海量信息处理。前几天我们和彭博公司交流的时候也提到，在彭博这方面投入比较大，他们也有很多这方面的专利，他们甚至把所有的信息都进行了规范化，有利于大家做量化交易，甚至跟各种新闻，哪怕小道消息都可以用来做量化交易。你发现通过这个方式，投资的手段更加多元化。量化投资有五个步骤，简单说一下，不好意思，中间的图看不到了，首先是计划，也就是规划，大家首先想到做什么市场，做什么品种。二是分析，大家都是行家里手，我就简单的走一下，首先通过计量经济学的模型，像Matib、R等等，用各种各样的数据。三是设计，大家在做完以后拿出模型数据之后肯定要数据模拟，用历史数据，用实时数据试跑，同时实时监控，看盈利指标和预设指标怎么样，不断去调整。四是实施，这里面一定要有快速部署，跟很多人交流，能不能把这个模型拿出来跟实时行情试跑，部署后直接运行，不好马上退下来再进行调整，这是快速部署。RTT，非常小的延时，实时管理风险非常重要，也是监管手段原来对高频交易、量化交易一直有所顾及的原因。为什么？在国外有几个事情，由于量化交易有错单，算法错了，在国内也发生过，中金所发生过，发现循环错了，交易所一看这个系统有人冲击，马上把口停了，这是程序错误、算法错误实时风险的控制，这也非常关键，这是第四个部分——实施。五是运行与维护，甚至参数的调整，这是五个过程。
量化交易这几年高频交易发展最快，现在国内交易所也在做技术竞赛，我印象很深，我当时在2001年初去CME的时候，报单反馈是多少呢？低于1秒那是国内很多年做的事，说能够低于1秒，那是2001年。后来发现头几年，大概2007年、2008年所有公司都说，我可以低于1毫秒，去年和今年，这两年竞赛更快了，有些说0.5毫秒，前段时间又说，我到300了，前几天有人告诉我，低于100呢，到了100微秒。听起来都恐怖，我们做IT都知道，网络设备之间的速度就是这个速度，他能够把系统做成速度。这是国际的竞赛，竞赛为了什么？都是为了高频交易高速发展的要求。国内在这方面相对滞后，最近各个交易所都是建系统及我后面再简单说。高频交易的特点，一是要求系统延时非常低，如果看的是报单非常快，分析慢了，全都没有用了，当时行情也过去了，这是技术设施有这么一个要求。二是高频交易为什么大家说发展非常快？资金流动性很高，这个说白了大家都知道，高频交易当时不流仓，你的利息都是你自己兜里的，这是投资成本的问题。其实里面会员单位也讲了，以前不是说三个收入构成吗？高频交易为什么很多在国外投资也是一样，他们看分析成本，这个成本就非常低。三是持仓时间非常短，四是效果，我了解的，每笔收益率很低，总体收入比较稳定，这是高频交易的特点。
这是数据来源，刚才陈总也展现了，来自同一个地方。国际上高频交易的发展比例，美国、欧洲到了60%，这几年国外交易所都在进行技术竞赛的推动力。国内各个交易所对程序化交易，对量化交易进行了统计，都要注册，数据大概占到20%。这个并不准，有一些没有登记，没有登记交易所里面有一个统计，什么统计呢？1秒针超过3个，即使没有报也归到那一类，一天持续报单超过多少量也是这个数据并不是非常准确，是20%，和国际差距还是很大。为什么差距这么大？里面有很多原因，我们算法交易比较多，为什么算法交易比较多？目前技术的局限造成的我知道很多量化交易平台速度不够快，在策略分析执行的速度不够快，这时候你说历史分析的东西，跟现实行情分析是不相符的。我们的客户也是这样，套利做得比较多，套利是确定性的套利做得非常多，而高频交易我了解的基本上绝大部分还是靠人来操作，现在是大连交易所EP，大家说炒手，他们很早之前找到我，为什么找我们呢？有几个局限：第一我怎么做呢不想让人知道，就是黑箱；第二，我们有一个非常大的大户，炒手炒得非常好，进去3个月说要休息1个月，每天挂撤量非常大，交易量非常大，说人扛不住，不能一辈子看这个。他不懂得算法，也不想把他怎么做告诉你，这是一个瓶颈，现在高频交易都是在国内人工操作的量比较大。从另一个数字也能看到，国内机构投资客户不到2万，这是活跃的，跟登记的客户不一样，登记客户是69万。国内逐渐往机构在转，现在有很多也不做量化交易，说明我们国内在量化交易发展潜力非常巨大。
