高频交易 中文译本
高频交易 中文译本 全面介绍高频交易方方面面，启蒙读物Ⅳ中国的金融市场在不断发展,市场参与者也逐渐成熟,在国内部分条件合适的金融市场中,高频交易是一种客观存在。但是对于普通投资者而言要想系统地了解高频交易却不是一件很容易的事。深入介绍高频交易的资料往往伴随着复杂的数学公式,而全面涵盖高频交易的文字材料并不多见。为促进中国高频交易以及市场微观结构研究的发展,我们决定将这本介绍高频交易的书籍译成中文。如果这本书能为我国的市场参与者提供一定的帮助我们将感到十分的荣幸。南华期货研究所的众多研究员参与了这本书的翻译I作。其中第1-4章的译者为姜帆、谈效俊,第5章的译者为张静静、谈效俊,第6章、第9章的译者为胡浩、谈效俊,第7~8章的译者为何炜、李晓萍、谈效俊,第10~12章的译者为王仰琪,第13~16章的译者为杨燕,第17章的译者为王珏,第18、19章的译者为谈效俊,全书由谈效俊负贲统筹审核。由于时间仓促,并且译者水平有限,书中出现不当甚至错误之处在所难免,在此恳请各位读者不吝批评指正华期货有服公司总经理罗旭峰2011年1月8日目录High-Frequency Trading推荐序第1章简介第2章高频交易的发展金融市场与技术革新交易方法的演变第3章高频交易综覽和传统交易的比较21市场参与者运作模型…经济效益高频交易系统的资金结论第4章适合高频交易的金融市场金融市场及其对高频交易的适用性结论…第5章高频交易策略表现评估收益的基本特征有可比性的比率454绩效归因策略评估中的其他考虑因素…结论第6章指令、交易者及其在裔频交易中的应用指令类型指令分布第7章不同频率下的市场无效和获利机会的元2高频下的价格波动的可预测性第8章寻找高频交易机会收益率的统计特征性计量经济学模型协整动率建模945∞非线性模型结论第9章处理分笔数据分笔数据的属性分笔数据的数量和质量买卖价差买卖价格反弹对分笔数据的到达进行建模用传统计量经济学方法处理分笔数据……结论116第10章市场微观结构下的交易——存货模型117存货交易策略概述………118指令、交易者和流动性…有利可图的做市有方向的流动性供应结论第11章市场微观结构下的交易—信息模型…度量信息不对称性信息交易模型136结论第12章事件套利开发事件套利交易策略什么构成了一次事件预测方法可用于交易的新闻宏观经济新闻事件套利的应用结论第13章高频统计套利数学基础统计套利的实际应用356结论第14章创刨建和管理高频策略投资组合投资组合优化的解析基础有效的投资组合管理实践第15章交易模型的回顾测试评估点位预测评估方向预测……205结论第16章实施高交易系统模型开发的生命周期215系统实施测试交易系统…结论第17章风险管理确定风险管理目标风险度量风险管理结论…第18章高频交易的执行和监控执行高频交易系统高频交易执行的监控第19章交易后的盈利分析交易后成本分析交易后表现分析272参考文献第1章High-Frequency Trading简介高频交易如风暴般席卷了华尔街,究其原因,无非是其巨大的盈利能力而已。根据《Aha》杂志的报道,2008年收益最高的基金经理是来自文艺复兴技术公司( Renaissance Technologies Corp.)的吉姆·西蒙斯( Jim Si-mons),他长期以来一直是高频交易的支持者。仅在2008年一年,西蒙斯博士就获得了25亿美元的利润。虽然在撰写这本书的时候,还没有哪个机构完全地跟踪过各个高频交易基金的表现,但坊间传言,2008年大部分的高频交易基金经理都取得了正的收益,而据《纽约时报》的报道,70%的低交易者在2008年都是赔钱的。这个行业指数式的增长也印证了高频交易的巨大盈利能力。根据Aite集团2009年2月的报告,目前交易所中60%的易量都来自于髙频交易。专业高频交易人才炙手可热,并且薪酬也是登峰造极。甚至在2008年金融危机最惨烈的几个月中,仍有50%的金融行业招聘的职位是与高频交易技术人员有关的( Aldridge,2008)领域的信息有巨大需求,但能帮助投资者理解和运用高频交易系统的出版物却少之又少。什么是高频交易,它的魅力何在呢?相较于低频交易而言,高频交易的主要创新之处在于其在电脑驱动之下,对变化的市场迅速做出反应,并且实现资金的快速周转。高频交易的特征是交易次数更多,而每笔交易的平均盈利较小。很多传统的资金管理人持有交易头寸长达数周乃至数月,每笔交易高频交易的盈利为数个百分点。