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第一部分 量化投资平台介绍 2

第1章 国外量化平台介绍 2

1.1 OpenQuant策略交易平台 2

1.1.1 OpenQuant策略交易平台简介 2

1.1.2 OpenQuant策略交易平台的特点 4

1.2 RightEdge程序化交易平台 7

1.2.1 RightEdge程序化交易平台简介 7

1.2.2 RightEdge的特点 8

1.2.3 开发交易系统的步骤 12

第2章 基于Apama框架开发的平台 14

2.1 Progress Apama 14

2.1.1 ProgressApama平台简介 14

2.1.2 Apama平台架构 15

2.1.3 Apama部件及核心技术介绍 17

2.1.4 客户端开发 25

2.1.5 运行环境 26

2.2 招商量化交易平台 27

2.2.1 招商证券量化交易平台概述 27

2.2.2 量化交易平台整体建设构架 27

2.2.3 招商证券量化交易平台关键技术 31

2.2.4 招商量化交易系统第1期的策略 32

第3章 国内量化平台介绍 34

3.1 金字塔决策交易系统 34

3.1.1 金字塔决策交易系统概述 34

3.1.2 软件逻辑架构和程序化交易需求分析流程 35

3.1.3 金字塔决策交易系统特色 36

3.1.4 后台程序化工作机理 39

3.1.5 金字塔版本简要说明 42

3.1.6 系统配置建议 44

3.2 龙软DTS程序化交易平台 45

3.2.1 龙软DTS程序化交易平台简介 45

3.2.2 DTS交易平台架构 46

3.2.3 交易策略管理 48

3.2.4 DTS平台的量化研究 51

3.2.5 风控管理 52

3.3 盛立SPT 54

3.3.1 SPT专业版和机构版的区别和联系 55

3.3.2 SPT专业版特点 56

3.3.3 SPT的系统架构 57

3.3.4 SPT专业版的运行机制 57

3.3.5 策略开发平台 58

3.3.6 安全策略 60

3.3.7 运行环境 62

3.3.8 应用场景 63

3.4 MagicQuant 64

3.4.1 产品架构 65

3.4.2 核心技术概念介绍 68

3.4.3 安全性策略 70

3.5 开拓者程序化交易平台 71

3.5.1 开拓者（TB）交易平台概述 71

3.5.2 TB分账户管理平台 71

3.5.3 TB交易平台特点 73

3.5.4 TB交易平台优势 74

3.5.5 TB交易平台的TradeBlazer公式 75

3.5.6 模型的测试和优化 76

3.5.7 TB交易平台运行环境 78

3.6 天软量化研究和交易平台 78

3.6.1 天软量化研究和交易平台简介 78

3.6.2 天软金融分析.NET 79

3.6.3 天软量化研究和交易平台结构图 81

3.6.4 天软交易网关架构 82

3.6.5 天软量化研究和交易平台的优势 84

3.6.6 各种场景接入算法交易平台 85

3.6.7 天软量化研究和交易平台框架（TSOrder2） 85

3.7 国泰安量化投资研究平台 86

3.7.1 国泰安量化投资研究平台概述 86

3.7.2 国泰安量化投资研究平台架构及特点 87

3.7.3 国泰安量化投资策略研究平台（QIA-Lite） 88

3.7.4 国泰安量化投资策略执行平台（QRC） 90

3.8 广发证券量化策略交易系统 95

3.8.1 广发证券量化策略交易系统简介 95

3.8.2 策略交易平台提供的服务 96

3.8.3 平台架构 96

3.8.4 交易平台的特点 97

3.9 易盛程序化交易平台 101

3.9.1 易盛程序化交易平台简介 101

3.9.2 平台特点介绍 103

3.10 恒生ITP 107

3.10.1 投资赢家智能交易（ITP）平台系统特点 108

3.10.2 ITP产品优势 110

3.10.3 ITP量化平台的策略开发 112

3.10.4 策略研发与运营执行合理区分 116

3.11 申万量化平台 117

3.11.1 三个平台 117

3.11.2 QAS平台 119

第4章 各种量化平台应用的技术对比 125

第二部分 量化投资系统的构建基础 134

第5章 数据库技术 134

5.1 数据库技术概述 134

5.2 大型关系数据库管理系统 139

5.2.1 DB2 139

5.2.2 Oracle 142

5.2.3 SQL Server 152

5.2.4 Sybase 160

5.2.5 Teradata 165

5.3 小型关系型数据库管理系统 168

5.3.1 Access 168

5.3.2 MySQL 172

5.4 嵌入式关系数据库管理系统（SQLite） 176

5.5 非关系数据库管理系统（NoSQL） 181

5.6 金融数据库终端 185

第6章 开发和扩展技术 189

6.1 开发平台 189

6.1.1 Java开发工具 190

6.1.2 Windows .NET Framework开发工具 199

6.1.3 Delphi开发工具 206

6.1.4 Java、.NET和C/C＋＋开发平台的对比 210

6.2 扩展技术 212

6.2.1 可扩展技术 212

6.2.2 二次开发技术 218

第7章 分析策略开发技术 220

7.1 量化策略简介 220

7.2 量化投资策略开发的程序设计原理 223

7.2.1 事件驱动型 223

7.2.2 目标驱动型 225

第8章 网络安全 227

8.1 保密安全（Security） 227

8.2 对金融网络安全的认识 228

8.3 金融网络信息安全的特性 231

8.3.1 金融网络安全具有动态性 231

8.3.2 金融网络的整体安全防护原则 231

8.4 安全体系结构与安全模型 233

8.5 现有的安全机制与服务 234

8.5.1 网络安全服务 234

8.5.2 网络安全结构模型 236

8.6 金融网络安全主要技术 237

8.6.1 物理隔离网络 238

8.6.2 网关 238

8.6.3 防火墙（Firewall） 240

8.6.4 入侵检测系统（IDS） 250

8.6.5 虚拟专用网 252

8.6.6 数据加密技术 254

8.6.7 智能卡技术 259

8.6.8 扫描技术 259

8.6.9 容灾技术 259

8.7 金融网络安全的防范措施 260

第三部分 量化投资系统的可信性 265

第9章 可信性概述 265

9.1 信息系统面临的系统性风险和挑战 265

9.2 可信性提出的背景 266

9.3 可信性的概念 268

第10章 可信性工程方法 275

10.1 可信性的工程标准 275

10.2 可信性工程的基本原理 277

10.2.1 过程控制和分级控制 277

10.2.2 额外的设计技术 279

10.2.3 需求追踪 281

第11章 可信性分析 283

11.1 可信性分析概述 283

11.2 FMECA技术 284

11.2.1 FMECA概述 284

11.2.2 软件FMECA的分析过程 286

11.2.3 案例 297

11.3 FTA技术 298

11.3.1 FTA概述 298

11.3.2 FTA分析过程 301

11.3.3 FTA分析工具及使用步骤介绍 309

11.3.4 案例 317

11.4 基于Petri网的可信性分析 319

11.4.1 Petri网的发展 320

11.4.2 Petri网的种类 321

11.4.3 常用的Petri网 324

11.4.4 Petri网的结构 324

11.4.5 Petri网的形式化定义 325

11.4.6 标识网和网系统 326

11.4.7 Petri网的分析方法 327

11.4.8 Petri网的结构性质（动态性质） 329

11.4.9 Petri网的规则 333

11.4.10 Petri网的行为 333

11.4.11 Petri网的基本原理 334

11.4.12 Petri网画图工具 334

11.4.13 基于Petri网的在线证券交易协议可信性分析 336

11.4.14 基于P/T系统的量化交易系统的正确性分析与验证 341