量化交易在国内存在什么问题呢？一是证券市场，大家知道证券市场目前做量化交易的可以说没有，为什么这么讲？证券交易市场交易反馈速度和行情速度，报出去半天行情出来，中间所有的黑盒你不知道，这里面做量化交易最忌讳的事。期货市场什么情况？行情速度2次/秒，对行情质量和有效性来说有很大的限制。目前反馈速度是10毫秒至20毫秒之间，是国内交易所的交易反馈速度，这个反馈速度也有很大的局限性。刚才有人问我，我们的量化交易平台，交易系统达到几毫秒，这个不难，但是去那边几十毫秒，这个速度也有一些问题了。另外教育培养，我知道很多家都在进行研究，国内这方面不成系列，我觉得在行业里还是要进行多一些扶持。另外，高频交易的技术瓶颈，我说两个词，一是慧眼，一是飞毛腿，你策略哪来？根据各种信息来，如果你的信息不丰富，你的眼睛就是白内障，看不到，这时候不会有好的策略。另外的飞毛腿，尤其高频交易来说，我知道做量化的没有做非常高频的，我收到一些量化平台在策略执行非常满，分析出来执行不了。
又反复到前面我在说的，飞创公司是一个交易所下属的公司，一个方面角色是为行业技术进步推动，另一方面又是公司，希望能力盈利，我们在选择作为一个新兵，作为行业市场开发产品的新兵怎么利用自己的价值进入市场？我们有我们自身的价值，从数据源，我们推出了五打行情，从速度来说用2次/秒到4次/秒，我们希望以后能推出实时的产品，从行情数据来说希望给行业一个很好的支持。二是一个技术平台，现在我知道用得比较多的，我们希望能够通过自己的产品改变现在存在的问题。
量化平台的解决方案，首先五个步骤，后四个步骤必须非常丰富，你能够自己建策略，建策略能够实时模拟、实时部署、实时测试，另外进行评估，这才是好的量化平台。作为一个交易所下的公司，我们从几个分析：我们正在开发新的交易系统，目标非常明确，最起码能够达到国际上的先进水平，首先低于1毫秒。我们的优势是什么？对于别人我不敢讲，对于大连商品交易所我们有自己的优势，能够做到速度这么好是我们的优势。刚才牟总说形成统一化的交易后台，我并不是非常赞同，谁对谁的了解最深？谁对谁开发得最好。对另一个交易所你不可能了解那么深，既然是这样，后台的差异化、个性化就必然存在。三是有慧眼，没有好信息，你还是摆脱不了同质化的竞争。最后一个量化平台，能够负荷高频交易的量化平台。
这是我们的优势了，作为交易所管理商，向现货数据、期货数据都可以进行研究、开发，现在交易所正在开发舆情系统，对新闻的数据进行分析，正在开发这样的系统，在交易所这个公司，我们把交易所已经形成的产品和技术用到市场上面来。最后是量化策略平台，前面说到就不重复。平台上大家都提到，初步从传统交易时代到高速交易时代，不同资产的配比，不同交易所的融合，现在推进大家参与到国际期货交易竞争上来，云以后是发展趋势，希望大家关注这个事情。
谢谢大家。
朱斌：非常感谢胥总的精彩报告，下面进入讨论环节，有请丁鹏博士(600804,股吧)，方正富邦资深策略师；夏小涛，PROGRESS中国高级业务顾问；朱平，SunGard中国区首席运营官；SAP/Sybase亚太区技术总监邝俊雄有请。今天讨论了很多IT技术，IT技术的核心是为期货公司服务的，我们分会场的主题是IT量化交易，想请问夏小涛，一些到海外观察，量化交易不仅仅是程序可以解决的问题，还牵涉到一套交易，请夏小涛介绍一下量化交易平台构建应该注意哪些？