相比之下,高频交易的资金管理人每天都交易多次平均每笔交易的盈利不到一个百分点,并且他们基本上不持有隔夜头寸。不隔夜持仓对于投资者和投资组合经理都十分重要,这是因为以下3个方面的原因。(1)随着资本市场的全球化,大多数的交易行为都可以延长至24小时,并且,以市场现有的波动率来看,隔夜持仓是具有很高的风险的。高频交易策略则规避了这种隔夜风险。(2)高频交易策略允许账户持仓完全透明,这消除了锁定资金的必要性3)持仓过夜的头寸除了保证金之外的部分需要按照所谓的隔夜利率( overnight carry rate)来支付利息。隔夜利息通常比LBOR略高。随着BOR波动的增加以及可能到来的通货膨胀,隔夜持仓成本会变得越来越高,以至于会使得很多资金管理人感到无利可图。高频交易策略能够避免隔夜持仓成本,这在信贷收紧或者利率高企的时候,能给投资者节省下可观的成本。髙频交易还有其他的一些优势。高频交易策略与传统的长期买入并持有策略几乎不存在什么关联,因此,对于长期投资组合来说,高频交易策略是种很好的分散投资的工具。由于高频交易策路的统计学性质,高频交易略需要的评估时期也相对较短,我们在本书后续的章节中将深人讨论这个问。如果说对于一个以月度为周期的交易策略,需要6个月到2年的观察期来评估这个策略的可信程度的话,那么对很多高频交易策略而言,只需不到个月的时间就可以对策略的表现下一个统计学上的结论了除了上面所列举的优势之外,高频交易还能节约操作成本,并且给社会带来很多好处。从运营的角度来看,高频交易的全自动交易方式能够节约人力成本,并且减少因人为的犹豫或者情绪而造成的失误高频交易给社会带来的最大好处体现在以下几点提高市场效率·增加流动性第1章简介·促进计算机技术创新·稳定市场体系高频交易策略发现并消除市场暂时出现的无效率之处,并促进市场价格更快地反映市场信息。很多高频交易策略给市场提供了显著的流动性,使市场运行更加平稳,并且让每个投资者都降低了摩擦成本( frictional costs)高频交易者促进计算机技术的革新,推动找到解决网络通信瓶颈的新办法他们还刺激计算机处理器的创新,以提高计算和数字通信的速度。最后,高频交易还能纠正市场错误定价,从而稳定市场体系。在2009年3月的 FXWeek会议上, Oanda公司的首席执行官 RichardOlsen提出了一个恰当的比喻。Oken博士说,如果将金融市场比做人的身体,那么高频交易就是在人体内一天循环多次的血液。它能帮助冲洗毒素、愈合伤口,并且调节体温。相比之下,低频交易由于反应过慢,可以视为有碍于系统稳定的因素。即使是一个简单的去公园散步的决定也会给身体带来风险,比如感染疾病、失足或者摔倒等。高频交易能对这种情况进行快速反应,就像一个人重新站稳一样,高频交易使市场受到冲击后能重新稳定下来。在外汇、股票以及衍生品市场上都有很多成功的高频交易策略。高频交易本身的属性使其能应用于任何有足够流动性的金融工具之上(“有足够流动性的金融工具”是指在一个交易日中的任何时刻都有足够买家和卖家的金融资产)。高频交易策略可以全天候地执行。电子外汇市场一周交易5天,一天交易24小时。美国股票现在可以“超出常规交易时间”进行交易,每个工作日从东部标准时间早上4点开始直到午夜。对于一些期货和期权,同样存在24小时交易。许多高频交易的公司设于纽约、康奈迪克、伦敦、新加坡和芝加哥。很多设在芝加哥的公司利用其毗邻芝加哥商业交易所的优势来进行期货、期权和商品的高频交易。位于纽约和康奈迪克的公司交易范围较广,其中交易最多的是美国股票。欧洲的时区使得伦敦人在交易货币上很有优势,而新加坡
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模糊控制及其MATLAB仿真.pdf
主要讲解模糊控制理论在MATLAB系统的中的应用前言自动控制理论经历了经典控制和现代控制两个重大发展阶段,已经相当完善。然而,对于许多复杂庞大的被控对象及其外界环境,有时难以建立有效的数学模型,因而无法采用常规的控制理论做定量分析计算和进行控制,这时就要借助于新兴的智能控制。智能控制是人工智能、控制论和运筹学相互交叉渗透形成的新兴学科,它具有定量和定性相结合的分析方法,融会了人类特有的推理、学习和联想等智能。模糊控制是在智能控制中适用面宽广、比较活跃且容易普及的一个分支。