原详细参数

修改后详细参数

本系统要求可以支持金融、量化建模、编程、模拟交易等教学实践活动，包括但不限于：主要交易市场的行情数据及推送规则、主要交易市场的交易规则、撮合规则、金融交易数据分析和挖掘的实践教学、金融建模的实践教学、量化编程教学实践和测试、模拟交易赛事等。

▲1、系统要求包含的功能模块：历史行情服务模块、实时行情服务、模拟交易服务、回测服务、手工交易功能、信号分析功能、风控功能、策略开发 API接口、策略监控和管理终端、策略开发的向。

2、系统要求具有回测服务功能，能在历史行情中验证策略模型，并给出相应的信号清算。子模块应包括：数据回放、模拟撮合、清算、绩效服务。系统支持tick/分钟/日频/自定义频度回测。支持股票/期货回测，不同证券品种混合回测。股票除复权处理，连续合约映射，解决长周期回测的难度。高速缓存机制，首次回测后，后续回测利用缓存数据进行回测。丰富的回测参数设置：滑点/手续费率/成交比率等。

▲3、系统能提供信号分析功能，把交易信号和行情数据结合起来并显示在同一个图形上，能快速地验证策略逻辑，方便看查数据，快速验证策略逻辑。

4、系统要求提供策略监控和管理终端，以一个图形界面程序，负责策略的注册和绑定、策略运行的管理和绑定、策略运行的管理和监控、策略的绩效展示、回测报告的查看、风控规则设置和风控事件提醒、账户管理切换等功能。

5、系统能提供有专业的仿真交易所模块，证券投资品种涵盖了国内主流的股票、股指期货、商品期货、ETF基金等，并可以让学生有效的实践各品种的投资策略, 以及更高端的对冲套利等投资策略的理念。

6、系统要求能提供两个层次的模拟交易，一个是策略程序调试或者回测中的模拟撮合，在策略进行业务调试时，可以在实盘行情下，进行模拟账户交易并实时清算；另一个是接近于真实交易所规则的仿真交易服务，支持手动下单。

▲7、系统要求具有交易风控功能，包括常用的风控规则、基于市场或品种准入、持仓限制、以及绩效指标阀值的风控设置，风控启停开关。通过风险控制，帮助学生正确认识交易，同时方便学习和掌握风险管理相关知识。，

▲8、系统要求支持C++、C#、MATLAB、python 4种语言的数据提取函数。

▲9、系统要求支持 C++、C#、MATLAB、python 4种语言SDK开发策略。

▲10、系统要求支持量化交易策略的公开展示，支持一键分享。

11、系统要求支持策略回测、策略仿真、策略实盘交易，支持无缝对接，支持一键切换。

▲12、数据支持要求：支持国内交易所的日线的近10年历史数据、分时的历史数据、量化tick的数据。基本面数据库，包括财务指标、现金流量表、资产负债表、利润表等市面上常见的基本面数据，数据可以做到实时更新。支持复权因子。支持批量提取数据，支持多标的、多日期、多字段统一提取。

13、支持指数成份股信息函数提取。支持服务器和本地并发协同数据使用，支持数据本地缓存。

14、策略实例：系统终端中需要提供有策略生成向导，方便教师在各种语言下生成策略的框架代码，同时，在系统上提供有各种常见策略类型的示例代码，方便教师和学生快速了解和深入研究 。

▲15、代码调试：在非交易时段，系统需要满足提供有7*24小时的模拟实时行情，及模拟撮合服务，方便随时进行策略的代码调试。其中，Python语言支持在系统终端内进行策略编写、调试。

▲16、系统易用性：要求系统提供有线上文档、操作手册、在线学习社区（提供丰富的在线社交功能、API文档、策略文档、操作手册），基本在线文档可能过终端或者浏览器查找搜索，便于用户进行查询。

▲17、包含策略中心模块：终端要求内置多种经典策略模型供学习使用，每个策略提供详细的源代码、详细编程标注、收益图分析等，并可以在线查看。提供上述策略模型的下载、策略复制功能。

Python语言策略中心：包含alpha对冲策略、菲阿里四价、R-Breaker策略、Dual Thrust策略、指数增强、网格交易、多因子选股、跨品种套利、跨期套利、日内回转交易、做市商策略、海龟交易法、行业轮动、机器学习、小市值等策略模型。

MATLAB语言策略中心：包含时间序列数据时间驱动、查询资金&持仓交易策略、成交事件驱动、定时任务事件驱动、均线突破策略、行业轮动、集合竞价、跨品种套利、日内回转交易策略、双均线策略、因子排序、指数增强、做市商交易等策略模型。

C++语言策略中心：包含定时任务、数据事件驱动、多个代码数据事件驱动、默认账号交易、显示指定交易账号、模式选择、数据研究、alpha对冲、网格交易、机器学习、多因子选股等策略模型。