夏小涛：非常荣幸跟大家交流量化交易系统构建有哪些难点，因为我个人工作的关系，经常有客户问我，我们不需要了解为什么要建量化交易，我们很想知道怎么建量化交易？你能不能告诉我，你们公司在大的投行如何构建？经过这么多年我有一些感悟和大家分享，国外顶级投行在国内有点靠不住，国内是完全不同的市场。第二，我认为可以借鉴的一点，首先定位你的客户群体，你为谁做事情。我们刚开始和客户聊总说我要建普惠的量化交易平台，只要是我的客户，无论手上有100亿资金或者是5000块都可以使用量化交易平台。我要建的量化交易平台是蛮复杂的一件事，在短时间内提供一揽子方法是不可能的，要分清楚为谁服务，还是高净值人士，或者很多散户？机构客户在构建量化交易平台的时候首先不要想着为他们提供这个策略了，我接触的没有一个愿意采取证券公司、期货公司的服务，说我这个产品做一级市场、二级市场、对冲基金，没有大的机构客户愿意这样做。他们需要一些算法的，我们在这方面如何加大是一个问题。另外一种服务，有一些高净值的客户，他们的需求也是不一样的，他们的特点你告诉他，我帮你切单，我悄悄下到市场，不可能的，他没有这么大的单子。另外一个特点是与时俱进的，有一些钱的个人投资者很灵活，他们不再做股指期货的套利，我们做一级市场、二级市场的套利，期货市场长期放空单，在现货市场做波段。
第二，也是跟大家交流，量力而行。不是因为中信，或者因为南华花了1000万建了一个平台，作为市场参与者我也要花1000万建一个平台，我手上掌握的资金只有500万，我为什么要这样做？我必须得做，我是市场参与者，我和大的机构客户在竞争的，那怎么办？倒不如买一些他们的服务，我接触一些私募客户总是说我们买一个你们的产品，我说我不建议你这样，我倒是建议南华期货有我们的服务，你可以纳入。客户想去做验证策略的东西，不需要花那么多钱。
第三，知道自己是谁。有很多人老是说像你们经常做策略，可能每年都在写策略，为什么不自己去做？变成一个市场参与者？每次说到这里我都很自卑，我也不是学数学出身的，我们只是工具的提供商，不是市场参与者。蛮简单的一个问题，很多客户都遇到相同的问题，刚开始很多证券公司的想法是我要为的客户提供挣钱的策略，这是一个野心勃勃的计划，我就问他，你真能写出来保证挣钱的吗？因为策略面临失效的问题，可能在不同市场上，熊市、牛市、振荡市，不同市场上怎么保证能挣钱？为什么你的资管不去用？而且收费非常便宜。
朱斌：接下来请邝俊雄谈一谈。
邝俊雄：SAP这边，我以前在Sybase，今年和SAP合并了，确实和亚太也做交流，推动算法交易平台的方案，我包括在香港、新加坡、韩国几个地方都有机会做这部分的客户实施或推广，跟前面专家所提到有共同的地方，我刚才提到好几个专家都有提过的其中一个，在整个算法交易也好，量化交易也好，里边最重要就是怎么做差异化的功能出来？确实很明确，也很明显，在客户里都会提到，不光光只是做菜单，不光光做高频，希望找一个平台，在平台层面把他在整个算法交易来不同的应用都统一在这个平台里实施，这是第一点我们比较深的体会，而且在平台层面上怎么很快把这个系统部署出来这确实很重要，讲一个例子，我们有客户在香港那边用平台做这样的方案，希望3个月把高频交易系统部署出来，从一开始的需求到后面部署上生产，后面会有更多不同的想法，怎么利用平台回应市场需求？确实是其中一个很重要的需求我会有体会的，应该是怎么在客户里找一个这样的平台，让他在上面可以发展算法交易，这是第一点。
第二点我觉得比较重要的，平台层面怎么提供一些企业家的平台功能？比如说最简单的，我们之前做过一个很客户里头的研究，怎么提供一个备份的？那都是他的重点。其中还有一个，在平台化或者企业化平台里头，我去拜访都提到安全性，比如有些客户是私募，或者多出来的一些算法，打出来一些模型要交给IT部门做运营，怎么保障这一类的算法在平台算法可以做加密、保密？每一个客户都会问到这些问题，怎么保障我的算法是自己差异化的资产，企业家的平台也很重要，这两点是我见到不同的客户在技术层面里，在搭建平台里特别关心的一点，谢谢。
朱斌：我们也知道量化交易就像刚才彭会长介绍的，一旦跑进市场以后能在旁边不干预，万一系统出现风险就可能会导致你很难把握的风险，我想请朱平谈一谈量化交易风险怎么控制？
