Arquitetura automatizada do sistema de negociação

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, projetei 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 nas filas de eventos e 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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Arquitectura do sistema de negociação automatizada
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Começando: Construindo um Sistema de Negociação Totalmente Automatizado.
Nos últimos 6 meses, tenho focado no processo de construção da pilha completa de tecnologia de um sistema de negociação automatizado. Eu me deparei com muitos desafios e aprendi muito sobre os dois métodos diferentes de backtesting (Vectorised e Event driven). Na minha jornada para construir um backtester orientado a eventos, veio a minha surpresa que o que você iria acabar é perto de toda a pilha de tecnologia necessária para construir uma estratégia, fazer backtest e executar a execução ao vivo.
Meu maior problema ao enfrentar o problema foi a falta de conhecimento. Procurei em muitos lugares uma introdução à construção da tecnologia ou um blog que me orientasse. Eu encontrei alguns recursos que vou compartilhar com vocês hoje.
Para iniciantes:
Para os leitores novatos em negociações quantitativas, eu recomendaria o livro de Ernie P. Chan intitulado: Negociação Quantitativa: Como construir seu próprio negócio de comércio algorítmico. Este livro é o básico. Na verdade, é o primeiro livro que li sobre negociação quantitativa e mesmo assim achei muito básico, mas há algumas notas que você deve tomar.
Da página 81-84 Ernie escreve sobre como, no nível de varejo, uma arquitetura de sistema pode ser dividida em estratégias semi-automatizadas e totalmente automatizadas.
Um sistema semi-automatizado é adequado se você quiser fazer algumas transações por semana. Ernie recomenda usar o Matlab, R ou até mesmo o Excel. Eu usei todas as 3 plataformas e este é o meu conselho:
Saltar do Matlab, custou muito dinheiro e só consegui acesso aos laboratórios da universidade. Não há muito material de treinamento como blogs ou livros que ensinem como codificar uma estratégia usando o Matlab. R tem toneladas de recursos que você pode utilizar para aprender como construir uma estratégia. Meu blog favorito cobrindo o tópico é: QuantStratTradeR é ​​executado por Ilya Kipnis. É mais provável que o Microsoft Excel inicie onde você não tem experiência em programação. Você pode usar o Excel para negociações semi-automáticas, mas isso não vai funcionar quando se trata de construir a pilha completa de tecnologias.
Estrutura semiautomática pg 81.
Sistemas de negociação totalmente automatizados são para quando você deseja colocar automaticamente as negociações com base em um feed de dados ao vivo. Eu codifiquei o meu em C #, o QuantConnect também usa o C #, o QuantStart orienta o leitor através da construção em Python, o Quantopian usa o Python, o HFT provavelmente usará o C ++. Java também é popular.
Estrutura de negociação completamente automatizada página 84.
Passo 1: Conseguir um bom começo.
Faça o Programa Executivo em Algorithmic Trading oferecido pela QuantInsti. Acabei de começar o curso e o primeiro conjunto de palestras foi na arquitetura do sistema. Teria me poupado cerca de 3 meses de pesquisa se eu tivesse começado aqui. As palestras me acompanharam através de cada componente que eu precisaria, bem como uma descrição detalhada do que cada componente precisa fazer. Abaixo está uma captura de tela de um de seus slides usados ​​na apresentação:
Você também pode usar essa estrutura geral ao avaliar outros sistemas de negociação automáticos.
No momento em que escrevo, estou apenas na terceira semana de palestras, mas estou confiante de que um praticante será capaz de construir uma estratégia comercial totalmente automatizada que poderia, com um pouco de refinamento, ser transformada no começo de um fundo de hedge quantitativo. .
Nota: o curso não está focado na construção da pilha de tecnologia.
Etapa 2: codifique um backtester baseado em eventos básicos.
Blog de Michael Hallsmore, quantstart & amp; livro “Negociação Algorítmica Bem Sucedida”
Este livro tem seções dedicadas à construção de um robusto backtester orientado a eventos. Ele orienta o leitor através de vários capítulos que explicarão sua escolha de idioma, os diferentes tipos de backtesting, a importância do backtesting orientado a eventos e como codificar o backtester.