人类在感知世界、获取知识、思维推理、相互交流及决策和实施控制等诸多的实践环节中,对知识的表述往往带有“模糊性”的特点,这使得所包含的信息容量有时比“清晰性”的更大,内涵更丰富,也更符合客观世界。1965年美国的控制论专家L.A. Zadeh教授创立了模糊集合论,从而为描述、硏究和处理模糊性事物提供了一种新的数学工具。模糊控制就是利用模糊集合理论,把人的模糊控制策略转化为计算机所能接受的控制算法,进而实施控制的一种理论和技术。它能够模拟人的思维方式,因而对一些无法构建数学模型的系统可以进行有效的描述和控制,除了用于工业,也适用于社会学、经济学、环境学、生物学及医学等各类复杂系统。由于模糊控制应用广泛、便于普及,不仅许多高等学校开设了模糊控制课程,而且不少工程技术人员也渴望了解和学习这方面的知识。集作者多年从事“模糊信息处理”、“模糊控制”方面的科研和教学经验,编写了这本模糊控制方面的入门书。本书在选材、安排上均遵从“入门”和“实用”的原则,着重介绍模糊控制的基本概念、基本原理和基本方法。本着“重视实用性和可操作性”的工程教育思想,内容选取和叙述形式不追求“理论的高深和数学推导的严谨”,在学术性和实用性发生冲突时,学术性服从实用性。本书主要内容包括模糊控制的数学和逻辑学基础、模糊控制器的设计、模糊控制系统的仿真及神经网络在模糊控制中的应用。在介绍模糊控制的理谂时,按照模糊控制的需要介绍必要的基础理论和基本知识,而不是把模糊控制仅仅看作模糊理论的一种应用,片面追求模糊理论的系统性和完整性,致使读者在模糊数学和模糊逻辑的演算上花费很多精力。在介绍模糊规则的生成方法时,不仅介绍了根据操作经验建立规则的常用方法,而且通过实例介绍了从系统的输入、输出数据中获取模糊规则的方法在介绍模糊控制器时,集中介绍了实用范围较广的两种类型模糊控制器:Maπdani型和 Sugeno型。前一种模糊控制器的输λ量和输出量都是模糊子集,输出量需要经过清晰化才能用于执行机构;而后一种模糊控制器的输入量是模糊子集,输岀量为数字量,可以直接用于推动执行机构考虑到科技工作者学习模糊控制理论时需要实践及其实际需求,把模糊控制理论和计算机仿真进行了有机融合,较详细地介绍了 MATLAB仿真技术及其在模糊控制方面的应用通过仿真练习,弥补了学习理论过程中难以实践的缺陷,加深对模糊控制的理解,也使在解WW. 9CAX COI决实际问题时有所借鉴,为进一步深入学习和应用模糊控制理论打下良好的基础。神经网络是智能控制的一个重要分支,本书简要介绍了它在模糊控制中的应用,着重举例介绍了 MATLAB中“自适应神经模糊系统”的使用方法。本书配有教学课件,可从北京交通大学出版社网站下载,或发邮件至 cbswce( jg.bitu.edu.cn或aushi@126.com索取。吴嫦娥编辑对本书的出版起了极大的推动作用,在此深表谢意!由于模糊控制领域的理论目前尚不成熟,还存在许多未解难题,虽然作者在“模糊领域”有十余年的科研教学经验,但毕竟水平有限,恳请广大读者不吝赐教!编者(E mail: aushixm(a 126. com)2008年3月WW. 9CAX COI目录第1章引言………………………………………………………(1)1.1自动控制理论的发展历程……………………………………………………(1)1.2智能控制概况………………(2)1.2.1智能控制的发展简况………………………………………………………………(2)1.2.2智能控制的几个重要分支…1.3模糊控制,,,,,.,,,………(6)1.3.1模糊控制解决的问题…(7)1.3.2模糊控制的发展简史…………………………………………………………(7)1.3.3模糊控制的特点及展望…(9)思考与练习题………………………………………………………………………(10)第2章模糊控制的数学基础……………………………………………………(11)2.1清晰向模糊的转换·(11)2.1.1经典集合的基本概念………………………………………………………………(11)2.1.2模糊集合………………………………………………………………(14)2.2隶属函数…………………………………………………………………………………(22)2.2.1确定隶属函数的基木方法…………………………………………………(23)2.2.2常用隶属函数2.3F集合的运算………………………………………………(26)2.3.1F集合的基本运算………………………………………………(26)2.3.2模糊集合的基本运算规律………………………