朱平：首先非常感谢给我这个机会。从我的经验来说，我认为只要有一个比较好的风险管理措施，量化交易的风险并不大，我跟大家稍微分享一下我自己小的认识，量化交易从这三个方面考虑，一是交易前风险，我们讲客户分析，不只是对分析，对客户交易分析也要清楚，对客户交易的习惯、交易量，每一次下单动作怎么样都要有所了解。我以前在咨询公司的时候跟客户讲好一点，每个客户准备做什么，我们的IT、技术人员在当场、现场可以观察，随时做出决定，这是对客户的了解。
第二，很重要的是团队的培养，在你做支持量化交易之前一定要有一个有效的团队，期货公司的人才培养处于很关键的时刻，要从量化交易从2%做到60%的阶段需要培养人才，人才不只是对业务有所了解，对技术有所了解，对风险有敏感度，如果有这样的团队才能够把这个事做好。二是交易中的风险管理，也就是说在交易之中会出现怎样的风险？一是你要对每一个客户有不同的交易额度，这个定义很清楚，因为不同的客户，我们以前的定义机构类客户有A、B、C三类，比方说我刚才讲了，对速度要求不一样，因为很多时候用了太多的风险管理就会影响速度，速度和风险控制有矛盾，我们怎么把这一块做好？以前的做法风险官直接在交易旁边，和交易员一起工作。第二块我觉得很重要的，我们通常做的系统，不管量化系统怎么样，大多数从数字，按照现在市场情况做一个分析，做一个交易还有几点比较重要的，网络情况怎么样？现在网络一旦出现问题，怎么能够及时的做出决定？网络不会造成交易速度减慢，会造成信息更新减慢，这一块怎么去做？刚才海涛讲的一块我非常赞同，我们讲别的方法的信息，比如说美国发布了QE3新闻，这个新闻会对市场造成什么样的影响？如果今天5点美国发布QE3的决定，我们在系统运行怎么做？今天的措施就应该有所改变。当前可能出现什么情况要做一些分析，我觉得很重要。第三，怎么能够把这些数据连在量化平台里，我觉得非常重要。现在都是人为控制，人为控制最大的挑战是反应比较慢，等你知道这个问题出现已经快完了，这几年发生的事情就是这样的情况，这也是大家值得注意的一块。
第三，后台。交易做了以后怎么有后台支持，也是作为防卫的最后一块，只有三块都做到位了，量化交易是机会，而不是风险。因为我们在这样一个市场，每一天的环境在改变，信息在改变，因为你的系统跟不同的系统连接，不同的连接都在改变，怎么在改变过程中应变这个情况？不仅给量化程序提供商一个挑战，也给所有在座的，希望能做量化交易的期货公司一个很大的挑战。如果把你的制度措施做好，我觉得对买方有一个加分。
朱斌：一是要有团队，二是要因势而变。我论坛上特地邀请IT量化技术的使用方，丁鹏博士是方正富邦资深策略师，他拿着IT技术应用赚钱的，从你的角度，从使用方角度对IT技术的发展，或者IT跟量化策略之间的关系，有请。
丁鹏：非常荣幸有这个机会在这里分享，第一个嘉宾讲得非常到位，真正跟我们客户打交道就知道，专业的基金公司一般不需要IT给我们公司提供策略，我们需要的是更快的速度、更好的数据，一是正确的数据。现在国内的数据不管是很多第三方提供的，甚至交易所提供的数据，里面有很多缺失，我们往往要购买2-3份数据，请IT人员做校对，我自己才敢相信这些数据，先不考虑这些数据真实性，这些数据变成IT数据就有缺失，我们要把这个问题解决掉，这是一个问题。第二，系统要快，能够快速的响应，特别是线路，交易中发现更多不是IT系统问题，是线路问题，要撤单没撤掉，又发出去了，迅速造成很多敞口，我真正交易中发现以前没注意到的问题，这反而是一个巨大的风险，您刚才说到风险的问题。我做套利的时候正常没有什么敞口的，由于一个单子撤单每做到，不断地平仓、开仓，一下子有很多敞口，这是很恐怖的一件事，这个东西往往是我们更关心的。交易的时候你会发现原来有那么多陷阱在里面，对风控要求非常高，谢谢大家。
朱斌：胥总是大商所的子公司，你们觉得自己有哪些优势可以在市场中获得竞争优势？