C#语言策略中心：包含定时任务、数据事件驱动、多个代码数据事件驱动、默认账号交易、显示指定交易账号、模式选择、数据研究等策略模型。

注：带▲为重要条款，须提供相关证明材料或者现场演示，不满足1条扣3分直至技术分扣完为止。

本系统要求可以支持金融、量化建模、编程、模拟交易等教学实践活动，包括但不限于：主要交易市场的行情数据及推送规则、主要交易市场的交易规则、撮合规则、金融交易数据分析和挖掘的实践教学、金融建模的实践教学、量化编程教学实践和测试、模拟交易赛事等。

★1、系统要求包含的功能模块：历史行情服务模块、实时行情服务、模拟交易服务、回测服务、手工交易功能、信号分析功能、风控功能、策略开发 API接口、策略监控和管理终端、策略开发的向。

2、系统要求具有回测服务功能，能在历史行情中验证策略模型，并给出相应的信号清算。子模块应包括：数据回放、模拟撮合、清算、绩效服务。系统支持tick/分钟/日频/自定义频度回测。支持股票/期货回测，不同证券品种混合回测。股票除复权处理，连续合约映射，解决长周期回测的难度。高速缓存机制，首次回测后，后续回测利用缓存数据进行回测。丰富的回测参数设置：滑点/手续费率/成交比率等。

★3、系统能提供信号分析功能，把交易信号和行情数据结合起来并显示在同一个图形上，能快速地验证策略逻辑，方便看查数据，快速验证策略逻辑。

4、系统要求提供策略监控和管理终端，以一个图形界面程序，负责策略的注册和绑定、策略运行的管理和绑定、策略运行的管理和监控、策略的绩效展示、回测报告的查看、风控规则设置和风控事件提醒、账户管理切换等功能。

5、系统能提供有专业的仿真交易所模块，证券投资品种涵盖了国内主流的股票、股指期货、商品期货、ETF基金等，并可以让学生有效的实践各品种的投资策略, 以及更高端的对冲套利等投资策略的理念。

6、系统要求能提供两个层次的模拟交易，一个是策略程序调试或者回测中的模拟撮合，在策略进行业务调试时，可以在实盘行情下，进行模拟账户交易并实时清算；另一个是接近于真实交易所规则的仿真交易服务，支持手动下单。

★7、系统要求具有交易风控功能，包括常用的风控规则、基于市场或品种准入、持仓限制、以及绩效指标阀值的风控设置，风控启停开关。通过风险控制，帮助学生正确认识交易，同时方便学习和掌握风险管理相关知识。，

★8、系统要求支持C++、C#、MATLAB、python 4种语言的数据提取函数。

★9、系统要求支持 C++、C#、MATLAB、python 4种语言SDK开发策略。

★10、系统要求支持量化交易策略的公开展示，支持一键分享。

11、系统要求支持策略回测、策略仿真、策略实盘交易，支持无缝对接，支持一键切换。

★12、数据支持要求：支持国内交易所的日线的近10年历史数据、分时的历史数据、量化tick的数据。基本面数据库，包括财务指标、现金流量表、资产负债表、利润表等市面上常见的基本面数据，数据可以做到实时更新。支持复权因子。支持批量提取数据，支持多标的、多日期、多字段统一提取。

13、支持指数成份股信息函数提取。支持服务器和本地并发协同数据使用，支持数据本地缓存。

14、策略实例：系统终端中需要提供有策略生成向导，方便教师在各种语言下生成策略的框架代码，同时，在系统上提供有各种常见策略类型的示例代码，方便教师和学生快速了解和深入研究 。

★15、代码调试：在非交易时段，系统需要满足提供有7*24小时的模拟实时行情，及模拟撮合服务，方便随时进行策略的代码调试。其中，Python语言支持在系统终端内进行策略编写、调试。

★16、系统易用性：要求系统提供有线上文档、操作手册、在线学习社区（提供丰富的在线社交功能、API文档、策略文档、操作手册），基本在线文档可能过终端或者浏览器查找搜索，便于用户进行查询。

★17、包含策略中心模块：终端要求内置多种经典策略模型供学习使用，每个策略提供详细的源代码、详细编程标注、收益图分析等，并可以在线查看。提供上述策略模型的下载、策略复制功能。

Python语言策略中心：包含alpha对冲策略、菲阿里四价、R-Breaker策略、Dual Thrust策略、指数增强、网格交易、多因子选股、跨品种套利、跨期套利、日内回转交易、做市商策略、海龟交易法、行业轮动、机器学习、小市值等策略模型。

MATLAB语言策略中心：包含时间序列数据时间驱动、查询资金&持仓交易策略、成交事件驱动、定时任务事件驱动、均线突破策略、行业轮动、集合竞价、跨品种套利、日内回转交易策略、双均线策略、因子排序、指数增强、做市商交易等策略模型。

C++语言策略中心：包含定时任务、数据事件驱动、多个代码数据事件驱动、默认账号交易、显示指定交易账号、模式选择、数据研究、alpha对冲、网格交易、机器学习、多因子选股等策略模型。

C#语言策略中心：包含定时任务、数据事件驱动、多个代码数据事件驱动、默认账号交易、显示指定交易账号、模式选择、数据研究等策略模型。

注：带★为实质性响应条款，须提供相关证明材料，不满足为无效响应。