Arquitetura do sistema de negociação financeira

Tópicos práticos para TI Pros e outros.

As perguntas frequentes do protocolo FIX são publicadas.

Workshop de arquitetura do sistema de negociação de renda fixa em 26 de setembro.

Instrumentos de renda fixa Visão geral dos negociantes de renda fixa Jogadores de mercado de renda fixa Necessidades de empresas de corretor / negociantes (corretora) Requisitos / Características do sistema de negociação de renda fixa (do corretor / revendedor) Arquitetura da plataforma de negociação de renda fixa Vários componentes e funções Tecnologias populares usadas e produtos de fornecedores.

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2 Comentários.

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Arquitetura do sistema de comércio algorítmico.

Anteriormente, neste blog, escrevi sobre a arquitetura conceitual de um sistema de negociação algorítmico inteligente, bem como os requisitos funcionais e não funcionais de um sistema de negociação algorítmica de produção. Desde então, criei uma arquitetura de sistema que, acredito, poderia satisfazer esses requisitos arquitetônicos. Nesta publicação, descreverei a arquitetura seguindo as diretrizes dos padrões ISO / IEC / IEEE 42010 e padrão de descrição da arquitetura de engenharia de software. De acordo com este padrão, uma descrição de arquitetura deve:

Contém várias visualizações arquitetônicas padronizadas (por exemplo, em UML) e Mantenha a rastreabilidade entre decisões de design e requisitos arquitetônicos.

Definição de arquitetura de software.

Ainda não há consenso quanto ao que é uma arquitetura do sistema. No contexto deste artigo, é definido como a infra-estrutura dentro da qual os componentes do aplicativo que satisfazem os requisitos funcionais podem ser especificados, implantados e executados. Os requisitos funcionais são as funções esperadas do sistema e seus componentes. Os requisitos não funcionais são medidas através das quais a qualidade do sistema pode ser medida.

Um sistema que satisfaça plenamente seus requisitos funcionais ainda pode não atender às expectativas se os requisitos não funcionais forem deixados insatisfeitos. Para ilustrar este conceito, considere o seguinte cenário: um sistema de negociação algorítmico que você acabou de comprar / construir faz excelentes decisões de negociação, mas é completamente inoperacional com os sistemas de gestão e contabilidade de risco das organizações. Esse sistema atenderia às suas expectativas?

Arquitetura conceitual.

Uma visão conceitual descreve conceitos e mecanismos de alto nível que existem no sistema no mais alto nível de granularidade. Nesse nível, o sistema de negociação algorítmica segue uma arquitetura orientada a eventos (EDA) dividida em quatro camadas e dois aspectos arquitetônicos. Para cada camada e referência de aspecto arquiteturas e padrões são usados. Padrões arquitetônicos são estruturas comprovadas e genéricas para alcançar requisitos específicos. Os aspectos arquitetônicos são preocupações transversais que abrangem múltiplos componentes.

Arquitetura orientada a eventos - uma arquitetura que produz, detecta, consome e reage a eventos. Os eventos incluem movimentos do mercado em tempo real, eventos ou tendências complexas e eventos comerciais, e. enviando um pedido.

Este diagrama ilustra a arquitetura conceitual do sistema de negociação algorítmica.

Arquiteturas de referência.

Para usar uma analogia, uma arquitetura de referência é semelhante aos planos para uma parede de suporte de carga. Esta impressão azul pode ser reutilizada para projetos de construção múltipla independentemente do edifício que está sendo construído, pois satisfaz um conjunto de requisitos comuns. Da mesma forma, uma arquitetura de referência define um modelo contendo estruturas genéricas e mecanismos que podem ser usados ​​para construir uma arquitetura de software concreta que satisfaça requisitos específicos. A arquitetura para o sistema de negociação algorítmica usa uma arquitetura baseada em espaço (SBA) e um controlador de exibição de modelo (MVC) como referências. São também utilizadas boas práticas, como o armazenamento de dados operacionais (ODS), o padrão de transformação e carregamento de extratos (ETL) e um data warehouse (DW).

Controle de exibição de modelo - um padrão que separa a representação de informações da interação do usuário com ela. Arquitetura baseada em espaço - especifica uma infra-estrutura onde as unidades de processamento acopladas vagamente interagem entre si através de uma memória associativa compartilhada chamada espaço (mostrado abaixo).

Visão estrutural.

