专栏首页AI2ML人工智能to机器学习从交易所到比特币交易所 [上]

从交易所到比特币交易所 [上]

上海交易所的前总工程师白硕研究员幽默地解释对区块链的重视,将自己姓的中文拼音BAI解释为Blockchain走到AI的前面是一种命中注定。 我们在此也认同这种区块链未来的大好山河。 借用最著名的本家之一李白,诗仙的一名句, "我有迷魂招不得,雄鷄一唱天下BAI",把我的中年心事, 对交易所浅薄认识分享给大家。

一,交易所的直观印象

到18年3月为止, 前10大按市场总值来排名的交易所如下, 美日中港占据前五。

其实去年2017年, 全球十大交易所美中日英占据前五, 大家看到2018年,中国还是没有保住前三的位置。 大家都知道现在创业成功的标志之一就是上市, 去交易所发行股票。但是你知道交易所本身也可以是一种企业形式, 也会有上市, 还能在自己交易所上市。 一般来说交易所有两大类,公司制,以盈利为目的的, 还有一个会员制,不以盈利为目的。

尤其近10年以来, 交易所背后的母公司在不停的合并交易所, 形成几大交易所母公司的集团巨头。 譬如纽交所的母公司ICE集团, Nasda集团,CME集团等等。 而且市场甚至认为这种合并的趋势会愈演愈烈。 很多人对这种合并持乐观态度, 认为会进一步提升市场的流动性。

另外, 每个交易所对上市公司要求,上市周期,利润要求都不一致, 所以怎么上市应该是很深的一门学问,需要专业的咨询,就不混淆误导各位。

二,为什么会有交易所存在

当然交易所就是撮合买卖双方的地方, 而这种撮合会带来一个期限转换(maturity transformation)的作用, 所谓期限转换直白了就是『借短债放长贷』,是银行最擅长做的事情,吸储放贷就是这个事情, 但是交易所交易的是企业的所有权凭证-有价证券中的股票, 是的市场能够分享企业的成长收益。

前面讲到交易所因为业务的复杂和风险的考量, 希望买卖双方具有一定的资质和信用(经纪人或者自营商), 于是普通人买卖股票,就会通过这些有资质的人(经纪人)去交易所买卖。 经纪人也不能白忙,得收取佣金。 那么是不是经纪人很赚? 也得看流量。 市场好, 流量高,肯定不错!所以自带流量,要的!

有买卖的地方,就会有潜在的庄家(做市商), 交易所因为庄家有提供流水的义务所以也鼓励他们的存在, 而买卖双方也希望借助庄家见多识广的定价能力, 希望提供一个市场公允价格的参考或者初始价格。 那么做市商的资历是不是更牛,是的,著名的如高盛、美林、摩根斯坦利等响当当的名字。 要注意国内因为庄家行为类似赌场, 所以禁止民营的做市商。

再由于股票性质的特殊性, 需要专门的托管机构(托管银行)来帮你管理你的股票,或者其他有价证券的背后权益的行使。

正是有了托管机构的行权, 为了避免一段时间内每一笔买卖都最后造成托管机构的手续, 就要对买卖的数量和金额做一些合计, 抵消一些买卖的操作给托管机构带来的实质影响,否则会造成大量人力物力的浪费,这就需要清算单位的帮忙了。

此外, 还因为股票的特殊性, 背后代表了公司的拥有权。 那么具体行权的时候,也需要专业的注册代理(股票过户代理人)帮忙行权。 而他们又不能一家一家托管结构去了解细节, 所以就有了一个中央证券托管的结构。 而中央证券托管可以看成是托管的托管。

至此,我们终于把围绕股票交易,一系列实体对象如何介入的介绍了一下。

三,交易所的业务有哪些?

根据上面的实体对象, 那么一次交易周期, 就需要下单,执行,清算,结算,拥有权,新交易。

在这个周期里面, 买卖双方都得经历类似的步骤, 接触经纪人,交易所,清算部门, 结算机构,托管机构。

当然, 所有合法的金融活动都最后少不了政府结构的监管, 而交易所也需要做市商的流水。

所以对应到这个周期里面, 首先就是会有匹配引擎(match engine)把买卖的单子匹配上。 而匹配引擎少不了检测统计安全性保障。

这个匹配引擎其实是交易系统的很小的一部分, 还有庞大的交易后系统和监督系统。

譬如,庞大的清结算部门

所以交易所的清算部门和结算部门要对应和CP,SP打很多交道!