胥海涛：作为大商所的全资子公司有几个特点：一是跟商业公司之间有非常大的出入，我们第一个做的事情不完全从利润出发，这是跟交易所下属子公司，这是它本身的特点。为什么这么说？我们在会上跟几个老总也在交流，因为我要做这个市场的时候，公司每年收益几千万，快过亿，大家知道从交易所每天的收益非常可观，如果为行业，为交易所做出贡献，要增长1%比每年利润高得多。首先想到行业进步，为了行业什么最棘手、什么最难办的事情，你们做贡献就发挥最大的功能，这是第一个。第二，作为交易所下属子公司，飞创公司有一个比较大的特点，从钱到后全面的东西我都有，我们拥有交易所交易系统、行情系统，风控、清算、监察所有的，还有快速的链路，我们自己有计算机房。三是行情交易所的发布上，行情信息的研究和发布由我们做。四是这一块觉得行业需要我们做贡献，我们也在推出有特点的产品。比如说刚才讲的推出系统，我们觉得能够做得最好。高频交易的量化上没有太多好产品，我们可以尝试做一些好产品。交易所之间也是竞争的，其他交易所，郑州也有套利，我们帮他推出套利。五大行情，让大家摆脱同质化竞争做一些努力，这是我们的一点想法。作为交易所层面，为监管层考虑，我看到很多交易所正在做，想把量化交易的控制，如果策略错了我能够控制，我们可以在交易所系统做，希望大家有什么需求多跟我们交流，谢谢。
朱斌：第一，交易所公司不差钱；第二，交易所公司盈利模式跟IT公司不一样，可以通过交易量赚钱。第二，我还有两个问题，为什么量化交易在中国兴起？跟西蒙斯制度密不可分。目前芝加哥真正量化交易能成功的也不是大部分，现在很多人在量化交易还是亏钱，我想问夏小涛和丁鹏两位，你们认为量化交易要成功的因素是什么？
丁鹏：在于你对市场的理解，量化投资关键就是你对市场有了充分的理解之后，你把交易的行为固定成一个交易的程序，我们可以这样理解。西蒙斯最初10年也亏钱，有一天顿悟才很厉害，50岁以后才成功的。量化大概是3：7，这个市场还是大多数亏钱的，量化不是万能的，不是说量化一定能够赢。最初做量化的人30年前赢面很大，现在竞争越来越多了，市场肯定是少数人赚钱。你一定要亏很多年的钱才知道怎么做量化，好的策略一定是亏出来的，不能招一个学生研究3-5个月马上就行，只有亏钱才知道市场问题和残酷性在哪里。我们发现一个撤单指令出问题，造成大量的敞口，就会输很多钱，不做实际交易不知道，一定要去亏钱。
朱斌：问题是亏自己的钱还是亏别人的钱。
夏小涛：因为我不是市场的参与者，我简单谈一下我的看法，刚刚过去瑞典交易所的事情，大家可能都看报纸了，我在飞机上看到的中文版，我在这之前我们公司有专业的团队把这个消息发过来了，我已经看过了，他发出去单子的大小是瑞典GDP的113倍，并且被交易所接受了，很多人看了以后觉得特别震惊，我一点都不震惊，我曾经发过跟大的摊子，只不过没有见报而已。我发了一个20万亿的买单出来，在国内大名鼎鼎的证券公司，实盘，就在节前，为什么？量化交易是威力的，很多人觉得很简单，或者说你把以前辛辛苦苦挣的钱都亏完了。风控要体现在每一个环节，在真正市场来讲，风控和我们想的又不太一样，我们担心我的策略被人偷走，或者我发了一个不合规的单子，这在上线的单子里很少出现。因为计算机是聪明的，能够重复做一些事情，但又是最愚蠢的，没有告诉它它就做。我做一个套利交易，套利交易第一次不成交，10秒钟撤单，又买入，但是很不幸，那时候出现了涨停，我的策略当中没有控制这个情况，我买的时候取到的是0，我本来只有很少的钱，更不幸的事情是0在计算机不是真正的0，是0.000000001，ok，还是这么多钱，只有50万的资金，这么一除得出42亿的买单。但是我的风控非常好，只是告诉我说，你有这么多的买单，价格接近于0，被你的风控系统拒绝了，仅此而已。量化交易第一个优先要做的，从IT的观点，从发出去大单的观点来讲，就是你要做好风控，防止你的亏损。