A visão estrutural de uma arquitetura mostra os componentes e subcomponentes do sistema de negociação algorítmica. Ele também mostra como esses componentes são implantados em infra-estrutura física. Os diagramas UML utilizados nesta visão incluem diagramas de componentes e diagramas de implantação. Abaixo está a galeria dos diagramas de implantação do sistema de negociação algorítmico geral e as unidades de processamento na arquitetura de referência SBA, bem como diagramas de componentes relacionados para cada uma das camadas.

Diagrama de componentes de processamento de comerciantes / eventos automatizados Fonte de dados e diagrama de componente de camada de pré-processamento Diagrama de componente de interface de usuário baseado em MVC.

Táticas arquitetônicas.

De acordo com o instituto de engenharia de software, uma tática arquitetônica é um meio de satisfazer um requisito de qualidade, manipulando algum aspecto de um modelo de atributo de qualidade através de decisões de design arquitetônico. Um exemplo simples usado na arquitetura do sistema de negociação algorítmica é 'manipular' um armazenamento de dados operacional (ODS) com um componente de consulta contínua. Este componente analisaria continuamente o ODS para identificar e extrair eventos complexos. As seguintes táticas são usadas na arquitetura:

O padrão do disruptor no evento e as filas de pedidos Memória compartilhada para as filas de eventos e pedidos Linguagem de consulta contínua (CQL) na filtragem de dados ODS com o padrão de design do filtro em dados recebidos Algoritmos de evitação de congestionamentos em todas as conexões de entrada e saída Gerenciamento de filas ativas (AQM ) e notificação de congestionamento explícito Recursos de computação de mercadorias com capacidade de atualização (escalável) Redundância ativa para todos os pontos de falha únicos Indicação e estruturas de persistência otimizadas no ODS Programe backup de dados regulares e scripts de limpeza para ODS Histórico de transações em todos os bancos de dados Súmrios para todos Ordens para detectar falhas Anotar eventos com timestamps para ignorar eventos "obsoletos". Regras de validação de pedidos, por exemplo, quantidades de comércio máximo Componentes de comerciante automatizado usam um banco de dados em memória para análise Autenticação em dois estágios para interfaces de usuário conectando-se à ATs Criptografia em interfaces de usuário e conexões ao padrão de design ATs Observer para que o MVC gerencie visualizações.

A lista acima é apenas algumas decisões de design que identifiquei durante o projeto da arquitetura. Não é uma lista completa de táticas. À medida que o sistema está sendo desenvolvido, táticas adicionais devem ser empregadas em múltiplos níveis de granularidade para atender aos requisitos funcionais e não funcionais. Abaixo estão três diagramas que descrevem o padrão de design do disruptor, o padrão de design do filtro e o componente de consulta contínua.

Visão comportamental.

Essa visão de uma arquitetura mostra como os componentes e camadas devem interagir um com o outro. Isso é útil ao criar cenários para testar projetos de arquitetura e para entender o sistema de ponta a ponta. Essa visão consiste em diagramas de seqüência e diagramas de atividades. Diagramas de atividades que mostram o processo interno do sistema de negociação algorítmica e como os comerciantes devem interagir com o sistema de negociação algorítmica são mostrados abaixo.

Tecnologias e estruturas.

O passo final na concepção de uma arquitetura de software é identificar potenciais tecnologias e estruturas que poderiam ser utilizadas para realizar a arquitetura. Como princípio geral, é melhor aproveitar as tecnologias existentes, desde que satisfaçam adequadamente os requisitos funcionais e não funcionais. Uma estrutura é uma arquitetura de referência realizada, e. JBoss é uma estrutura que realiza a arquitetura de referência JEE. As seguintes tecnologias e frameworks são interessantes e devem ser consideradas na implementação de um sistema de negociação algorítmico:

CUDA - NVidia tem uma série de produtos que suportam modelagem de finanças computacionais de alto desempenho. Pode-se conseguir até 50x melhorias no desempenho ao executar simulações Monte Carlo na GPU em vez da CPU. Rio Apache - Rio é um kit de ferramentas usado para desenvolver sistemas distribuídos. Ele foi usado como uma estrutura para a construção de aplicativos com base no padrão SBA Apache Hadoop - no caso de registro invasivo ser um requisito, então o uso do Hadoop oferece uma solução interessante para o problema dos grandes dados. O Hadoop pode ser implantado em um ambiente em cluster que suporta tecnologias CUDA. AlgoTrader - uma plataforma de negociação algorítmica de código aberto. O AlgoTrader poderia ser implantado no lugar dos componentes do comerciante automatizado. FIX Engine - um aplicativo autônomo que aceita os protocolos do Financial Information Exchange (FIX), incluindo FIX, FAST e FIXatdl.