Michael introduz o leitor às diferentes classes necessárias em um projeto orientado a objetos. Ele também ensina o leitor a construir um banco de dados mestre de títulos. É aqui que você verá como a arquitetura do sistema da QuantInsti se encaixa.
Nota: Você precisará comprar o livro dele: “Successful Algorithmic Trading”, seu blog deixa de fora muita informação.
Passo 3: Volte para o TuringFinance.
O programa EPAT Reading “Successful Algorithmic Trading” & amp; codificando um backtester em um idioma diferente de sua escolha.
Você deve ir para um blog chamado TuringFinance e ler o artigo intitulado "Algorithmic Trading System Architecture" Por: Stuart Gordon Reid. Em seu post ele descreve a arquitetura seguindo as diretrizes dos padrões ISO / IEC / IEEE 42010 e padrão de descrição de arquitetura de engenharia de software.
Eu achei este post muito técnico e tem algumas ótimas idéias que você deve incorporar em sua própria arquitetura.
Uma captura de tela de seu post.
Etapa 4: Estude os sistemas de negociação de código aberto.
4.1) Quantopian.
Escusado será dizer que Quantopian deve ser adicionado a esta lista e tenho vergonha de dizer que não passei muito tempo usando sua plataforma (devido à minha escolha de idioma). Quantopian tem muitas vantagens, mas as que mais se destacam para mim são as seguintes:
Fácil de aprender Python Acesso gratuito a muitos conjuntos de dados Uma grande comunidade e competições Eu amo como eles hospedam a QuantCon!
Quantopian é os líderes de mercado neste campo e é amado por todos os quants! Seu projeto de código aberto está sob o nome de código Zipline e isso é um pouco sobre isso:
“O Zipline é o nosso mecanismo de código aberto que alimenta o backtester no IDE. Você pode ver o repositório de código no Github e contribuir com solicitações de pull para o projeto. Há um grupo do Google disponível para procurar ajuda e facilitar discussões. ”
Aqui está um link para sua documentação:
4.2) QuantConnect.
Para aqueles que não estão familiarizados com o QuantConnect, eles fornecem um mecanismo completo de negociação algorítmica de código aberto. Aqui está um link.
Você deve dar uma olhada no código deles, estudá-lo, & amp; dê-lhes louvor. Eles são competição de quantopianos.
Eu gostaria de aproveitar esta oportunidade para agradecer à equipe da QuantConnect por me deixar escolher o cérebro deles e pelo serviço brilhante que eles oferecem.
Aqui está um link para sua documentação:
Observações finais:
Espero que este guia ajude os membros da comunidade. Eu gostaria de ter essa percepção 6 meses atrás quando comecei a codificar nosso sistema.
Eu gostaria de falar com a comunidade e perguntar: “Que bons cursos de negociação algorítmica você conhece?” Eu gostaria de escrever um post que analise o tópico e forneça uma classificação. Há alguma recomendação para criar um sistema de negociação totalmente automatizado que você gostaria de adicionar a este post?
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Você pode gostar também.
Bom artigo. Eu gostaria de ter cerca de 6 meses atrás. Eu uso QuantConnect porque eu sou um programador C #. Eu achei muito conveniente para poder baixar o teste de Lean e voltar localmente. Vasculhar seu código também é valioso. Eles também fizeram um acordo com a Tradier para negociações de US $ 1. Isso ajuda muito. Eu não sou tão saliente sobre os spreads e a execução do Tradier. O IB pode ser melhor para isso.
Vou dar uma olhada no curso que você mencionou.
Você não mencionou Quantocracy ou RBloggers. Ambos são recursos muito valiosos.
O que você usa para mapear os resultados dos testes de volta? Eu registro OHLC e valores de indicador para csv do evento OnData e estou realmente cansado de usar o Excel para traçar resultados. Eu gostaria de poder apontar um pacote de gráficos para um arquivo de dados e tê-lo apenas ir.
Você já tem um fornecedor de fluxo de ticks?
Eu tenho um pensamento sobre sistemas orientados a eventos. O problema com os eventos é que eles são assíncronos e latentes. Parece que eles são inevitáveis ​​assim que você começa uma corretora envolvida, então eu tenho sonhado com um sistema mais streaming seguindo os princípios da programação funcional.