整个流程全部串起来,就能明白交易系统本身只是交易所业务的很小的一部分。

同时, 也需要各种监督业务也在内, 操控市场,内部交易,虚假交易, 暴力交易, 粗手指失误, 洗钱等等,统统不能放过。 并且会涉及到各种交易数据, 报告,背景调查,案例管理等等。

每种监督审查都可能有五六大步骤, 目标股票选择, 调研, 审查前选择,审查,处理等等。

这样, 再把所有的这些综合在一起, 交易所对应的买卖业务就会如此复杂。 当然还不能少了上市的业务,就是大家最熟悉的敲钟的部分。

对应到各个模块系统之间的链接架构就会更加复杂。

因此,一个交易所必然有市场 组织管理,服务部门,销售相关部门, IT部门, CEO和负责的委员会, 另外会有一个独立的审计部门。

说到IT部门, 那么数据中心的安全就是极其重要的。

这样,我们把交易所的主要业务简单介绍了下。

小结:

从交易所使命出发, 概要的分析了下传统交易所业务的构成, 下一期, 我们对比一下比特币交易所,和传统交易所相比有什么不同。 但是有一点也许会是类似的, 未来大交易的出现可能会成为主流。

参考:

https://www.ig.com/au/trading-strategies/what-are-the-largest-stock-exchanges-in-the-world-180905

本文分享自微信公众号 - AI2ML人工智能to机器学习(mloptimization)

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2018-11-15

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • TFS2018环境搭建一硬件要求

    TFS可以安装在Windows Server和Windows PC操作系统中,但是TFS2018和2018只支持64位操作系统中,早期的版本没有操作系统的位数限...

    郑小超.
  • 一些常用的算法技巧总结

    数组的下标是一个隐含的很有用的数组,特别是在统计一些数字,或者判断一些整型数是否出现过的时候。例如,给你一串字母,让你判断这些字母出现的次数时,我们就可以把这些...

    帅地
  • 『高级篇』docker之Mesos集群架构图(23)

    IT故事会
  • 一张图解释负载均衡

    首先当大量用户访问时候,先请求到nignx服务器,因为nignx对于高并发支持较好,所以由nignx服务器将访问需求分配给不同的apache服务器,apache...

    smy
  • 理解BitMap算法的原理

    位图:一种常用的数据结构,代表了有限域中的稠集(dense set),每一个元素至少出现一次,没有其他的数据和元素相关联。在索引,数据压缩,海量数据处理等方面有...

    我是攻城师
  • Diss所有深度生成模型,DeepMind说它们真的不知道到底不知道什么

    深度学习在应用层面获得了巨大成功,这些实际应用一般都希望利用判别模型构建条件分布 p(y|x),其中 y 是标签、x 是特征。但这些判别模型无法处理从其他分布中...

    机器之心
  • 200行代码,一行行教你自制微信机器人

    1) 用一个windows客户端工具运营公众号,真的很局限。虽然工具的功能很强大,能自动添加好友,自动拉好友入群,关键字回复等等,但是有一个绕不开的点,它是一款...

    用户1634449
  • 迷人又诡异的辛普森悖论:同一个数据集是如何证明两个完全相反的观点的?

    在辛普森悖论中,餐馆可以同时比竞争对手更好或更差,锻炼可以降低和增加疾病的风险,同样的数据集能够用于证明两个完全相反的论点。

    大数据文摘
  • python基础类型(一):字符串和列表

    注意到最后三个的单双引号是嵌套使用的,但是最后一个的使用方法是错误的,因为当我们混合使用两种引号时必须有一种用来划分字符串的边界,即在两边的引号不能出现在字符串...

    渔父歌
  • 多线程:为什么在while循环中加入System.out.println,线程可以停止

    这个我们都知道,由于 stopReqested 的更新值在主内存中,而线程栈中的值不是最新的,所以会一直循环,线程并不能停止。加上 Volatile 关键字后,...

    用户1655470

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券