宝和微信钱包等支付和转账服务,如宝等便捷的理财服务逐渐渗透到传统银行业务中,已成为许多客户尤其是年轻人选择的理财窗口。同时,它以创新的方式推出了新服务,例如电子红包,AA收款,家庭水网支付和棕榈结算,这迫使传统金融行业发生了变化。

1 Internet技术在证券业务中的主要应用

根据交易中介,金融市场可分为直接融资市场和间接融资市场。当前,互联网工具已经渗透到间接金融市场(银行)的各个角落,而以证券公司为代表的直接金融市场(主要是证券市场)也在互联网信息化方面进行创新。

证券公司的业务主要分为证券经纪业务,证券投资咨询业务,证券相关金融咨询业务,证券承销和保荐业务,证券自营业务,证券资产管理业务,保证金融资和证券借贷业务以及中间业务。介绍任务。目前,互联网技术在经纪,保证金融资,自营业务和资产管理业务四大业务中具有广泛的应用。从技术角度来看,Internet技术应用程序模型(无论是C/S还是B/S体系结构)均由前端(客户端)和后端(服务器)组成。在上述四个经纪业务中,从互联网前后接入压力的特点来看,经纪业务和保证金融资,证券借贷业务可以归为一类。这两个业务面对大量非特定客户,并且市场和交易要求的时延很低。终端通道上的压力很大;自营业务和资产管理业务可以分为另一类,这两个业务客户数量有限,后端访问压力小。

2证券经纪业务、融资融券业务前后互联网技术应用分析

随着证券经纪业务和融资融券业务面向大量非特定客户,前端(客户)的发展尤为重要。如今,客户资源的竞争越来越激烈。一个界面简单友好、交互性好、功能清晰的前端界面是吸引客户的关键因素。目前,在前端运行的主流平台有两种:web浏览器和移动平台。移动平台主要分为android系统和苹果ios系统。从广义上讲,微信提供的公众号和小节目平台也是移动平台。与网络浏览器相比,目前各大公司的主战场都在移动应用上。就证券公司而言,现有的移动应用功能包括:A.市场和信息,包括市场指数、K线、委托价格、股东信息等市场信息和主要看涨消息,中国证监会,证券业协会公告等信息;b.交易功能,包括用户身份认证和登录,股票、债券、期货等有订单证券的交易:包括市场价格委托、限额委托、止损委托等;C.投资理财产品交易主要包括各类基金产品;D.个人管理,包括修改客户个人信息、银行卡绑定解绑、登录安全设置等。等,前端应用的开发模式通常借用成熟的前端框架。现有的框架包括jquery、bootstrap、react、angular等,每个框架都有自己的优缺点和应用范围。前端开发人员根据具体需要进行选择。合适的框架或框架的组合。随着应用程序功能的增加,前端业务不断增长,负载不断增加,前端性能优化尤为关键。一些现有技术的解决方案,如缓存控制和多路复用、请求合并、按需加载、同步/异步加载等,可以优化前端性能。

在交易期间,证券经纪业务和融资融券业务面临着巨大的客户量,对数据的实时性要求很高,这给后端(服务器)访问带来了很大的压力。一个稳定的后端是实现应用程序各种功能的重要保证。对于小型网站,只需要一台服务器(应用、数据库、文件等,所有资源都在一台服务器上),而对于证券公司服务器,则更为复杂。一是应用服务器与数据服务器的分离:由于证券公司数据服务的重要性,不同业务的应用服务器数据服务的共享,或者数据的提供者与使用者的分离,通常通过专门的数据库。服务器提供服务。二是服务器集群:随着用户数量的进一步增加,单个应用服务器已不能满足需求。与提高单个服务器的性能相比,一种更好的方法是使用分布连接一个新的应用服务器以并行工作。集群是解决高并发性的有效手段。对于网站架构来说,随着用户访问压力的增加,可以利用动态增加的服务器数量不断提高整体负载能力,提高系统性能。而且,随着用户容量的增加,数据服务器的压力增大,也可以使用数据库服务器集群服务。在分布式集群的设计中,在服务器集群的入口之前引入负载均衡服务器来实现调度,并对每个服务器的负载分布进行优化。目前比较常见的负载均衡服务器是由nginx实现的。在应用服务器内部,为了达到高效率,异步调用编程框架被广泛采用,现有成熟的异步调用框架各有利弊。开发人员可以根据实际需要选择合适的异步框架。

3.互联网技术在证券自营业务和资产管理业务应用中的前端和后端分析

自营业务和资产管理业务也可以分为前端开发和后端开发。前端负责与证券研究人员进行交互和演示,而后端负责对逻辑核心实现进行投资。由于这两个业务面对的客户数量有限,因此前端的接口要求不高,对后端的访问压力也不大。这两项业务的核心是,后端根据战略提供投资组合,以实现目标收入或避免风险。证券公司的研究人员应基于对大量历史数据的分析,使用计算机来抽象证券或某些投资目标历史数据与未来预期之间的对应模型。使用此模型,遍历证券列表并选择合格的证券。在每个投资机会时,合并并给出此证券或证券投资组合的收入预期,风险预期等。同时,历史数据和未来期望之间的对应模型也是时间敏感的。随着时间的流逝和外部条件的变化,它需要进行迭代更新。从技术角度来看,数据捕获和数据分析是这两个经纪业务的关键。该计算机使用数学模型代替人工主观判断来计算量化值,从而实现了更加现实的预期收益目标。

简而言之,随着Internet技术的变化,证券市场的信息化得到了极大的发展。证券系统中已经应用了许多技术框架,并且随着客户数量和服务类型的增加,未来将出现更多新的需求。以及新的互联网技术解决方案。

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