Embora não seja uma tecnologia ou uma estrutura, os componentes devem ser criados com uma interface de programação de aplicativos (API) para melhorar a interoperabilidade do sistema e seus componentes.

Conclusão.

A arquitetura proposta foi projetada para satisfazer requisitos muito genéricos identificados para sistemas de negociação algorítmica. Geralmente, os sistemas de negociação algorítmica são complicados por três fatores que variam de acordo com cada implementação:

Dependências em sistemas empresariais e de intercâmbio externos Requisitos não funcionais desafiadores e restrições arquitetônicas em evolução.

Por conseguinte, a arquitetura de software proposta deve ser adaptada caso a caso para satisfazer requisitos organizacionais e regulatórios específicos, bem como para superar restrições regionais. A arquitetura do sistema de negociação algorítmica deve ser vista como apenas um ponto de referência para indivíduos e organizações que desejam projetar seus próprios sistemas de negociação algorítmica.

Para uma cópia completa e fontes usadas, baixe uma cópia do meu relatório. Obrigado.

História anterior.

Requisitos do sistema de negociação algorítmica.

Próxima História.

Otimização de portfólio usando otimização de enxertia de partículas.

Excelente visão geral, e um bom começo na arquitetura. Sua conclusão foi adequada, e apontou por que os sistemas de software de negociação algorítmica requerem back-testing e ajustes constantes para mantê-los relevantes. Boa leitura!

1 de fevereiro de 2016.

Quando os dados de commodities ou renda fixa são imprecisos ou lentos em receber, os modelos podem ter dificuldade em calcular especialmente no espaço de um evento Black Swann.

Muito obrigado por este artigo. Estive pensando em AI em finanças desde o final da década de 90 e, finalmente, as tecnologias e as APIs estão comumente disponíveis. Seu artigo e blog são uma ótima ajuda para fazer esses primeiros passos para tornar realidade os sonhos dos anos anteriores. Muito obrigado e boa sorte em seus novos empreendimentos!

Mantenha-me atualizado no seu progresso. Estou muito interessado. Obrigado.

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Como funcionam os sistemas comerciais.

A negociação automatizada algorítmica ou a negociação algorítmica foi no centro do mundo comercial há mais de uma década. A porcentagem de volumes atribuídos à negociação automatizada algorítmica teve um aumento significativo na última década. Como resultado, tornou-se um mercado altamente competitivo que é fortemente dependente da tecnologia. Conseqüentemente, a arquitetura básica de sistemas de negociação automatizados que executam estratégias algorítmicas sofreu grandes mudanças ao longo da última década e continua a fazê-lo. Para as empresas, especialmente aquelas que utilizam sistemas de negociação de alta freqüência, tornou-se uma necessidade de inovar em tecnologia para competir no mundo do comércio algorítmico, tornando assim a comercialização de algoritmos um foco de avanços nas tecnologias de computadores e redes.

Nesta publicação, desmistificaremos a arquitetura por trás dos sistemas de negociação automatizada para nossos leitores. Comparamos a nova arquitetura dos sistemas de negociação automatizados com a arquitetura comercial tradicional e compreendemos alguns dos principais componentes por trás desses sistemas.

Arquitetura Tradicional.

Qualquer sistema comercial, conceitualmente, não passa de um bloco computacional que interage com a troca em dois fluxos diferentes.

Recebe dados de mercado Envia solicitações de pedidos e recebe respostas da troca.

Os dados de mercado que são recebidos geralmente informam o sistema do último livro de pedidos. Pode conter algumas informações adicionais, como o volume negociado até o momento, o último preço e quantidade negociada para um script. No entanto, para tomar uma decisão sobre os dados, o comerciante pode precisar analisar valores antigos ou derivar determinados parâmetros do histórico. Para atender a isso, um sistema convencional teria um banco de dados histórico para armazenar os dados do mercado e as ferramentas para usar esse banco de dados. A análise também envolveria um estudo das tradições passadas pelo comerciante. Daí, outro banco de dados para armazenar as decisões comerciais também. Por último, mas não menos importante, uma interface GUI para o comerciante visualizar todas essas informações na tela.

