01
数据处理
以数据处理为起点，并在这一阶段完成样本内建模验证与样本外测试。
Research & Risk Control
投研与风控
聚焦投资流程、数据处理与因子构建、组合、算法交易与三重风控，以更清晰的方式呈现瑞鑫天算的研究与执行框架。
Overview
投研风控介绍
这一页只围绕投研与风控主线展开，不再延展到更多外围内容。重点聚焦研究流程如何形成策略、系统如何支撑执行，以及风控如何贯穿策略上线前后。
01
投资流程
从数据处理到持续盘后分析，形成完整的研究与实盘闭环。
02
数据与组合
通过数据处理、因子构建与组合生成，把研究信号转化为可执行组合。
03
算法交易
依托自主研发系统、自研算法交易和低延迟环境完成高质量执行。
04
三重风控
以事前、事中、事后三重监控作为核心框架，将风险识别、风格暴露控制、盘中干预与盘后复盘拆解为可执行动作。
Investment Process
投资流程
从数据处理开始，经过建模验证、因子构建、策略产生、投委会决策、小规模实盘和大规模产品实盘，最终回到数据处理与持续盘后分析，形成循环迭代。
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因子构建
将研究结果沉淀为更具可解释性的因子结构，为策略产生做准备。
03
产生策略
将信号与约束转化为策略框架，并进入决策与验证流程。
04
投委会决策
在策略进入实盘前，通过投委会完成进一步评估与决策。
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小规模实盘交易
先以更可控的真实市场环境观察执行、滑点与风险暴露表现。
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大规模产品实盘
在验证通过后，进入更大规模的产品实盘阶段。
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数据处理
实盘运行后的数据重新回流，成为下一轮分析与优化的基础。
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持续盘后分析
通过盘后复盘持续评估策略运行状态、执行效果与潜在风险事项。
Research Layers
数据处理、因子构建与组合
研究部分聚焦两个关键层面：一是数据处理与因子构建，二是组合生成。页面上不再展开更多衍生说明，直接保留核心图示与必要解释。
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数据处理 & 因子构建
数据处理与因子构建是研究链路的底层工作，承担建模、筛选、验证与信号提炼任务。
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组合
组合层承接研究结果，把信号转化为具体持仓、权重与约束控制后的可执行输出。
Algorithmic Execution
算法交易
算法交易部分重点包括自主研发系统、自研算法交易与交易环境优异三块，以更直接的方式对应原始文档内容。
自主研发系统
- 自主打造交易所需软硬件平台。
- 满足各种策略的高性能运算、低延迟通讯等定制化需求。
自研算法交易
- 程序化交易，交易效果一致性良好。
- 自研算法交易，致力于显著降低交易成本。通过精细化订单拆分与智能执行，有效降低换仓成本，力求实现超越市场常见算法（如VWAP、TWAP）的执行效果。
交易环境优异
- 对接中泰、华泰、国泰君安、中金、中信、英大等多家券商及期货公司。
- 根据策略交易需求不断维护及升级交易模型、降低交易滑点。
- 可支撑内部策略微秒级别处理能力。
- 杜绝自成交，控制委撤比，一致性保障。
- 从多个渠道订阅数据，精准定位合适数据。
Latency
2 毫秒内
服务器托管在距离交易所最近的机房，高效获取最新数据信息，反应速度控制在 2 毫秒内。
Throughput
微秒级别
系统可支撑内部策略微秒级别处理能力，适配更高频、更低延迟的执行需求。
Market Data
快速获取行情
通过更靠近交易所的部署与多渠道数据订阅，让研究和执行对市场变化更快响应。
Risk Process
风控流程
多重监控，措施严苛
风控部分只保留文档中的核心结构，即事前、事中、事后三重风控，以及配套的主要控制动作。
Before Trading
事前风控
- 持股分散：设置最大持仓比例，控制个股风险。
- 风格行业控制：MSCI Barra 模型严格控制市值、行业等风险因子暴露。
- 回测及小资金实盘验证：以上线前提高风险回报比和降低策略回撤为核心。
During Trading
事中风控
- 自研风控平台：可视化风控平台，实时监控交易数据。
- 人工检查：风控专员盯盘，交易前进行二次核对。
- 盘中控制：对于敞口偏离进行系统调整或人工干预。
After Trading
事后风控
- 交易数据核对：成交、持仓、资金等。
- 策略复盘分析：盘后分析和评测交易执行和细分收益来源。
- 评估策略运行状态，处置潜在风险事项。