产品大观：不同金融业务都有哪些技术实现要点？
目录
金融系统最核心的赚钱逻辑：利用信息不对称赚钱
信贷类业务
传统信贷业务
赚钱逻辑：利息低买高卖；利用银行对还款人的个人或者公司信息了解还不全面这种信息不对称性。
信贷业务的特点:
- 交易频率低
- 用户评级在短时间内不会发生大的变化
因此整个系统架构不需要实时组件，常用的批处理、大数据处理框架都能很好地发挥作用。
次贷危机后的信贷业务
银行定息存折抵押给银行,并再次贷款。即资产证券化.例如p2p,花呗，借呗，白条等。
资产证券化-次贷危机
资产证券化的定价过程的挑战：
- 计算复杂，计算逻辑复杂，如何验证
- 数据量大，当没有数学公式时，可能需要暴力求解。
交易类业务
主要体现在投资银行和其他新兴金融机构身上。
场内交易
- 场内交易：股票交易所内的交易（二级市场）
- 挑战：股票交易强调交易的速度，也就是系统延时。
- 股票交易所：极低延时、极高吞吐量的系统架构。类秒杀系统
- 实现方式：硬件 FPGA， 撮合交易
- 交易所用户角度：
- 大额订单要求投资银行提供拆单服务，减少市场波动
- 投资银行提供算法交易平台，实时拆单和执行订单，伪造信息的不对称
- 做高频交易的对冲基金，通过发现和消除此类信息不对等的金融机构
- 提供极低延迟的做超短线操作
- 交易所用户技术
- 系统延迟在毫秒到微秒之间
- 单个进程完成所有操作，尽量使用C实现
- 如果交易所允许，将机器放在交易所内部机房
场外交易
- 金融产品，需要主动发现价格