Todo o sistema comercial pode agora ser dividido em.

A troca (s) - o mundo externo O servidor Mercado Data receptor Comercializar dados do mercado Armazenar ordens geradas pelo usuário Aplicação Pegue as entradas do usuário, incluindo as decisões de negociação Interface para visualizar as informações, incluindo os dados e ordens Um gerente de pedidos enviando ordens para o troca.

Nova arquitetura.

A arquitetura tradicional não pôde aumentar as necessidades e demandas do comércio automatizado com DMA. A latência entre a origem do evento para a geração da ordem foi além da dimensão do controle humano e entrou nos reinos de milissegundos e microssegundos. Assim, as ferramentas para lidar com dados do mercado e sua análise precisava se adaptar de acordo. O gerenciamento de pedidos também precisa ser mais robusto e capaz de lidar com mais pedidos por segundo. Uma vez que o período de tempo é tão pequeno em comparação com o tempo de reação humano, o gerenciamento de riscos também precisa lidar com pedidos em tempo real e de forma completamente automática.

Por exemplo, mesmo que o tempo de reação para uma ordem seja de 1 milissegundo (o que é bastante comparado às latências que vemos hoje), o sistema ainda é capaz de fazer 1000 decisões comerciais em um único segundo. Isso significa que cada uma dessas 1000 decisões comerciais deve passar pelo gerenciamento de riscos no mesmo segundo para alcançar a troca. Este é apenas um problema de complexidade. Uma vez que a arquitetura agora envolve lógica automatizada, 100 comerciantes agora podem ser substituídos por um único sistema de negociação automatizado. Isso adiciona escala ao problema. Então, cada uma das unidades lógicas gera 1000 pedidos e 100 dessas unidades significam 100.000 pedidos a cada segundo. Isso significa que a tomada de decisão e a peça de envio de pedidos precisam ser muito mais rápidas do que o receptor de dados de mercado, de modo a combinar a taxa de dados.

Por isso, o nível de infra-estrutura que este módulo exige deve ser muito superior em comparação com o de um sistema tradicional (discutido na seção anterior). Daí o motor que executa a lógica da tomada de decisão, também conhecido como o mecanismo "Processamento de eventos complexos", ou CEP, mudou-se do aplicativo para o servidor. A camada de aplicação, agora, é pouco mais do que uma interface de usuário para visualizar e fornecer parâmetros para o CEP.

O problema da escala também leva a uma situação interessante. Digamos que 100 lógicas diferentes estão sendo executadas em um evento de dados de mercado único (como discutido no exemplo anterior). No entanto, pode haver peças comuns de cálculos complexos que precisam ser executados para a maioria das 100 unidades lógicas. Por exemplo, cálculo de gregos para opções. Se cada lógica funcionasse de forma independente, cada unidade faria o mesmo cálculo grega que iria desnecessariamente usar os recursos do processador. Para otimizar a redundância do cálculo, os cálculos redundantes complexos geralmente são mantidos em um mecanismo de cálculo separado que fornece os gregos como uma entrada para o CEP.

Embora a camada de aplicação seja principalmente uma visão, algumas das verificações de risco (que agora são operações com fome de recursos devido ao problema da escala), podem ser descarregadas para a camada de aplicação, especialmente aquelas que estão relacionadas com sanidade de entradas de usuários como o dedo gordo erros. O resto das verificações de risco são realizadas agora por um Sistema de Gerenciamento de Risco (RMS) separado no Gerenciador de Pedidos (OM), imediatamente antes de liberar um pedido. O problema da escala também significa que, quando anteriormente, havia 100 comerciantes diferentes gerenciando seus riscos, agora existe apenas um sistema RMS para gerenciar riscos em todas as unidades / estratégias lógicas. No entanto, algumas verificações de risco podem ser específicas para certas estratégias e alguns talvez precisem ser feitos em todas as estratégias. Daí o próprio RMS envolve, RMS de nível de estratégia (SLRMS) e RMS global (GRMS). Também pode envolver uma UI para visualizar o SLRMS e o GRMS.

Emergência de protocolos para sistemas de negociação automatizados.