………………………………(29)2.3.3F集合运算的其他定义………………………………………………………(31)2.4模糊关系及其运算……………………………………………………………(32)2.4.1经典关系……(32)2.4.2模糊关系………………………………………………………………(34)2.4.3模糊关系的运算…………………………………………………………………(382.4.4F关系的合成…………………………………(40)2.5模糊向清晰的转换…………………………………………………………(45)2.5.1模糊集合的截集………………………………………………………(45)2.5.2模糊关系矩阵的截矩阵…(47)2.5.3模糊集合转化为数值的常用方法…(47)思考与练习题………………………………………………………………………(51)第3章模糊控制的逻辑学基础……………………………………………………………(53)3.1二值逻辑简介……………………………………………………………………(53)1判断WW. 9CAX COI3.1.2推理……………………………………………………………………(58)3.2自然语言的模糊集合表示……………………………………………………(59)3.2.1一些自然词语的F集合表示……………(59)3.2.2糢糊算子…………………………………………………………………(60)3.3模糊逻辑和近似推理……………(63)3.3.1模糊命题……………………………………………………(64)3.3.2常用的两种基本模糊条件语句…………………………………………………(65)3.3.3近似推理及其合成法则…(74)3.4T-S型模糊推理…………………………………………………………(81)3.4.1双输入、单输出系统的T-S型糢糊推理模型…………………………………(81)3.4.2MISO系统的TS模型………………………………………………………………(85)思考与练习题…(87)第4章模糊控制器的设计………………………………………(89)4.1模糊控制系统的基本组成………………(89)4.1.1从传统控制系统到模糊控制系统…………………………………………………(89)4.1.2模糊控制器的结构………………………………………………………………(92)4.2 Mamdani型模糊控制器的设计…(93)4.2.1 Mamdani型模糊控制器的基本组成…………(93)4.2.2量化因子和比例因子……………………………………………(94)4.2.3模糊化和清化……………………………………………………(98)4.2.4模糊控制规则……………………………………………………………………(102)4.2.5模糊自动洗衣机的设计…………………………(113)4.3T-S型模糊控制器的设计…(117)1.3.1T-S型模糊模型(118)4.3.2T-S型模糊系统设计要点………………………………………………………(121)4.4F控制器和PID控制器的结合…(121)4.4.1F-PID复合控制器……………………………(121)4.4.2F-PID复合控制器的其他形式………(122)4.4.3用模糊控制器调节PID控制器的参数………………………………(123)思考与练习题……………………………………………………………………………(125)第5章模糊控制系统的 MATLAB仿真…………………………………(127)5.1 Simulink仿真入门……………………………………………(127)5.1.1 MATLAB中的仿真模块库…………………………………………(128)5.1.2仿真模型图的构建……………………………………………………(135)5.1.3动态系统的 Simulink仿真……5.2模糊推理系统的设计与仿真………(149)5.2.1模糊推理系统的图形用户界面简介·..