结束14章：从零开始构建Flink 实时风控系统实战教程

简介：
本章节详细介绍了如何使用Apache Flink从零开始搭建一个实时风控系统的全过程，涵盖需求分析、架构设计及代码实现等关键步骤。 对于程序化交易用户而言，在证券或期货市场进行操作时，每一笔交易指令都需要经过严格的业务检查才能进入交易所的订单队列等待匹配成交。 在程序化交易中，除了验资、验持仓等基本风控措施外，确保符合交易所异常交易管理办法的规定，并避免出现自成交、日内过度交易、频繁报撤单、大额报撤单以及控制报单流速等情况是至关重要的风险防控环节。 事前风控指的是，在订单提交到交易所之前对其进行风险评估。只有通过了这一阶段的风险检测的指令才会被发送至交易平台进行下单，而未能通过检查的指令则会被直接拒绝。对于那些追求低延迟交易策略的应用场景来说，这种预先的风险控制需要在极其短暂的时间内完成。 风控系统主要负责根据业务需求定义相应的风险管理规则，并利用规则引擎解析这些规则以判断其是否触发了特定条件。一旦命中，则会执行预设的操作流程。 例如，在一个具体的例子中，如果设置了“a+b>5”的风险监控标准（这里假设 a 和 b 是某些关键的交易参数），那么在实际运行时就需要获取到这两个变量的具体数值，并通过规则引擎进行计算判断是否满足这一条件。一旦条件触发，则会依照既定程序采取相应的措施。