Com inovações, as necessidades são necessárias. Uma vez que a nova arquitetura foi capaz de dimensionar para muitas estratégias por servidor, surgiu a necessidade de se conectar a vários destinos a partir de um único servidor. Assim, o gerenciador de pedidos hospedou vários adaptadores para enviar pedidos para vários destinos e receber dados de várias trocas. Cada adaptador atua como um intérprete entre o protocolo que é entendido pela troca e o protocolo de comunicação dentro do sistema. Intercâmbios múltiplos significam adaptadores múltiplos.

No entanto, para adicionar uma nova troca ao sistema, um novo adaptador deve ser projetado e conectado à arquitetura, uma vez que cada troca segue seu protocolo apenas otimizado para recursos fornecidos pela troca. Para evitar esse incômodo de adição de adaptador, os protocolos padrão foram projetados. O mais proeminente entre eles é o protocolo FIX (Financial Information Exchange) (veja nossa publicação na introdução ao protocolo FIX). Isso não só torna gerenciável conectar-se a destinos diferentes, mas também reduzir drasticamente o mercado para quando se conectar a um novo destino. Para leitura adicional: Conectando o FXCM ao FIX, um tutorial detalhado.

A presença de protocolos padrão facilita a integração com fornecedores de terceiros, também para análises ou feeds de dados de mercado. Como resultado, o mercado torna-se muito eficiente, pois a integração com um novo destino / fornecedor não é mais uma restrição.

Além disso, a simulação torna-se muito fácil, pois receber dados do mercado real e enviar ordens para um simulador é apenas uma questão de usar o protocolo FIX para se conectar a um simulador. O próprio simulador pode ser construído internamente ou adquirido de um fornecedor de terceiros. Os dados gravados de forma semelhante apenas podem ser reproduzidos com os adaptadores sendo agnósticos para saber se os dados estão sendo recebidos do mercado ao vivo ou de um conjunto de dados gravados.

Emergência de arquiteturas de baixa latência.

Com os blocos de construção de um sistema de negociação algorítmica no local, as estratégias otimizadas na capacidade de processar enormes quantidades de dados em tempo real e tomar decisões comerciais rápidas. Mas com o advento de protocolos de comunicação padrão como FIX, a barreira de entrada de tecnologia para configurar uma mesa de negociação algorítmica, tornou-se menor e, portanto, mais competitivo. À medida que os servidores obtiveram mais memória e freqüências de clock mais altas, o foco mudou para reduzir a latência para a tomada de decisões. Ao longo do tempo, reduzir a latência tornou-se uma necessidade por muitas razões, como:

A estratégia faz sentido apenas em um ambiente de baixa latência. Sobrevivência dos mais aptos - os concorrentes escolhem você se você não for rápido o suficiente.

O problema, no entanto, é que a latência é realmente um termo abrangente que engloba vários atrasos diferentes. Para quantificar todos eles em um termo genérico, geralmente não faz muito sentido. Embora seja muito fácil de entender, é bastante difícil quantificar. Por isso, torna-se cada vez mais importante como o problema da redução da latência é abordado.

Se olharmos para o ciclo de vida básico,

Um pacote de dados de mercado é publicado pela troca O pacote viaja pelo fio O pacote chega a um roteador do lado do servidor. O roteador encaminha o pacote pela rede do lado do servidor. O pacote chega na porta Ethernet do servidor. Dependendo se este é processamento UDP / TCP ocorre e o pacote despojado de seus cabeçalhos e trailers faz o caminho para a memória do adaptador. O adaptador então analisa o pacote e o converte em um formato interno para a plataforma de negociação algorítmica. Este pacote agora viaja através dos vários módulos do sistema - CEP, tick shop, etc. O CEP analisa e envia uma solicitação de pedido. através do reverso do ciclo como o pacote de dados do mercado.

Alta latência em qualquer uma dessas etapas garante uma latência alta durante todo o ciclo. Assim, a otimização de latência geralmente começa com o primeiro passo neste ciclo que está no nosso controle, ou seja, "o pacote viaja através do fio". A coisa mais fácil de fazer aqui seria encurtar a distância até o destino, tanto quanto possível. Colocações são instalações fornecidas por trocas para hospedar o servidor de negociação nas proximidades da troca. O diagrama a seguir ilustra os ganhos que podem ser feitos cortando a distância.

Para qualquer tipo de estratégia de alta freqüência envolvendo um único destino, Colocation tornou-se um facto deve. No entanto, as estratégias que envolvem múltiplos destinos precisam de um planejamento cuidadoso. Vários fatores, como o tempo gasto pelo destino para responder pedidos de pedidos e sua comparação com o tempo de ping entre os dois destinos, devem ser considerados antes de tomar essa decisão. A decisão também pode depender da natureza da estratégia.