···,····,·············………(149)5.2.2模糊推理系统编辑器…………………………………………………………(150)2.3隶属函数编辑器…(156)WW. 9CAX COI5.2.4模糊规则编辑器…(161)5.2.5模糊规则观测窗…………(172)5.2.6FIS输出量由面观测窗………(179)5.2.7用GUI设计 Mamdani型模糊系统举例……………………………………(182)5.2.8用GUI设计 Sugeno型模糊系统举例……………………………………(189)5.3模糊控制系统的设计与仿真…………………………………………………(196)5.3.1FIS与 Simulink的连接………………………………………………………(196)5.3.2构建模糊控制系统的仿真模型图…(200)5.3.3通过仿真对系统进行分析……………………………………………(208)考与练习题……………………………………………………………………………………(218)第6章神经网络在模糊控制中的应用……………………………………………(219)6.1神经网络的基本原理…(219)6.1.1神经网络发展历史…(219)6.1.2神经元的生理结构……………………………………………(221)6.1.3神经元的数学模型…………………………………………………………(222)6.1.4人工神经网络模型…………………………………………………………(224)6.1.5神经网络模型的学习方法……(225)6.1.6BP型神经网络原理简介……………………………(227)6.2神经模糊控制……着,,,着……………(228)6.3用自适应神经模糊系统建立FIS…………………………………………(229)6.3.1 ANFIS图形用户界面简介,,,,·,.,··.,,.,·,·,着,,里,,,,,,·,,··,,,·,.·,·,,·(229)6.3.2用 Anfis建立FIS的步骤…………………………………………(233)6.3.3用 Anfis建立FIS举例……………………………………………………(245)思考与练习题(255)参考文献………………………………………………………………………………(256)ⅢlWW. 9CAX COI第1章引言本章介绍自动控制学科发展的历史概况,叙述从开环控制到智能控制的发展进程,并简单介绍智能控制的几个主要分支——专家控制、模糊控制和神经网络控制1.1自动控制理论的发展历程自动控制就是在没有人直接参与的情况下,利用外加的设备或装置(控制器),使机器、设备或生产过程(被控对象)的某个工作状态或参数(被控量),能够自动地按照设定的规律或指标运行的设备或系统。自从美国数学家维纳在20世纪40年代创立控制论以来,自动控制从最早的开环控制起步,然后是反馈控制、最优控制、随机控制,再到自适应控制、自学习控制、自组织控制,直发展到自动控制的最新阶段——智能控制。整个自动控制理论的发展进程,是由简单到复杂、由量变到质变的辩证发展过程,如图1-1所示。智能控制但会买继智能控制自学习控制自适应控制,鲁棒控制现代控随机控制最优控制确定性反馈控制开环控制控制系统的复杂性图1-1控制科学的发展过程传统控制理论经历过经典控制理论和现代控制理论两个具有里程碑意义的重要阶段,它们的共同点都是基于被控对象的清晰数学模型,即控制对象和干扰都得用严帑的数学方程和函数表示,控制任务和目标一般都比较直接明确,控制对象的不确定性和外界干扰只允许在很小的限度内发生个系统的数学模型就是对系统运动规律的数学描述,微分方程、传递函数和状态方程是描述控制系统的三种最基本的数学模型,其中微分方程是联系其他两者的纽带。经典控制理论主要研究单变量、常系数、线性系统数学模型,经常使用传递函数为基础的频域分析法;现代控制理论主要研究多输入-多输出线性系统数学模型,经常使用微分方程或状态方WW. 9CAX COI模糊控制及其 MATLAB仿真程为基础的时域分析法。传统控制方法多是解决线性、时不变性等相对简单的被控系统的控制问题,这类系统完全可以用线性、常系数、集总参量的微分方程予以描述。但是,许多实际的工业对象和控制目标常常并非都是如此理想,特别是遇到系统的规模庞大、结构复杂、变量众多,加之参数随机多变、参数间又存在强耦合或系统存在大滞后等错综复杂情况时,传统控制理论的纯粹数学解析结构则很难表达和处理。由于硏究对象和实际系统具有非线性、时变性、不确定性、不完全性或大滞后等特性,无法建立起表述它们运动规律和特性的数学模型,于是便失去了进行传统数学分析的基础,也就无法设计出合理的理想经典控制器。况且,在建立数学模型时一般都得经过理想化假设和处理,即把非线性化为线性,分布参数化为集中参数,时变的化为定常的,等等。