另外一个，更重要的是你的策略要足够的健壮，要考虑到这个情况，我有幸见过做交易很厉害的人，他们做期货的交易，我说你们有没有考虑HA的情况？他们自己写策略，用C++和C，用C++和C用HA困难很大。他说为什么要做HA？我不是真正的IT人员，我对HA一点不懂，你的策略执行到一半如果宕了不就宕了。他就奇怪的告诉我，下单读不到行情难道没有任何处理吗？所以策略一定要健壮。真正你要做量化交易的时候，就像丁博士说的，花很多钱才买到很多时候简单的止损止盈是止不住的，因为两条行情没有止住导致了亏损，很简单的策略就要考虑得非常周到。我在什么时候必须止损退出？哪怕因为什么原因，而不是说按最小变现单位去调，你会亏得很惨。这两天跟私募客户聊，他们又希望写策略非常简单，我高中毕业，但我资产很大，我手上有上亿的资产，你不要告诉我英语，我看不懂，我想写一个策略。要求我们建系统的时候易用性很强，很多人花了很多的精力，但我觉得易用性和复杂度是一对矛盾，不可能摆脱IT的束缚。
我重复一下我的意见：一是风控一定要好，而且风控要先行，所有订单不管谁发出来必须要穿透，我刚才讲42亿的买单就是被这个拒绝的，这个抉择是更高的经理人定的，或者更高的投资人员定的。二是策略必须足够健壮，不是简单的止损或者止盈策略能够帮助你，最危险的时候健壮的策略可以拯救你。三是量化交易当中不要奢求很简单的策略，我摆脱IT的支持就可以写策略，这是一个矛盾，你想要更复杂，策略也要更复杂。
朱斌：最后一个问题，我想要问邝俊雄和朱平两位，两位认为海外量化交易发展趋势有什么特点？你们觉得未来向什么方向发展？
邝俊雄：这是市场上客户讲得最多的一点，其实前面的环节有提过，我们看到更多的客户，我们早一两年公司里头跟公司做了一些研究，其中一个问题就是到底做算法交易里需要多少的历史数据做研究需要？大概有60%的客户说三年以上的数据。其中这两年里头的变化已经非常大，我早几个月在内地有一个客户有提过，我们一进去希望做产品的测试，我要做一个更长时间的历史数据回放，可能一个小时、两个小时以内，要把5年的历史数据，做模型的测试。大数据怎么处理？我们跟客户探讨里头最明显的一个需求，大数据怎么处理是第一点。大数据去看，那些客户看能不能在大数据里头有效做速度的提升？在这个层面有一些客户，或者我们会提到能不能使用一些技术，比如说内存的技术有没有可能实现？如果做一个纯内存的技术，整个系统的架构应该怎么配合？这两点是比较重要的，客户特别看重的一个部分。
朱平：我觉得还有一点，我同意之外还补充一点，测试的环境。我们做一个量化程序的时候最困惑是我怎么测试？怎么达到实际的情况？这有一个很大的挑战。看国外的做法，交易所有一些实际的测试环境，会让你拿到实际的数据，这个数据是实时的数据，让测试的平台去测试。中国所有交易所，这个行业要把量化交易推上去，退汞这样的平台很重要。每一个期货公司、证券公司很难提供这样的平台，SunGard把五年的交易数据都记录下来，在系统里都会有这些东西。但我觉得还不够，因为数据是每年成倍增加，你怎么跟以前的数据做连接？这不仅是我们的挑战，而是整个行业的挑战。另外我觉得非常重要的一点，量化交易是一个趋势，是我相信在座每一位在今后几年都会去做的一件事，从客户角度怎么把量化交易的，我有多少把握保证不会下单下不了，平仓平不了，我觉得可以和交易所合作，风险管理一是在买方，三在交易所也可以把把关，如果我们环境有了，大家有意识，量化交易会带来什么情况？如果有这些基本的条件，我相信在中国这个市场量化交易在接下来几年会有一个很好的开展。
胥海涛：谢谢朱总一个好的建议，交易所现在正在考虑刚才所说的错单，交易所也在考虑上面进行一些算法的控制，如果认识是错单就打住，在交易所加一个阀门，尽量减少错单和错的算法导致的风险。另外朱总提到的一个好建议，我也可以推动这个事情，让大家在量化交易走得更快一些。
朱斌：由于时间关系，本次IT技术发展与量化交易论坛到此结束，感谢台上的五位嘉宾，也感谢下面的听众，谢谢大家。