A latência da rede geralmente é o primeiro passo na redução da latência geral de um sistema de comércio algorítmico. No entanto, existem muitos outros locais onde a arquitetura pode ser otimizada.

Latência de propagação.

A latência de propagação significa o tempo necessário para enviar os bits ao longo do fio, limitados pela velocidade da luz, é claro.

Foram introduzidas várias otimizações para reduzir a latência de propagação além de reduzir a distância física. Por exemplo, o tempo estimado de ida e volta para um cabo comum entre Chicago e Nova York é de 13,1 milissegundos. As redes de propagação, em outubro de 2012, anunciaram melhorias de latência que trouxeram o tempo estimado de ida e volta para 12,98 milissegundos. A comunicação por microondas foi adotada ainda mais por empresas como Tradeworx, trazendo o tempo estimado de ida e volta para 8,5 milissegundos. Observe que o mínimo teórico é de cerca de 7,5 milissegundos. As inovações contínuas estão empurrando os limites da ciência e alcançando rapidamente o limite teórico da velocidade da luz. Os últimos desenvolvimentos em comunicação a laser, adotados anteriormente em tecnologias de defesa, afugentaram ainda mais uma latência já diluída por nanosegundos em curtas distâncias.

Latência de processamento de rede.

Latência de processamento de rede significa latência introduzida por roteadores, switches, etc.

O próximo nível de otimização na arquitetura de um sistema de negociação algorítmico seria o número de lúpulos que um pacote levaria para viajar do ponto A ao ponto B. Um salto é definido como uma parte do caminho entre a fonte e o destino durante o qual um pacote não passa por um dispositivo físico como um roteador ou um switch. Por exemplo, um pacote pode percorrer a mesma distância através de dois caminhos diferentes. Mas pode ter dois saltos no primeiro caminho versus 3 saltos no segundo. Supondo que o atraso de propagação seja o mesmo, os roteadores e switches introduzem sua própria latência e geralmente como uma regra de polegar, mais o lúpulo é a latência adicionada.

A latência do processamento de rede também pode ser afetada pelo que chamamos de microbursas. Microbursts são definidos como um aumento súbito da taxa de transferência de dados que pode não afetar necessariamente a taxa média de transferência de dados. Uma vez que os sistemas de negociação algorítmica são baseados em regras, todos esses sistemas reagirão ao mesmo evento da mesma maneira. Como resultado, muitos sistemas participantes podem enviar ordens que levam a uma onda repentina de transferência de dados entre os participantes e o destino que leva a um microburst. O diagrama a seguir representa o que é um microburst.

A primeira figura mostra uma visão de 1 segundo da taxa de transferência de dados. Podemos ver que a taxa média está bem abaixo da largura de banda disponível de 1Gbps. No entanto, se mergulhar mais profundamente e olhar a imagem de segundos (a vista de 5 milissegundos), vemos que a taxa de transferência aumentou acima da largura de banda disponível várias vezes por segundo. Como resultado, os buffers de pacotes na pilha de rede, tanto nos pontos de extremidade da rede quanto nos roteadores e switches, podem transbordar. Para evitar isso, normalmente uma largura de banda muito superior à taxa média observada é geralmente alocada para um sistema de comércio algorítmico.

Latência de serialização.

A latência de serialização significa o tempo necessário para puxar os bits para dentro e fora do fio.

Um tamanho de pacote de 1500 bytes transmitidos em uma linha T1 (1.544.000 bps) produziria um atraso de serialização de cerca de 8 milissegundos. No entanto, o mesmo pacote de 1500 bytes usando um modem de 56K (57344bps) levaria 200 milissegundos. Uma linha Ethernet 1G reduziria essa latência para cerca de 11 microssegundos.

Latência de interrupção.

A latência de interrupção significa uma latência introduzida por interrupções ao receber os pacotes em um servidor.

A latência de interrupção é definida como o tempo decorrido entre quando uma interrupção é gerada quando a fonte da interrupção é atendida. Quando é gerada uma interrupção? Interrupções são sinais para o processador emitido por hardware ou software, indicando que um evento precisa de atenção imediata. O processador, por sua vez, responde suspendendo sua atividade atual, salvando seu estado e manipulando a interrupção. Sempre que um pacote é recebido no NIC, uma interrupção é enviada para lidar com os bits que foram carregados no buffer de recebimento da NIC. O tempo necessário para responder a esta interrupção não afeta apenas o processamento da nova carga útil, mas também a latência dos processos existentes no processador.