因此,数学模型和这些实际系统的巨大差距,使之很难对其实现有效的传统自动控制,于是便出现了某些仿人智能的工程控制与信息处理系统,产生和发展了智能控制大量的生产实践表明,有许多难以建立数学模型的复杂系统和繁难工艺过程,可以由熟练技术工人、工程师或专家的手工操作,依靠人类的智慧,能够获得满意的控制效果。例如,欲将一辆汽车倒入指定的车位,确实无法建立起这一过程的数学模型。然而熟练的司机却可以非常轻松地把它倒入预定的位置。类似的问题使人们自然想到,能否在传统控制中加人人类的认知、手工控制事物的经验、能力和逻辑推理等智能成分,充分利用人的操作技巧、控制经验和直觉推理,把人的因素作为一个有机部分融入控制系统呢?能否根据系统的实际输入、输出类似于熟练技工那样进行实时控制,甚至使机器也具有人类的学习和自适应能力,进而用机器代替人类进行复杂对象和系统的实时控制呢?1.2智能控制概况20世纪60年代以来,由于空间技术、计算机技术及人工智能技术的发展,控制界学者在研究自组织、自学习控制的基础上,为了提高控制系统的自学习能力,开始注意将人工智能技术与方法应用于工程控制中,逐渐形成了智能控制。1.2.1智能控制的发展简况所谓智能控制,就是通过定性和定量相结合的方法,针对被控对象和控制任务的复杂性、不确定性和多变特性,有效自主地实现繁杂信息的处理、优化和判断,以致决策,最终达到控制被控系统的目的。智能控制的诞生1966年,J.M. Mendal首先提出将人工智能技术应用于飞船控制系统的设计;其后,1971年,美籍华人科学家傅京逊首次提岀智能控制这一概念,并归纳了三种类型的智能控制系统①)人作为控制器的控制系统:这种控制系统具有自学习、自适应和自组织的功能。②人-机结合作为控制器的控制系统:机器完成需要连续进行的、快速计算的常规控制任务,人则完成任务分配、决策、监控等任务。③无人参与旳自主控制系统:用多层智能控制系统,完成问题求解和规划、环境建模、WW. 9CAX COI第1章引言传感器信息分析和低层的反馈控制任务,如自主机器人。1985年8月,美国电机及电子工程师学会( Institute of Electrical and Electrical Enginers,IEEE)在纽约召开了第一届智能控制学术讨论会,随后成立了智能控制专业委员会;1987年1月,在美国举行第一次国际智能控制大会,标志着智能控制领域的形成。智能控制即含有人类智能的控制系统,它具有学习、抽象、推理、决策等功能,并能根据环境(包括被控对象或被控过程)信息的变化做岀适应性反应,从而使机器能够完成以前只能由人可以完成的控制任务。2.智能控制的三元论智能控制是一门交叉学科,傅京逊教授于1971年首先提出智能控制( Intelligent Control,IC)是人工智能与自动控制的交叉,即智能控制的二元论。在此基础上,美国学者G.N. Saridis于1977年引入运筹学,提出了三元论的智能控制概念,认为智能控制是人工智能( Artificial Intelligence,AⅠ)、自动控制( Automatic control,AC)和运筹学(Operational research,OR)等形成的交叉学科,即IC=AI∩AC∩OR,它们的含义如下:信号处理、形式语言AI—人工智能,是一个用来模拟人启发推理规划、调度、管理类思维的知识处理系统,具有记忆、学习、人工智能运筹学信息处理、形式语言、启发推理等功能学习、记忆可以应用于判断、推理、预测、识别、决智能控制协调、管理策、学习等各类问题;AC自动控制,描述系统的动力学自动控制特性,实现无人操作而能完成预设目标的一优化、动力学、动态反馈种理论体系,一般具有动态反馈功能;OR—运筹学,是一种定量优化方法,如线性规划、网络规划、调度、管理、优化决策和多目标优化方法等。图1-2智能控制的三元论示意图基于三元论的智能控制概念如图1-2所示。现在,为多数人所接受的三元论智能控制概念,除了“智能”与“控制”外,还强调了更高层次控制中的调度、规划和管理作用,为分层、递阶智能控制提供了理论依据。3.智能控制的特点在分析方法上具有定量与定性相结合的智能控制,应该具有以下一些功能。1)学习功能智能控制器能通过从外界环境所获得的信息进行学习,不断积累知识,使系统的控制性能得到改善。2)适应功能智能控制器具有从输入到输岀的映射关系,可实现不依赖于模型的自适应控制,当系统某一部分出现故障时,仍能进行控制。WW. 9CAX COI
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