Solarflare introduziu onload aberto em 2011, que implementa uma técnica conhecida como bypass do kernel, onde o processamento do pacote não é deixado para o kernel do sistema operacional, mas para o próprio espaço de usuários. Todo o pacote é diretamente mapeado para o espaço do usuário pela NIC e é processado lá. Como resultado, as interrupções são completamente evitadas.

Como resultado, a taxa de processamento de cada pacote é acelerada. O diagrama a seguir demonstra claramente as vantagens do bypass do kernel.

Latência da aplicação.

A latência da aplicação significa o tempo gasto pelo processo para processar.

Isso depende dos vários pacotes, do processamento alocado para a lógica do aplicativo, da complexidade do cálculo envolvido, da eficiência da programação, etc. O aumento do número de processadores no sistema, em geral, reduzirá a latência da aplicação. O mesmo ocorre com o aumento da frequência do relógio. Muitos sistemas de negociação algorítmica aproveitam a dedicação de núcleos de processadores para elementos essenciais da aplicação, como a lógica de estratégia, por exemplo. Isso evita a latência introduzida pela troca do processo entre os núcleos.

Da mesma forma, se a programação da estratégia foi feita, tenha em mente os tamanhos de cache e a localização do acesso à memória, então haveria muitos hits no cache da memória resultando em uma redução adicional da latência. Para facilitar isso, muitos sistemas usam linguagens de programação de nível muito baixo para otimizar o código para a arquitetura específica dos processadores. Algumas empresas chegaram até a extensão da queima de cálculos complexos em hardware usando matrizes de portas totalmente programáveis ​​(FPGA). Com a crescente complexidade vem o custo crescente e o diagrama a seguir ilustra isso.

Níveis de sofisticação.

O mundo do comércio algorítmico de alta freqüência entrou em uma era de competição intensa. Com cada participante adotando novos métodos de expulsão da concorrência, a tecnologia progrediu aos trancos e barrancos. As arquiteturas de negociação algorítmica modernas são bastante complexas em comparação com as suas partes anteriores. Consequentemente, os sistemas avançados são mais caros de construir tanto em termos de tempo e dinheiro.

Conclusão:

Esta foi uma publicação detalhada sobre a arquitetura do sistema de negociação algorítmica, com certeza nós damos um conhecimento muito profundo dos componentes envolvidos e também dos vários desafios que os desenvolvedores de arquitetura precisam lidar / superar para construir sistemas de negociação automatizados robustos.

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2 pensamentos sobre "Como os sistemas comerciais funcionam"

15 de dezembro de 2017.

Postagem muito boa. Eu simplesmente tropecei em seu blog e queria dizer que eu realmente gostei de navegar em suas postagens no blog. Afinal, vou me inscrever no seu feed e espero que você escreva novamente em breve!

15 de dezembro de 2017.

Estamos realmente satisfeitos por você gostar de nossas postagens. A apreciação é o que nos mantém em pé.

Certifique-se de continuar adicionando conteúdo fresco periodicamente. Compartilhe nossas postagens e ajude-nos a espalhar a palavra sobre como as pessoas podem aproveitar a partir de negociação algorítmica e quantitativa.

Arquitetura do Sistema Financeiro.

Arnoud W. A. ​​Boot, Anjan V. Thakor; Arquitetura do Sistema Financeiro, The Review of Financial Studies, Volume 10, Edição 3, 1 de julho de 1997, Páginas 693-733, doi. org/10.1093/rfs/10.3.693.

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& # 169; 2017 Oxford University Press.

Este artigo desenvolve uma teoria da arquitetura do sistema financeiro. Perguntamos: o que é um mercado financeiro, o que é um banco e o que determina o papel econômico de cada um? Começando com os pressupostos básicos sobre primitivos - os tipos de agentes e a natureza das assimetrias informacionais - fornecemos uma teoria que explica quais agentes se agrupam para formar bancos e que negociam no mercado de capitais. Mostra-se que os mutuários de maiores qualidades observáveis ​​acessam o mercado financeiro. Além disso, um sistema financeiro em sua infância será dominado pelo banco, e o aumento da sofisticação do mercado financeiro diminui os empréstimos bancários.

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