& # 8211; Injest um fluxo de carrapato ou bar.
& # 8211; Execute-o através de um processo de cálculo de indicadores, execução de análise ou ML e assim por diante.
& # 8211; Receba de volta um sinal.
& # 8211; Envie para o corretor para executar.
Então, em um fluxo separado.
& # 8211; Receba de volta uma resposta do corretor.
O problema, claro, é o estado. Eu tenho margem suficiente para fazer o trade? O que tem no meu portfólio? Como está se saindo? Geralmente, o broker api pode ser consultado para descobrir essas coisas, mas isso leva tempo e é assíncrono. Eu também estou olhando para extensões de Rx. Dessa forma, o sistema pode reagir a mudanças no sistema através do padrão observável.
Eventos são ótimos para cliques do mouse. Não é tão bom para processamento transacional de alto volume.
Esta é exatamente a abordagem que eu fiz com minhas próprias coisas. Essencialmente eu tenho um & # 8216; normal & # 8217; programa que envolve uma pequena parte que é acionada por eventos para falar com o intermediário (IB API). Agora, para o problema do estado. Você tem duas escolhas; obter estado do corretor, ou armazená-lo internamente atualizá-lo quando você receber um preenchimento de volta. Isso significa que há momentos em que você não conhece seu estado ou quando as duas fontes de estado estão potencialmente em conflito (dados incorretos ou atrasos). Parte disso depende da rapidez com que você negocia. A menos que você esteja negociando muito rapidamente, em seguida, pausar se você tiver um conflito de estado, ou você está incerto do estado, é melhor do que prosseguir sem conhecer o seu estado. Eu uso um banco de dados & # 8216; lock & # 8217; paradigma para lidar com isso.
Em relação a quase tudo o que você pediu, você está próximo da resposta em Reative Extension (Rx).
Com Rx indo de carrapatos para velas é trivial.
Indo de velas para indicadores é trivial.
Compor indicadores de outros indicadores é trivial.
Compor posições de indicadores é trivial.
Compor portfólios (como realizados ao longo do tempo) a partir de posições é trivial.
Simular o Modelo de Risco é trivial.
Voltar teste ou negociação ao vivo é simplesmente decidir entre uma transmissão ao vivo de dados ou uma repetição simulada de dados do banco de dados.
A execução é trivial.
A implementação é possível em tudo, de C # a F #, a JavaScript e C ++ em código quase idêntico.
A otimização é feita rapidamente porque o Rx puramente funcional é amplamente paralisável para a GPU.
É verdade que a otimização e a alimentação do efeito da otimização contínua de volta ao back-test não é trivial, mas, dado que é não-trivial de qualquer maneira, eu vou deixar que isso deslize 😉
Puramente Funcional (ou próximo a ele) Rx é, na minha opinião, a única maneira de lidar com a infra-estrutura desse problema.
Eu conheço o sistema que quero negociar. Eu não quero programar ou aprender algo que alguém já conhece. Então, quem posso contratar para pegar o sistema que eu quero usar e automatizá-lo. Ao automatizá-lo, quero dizer, não quero olhar para ele. Vou dar uma olhada nos resultados uma vez por semana e os negócios serão executados sem a minha atenção. Parece estranho para mim que, em 2016, seja preciso muito esforço para tomar um conjunto de regras e executar essas regras no meu corretor.
Eu sugiro inscrever-se com o Quantopian e, em seguida, encontrar alguém dentro da comunidade para construir a estratégia para você. Eles serão capazes de construí-lo para você dentro da plataforma de corretores IB e serão totalmente automatizados.
Deixe-me dizer, porém, que eu acho que você deve monitorá-lo de perto, e não apenas esquecê-lo para o & # 8221 ;.

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 e altamente 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 de negociação, conceitualmente, nada mais é do que 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 recebidos normalmente informam o sistema do último pedido. Pode conter algumas informações adicionais, como o volume negociado até agora, o último preço negociado e quantidade para um script. No entanto, para tomar uma decisão sobre os dados, o comerciante pode precisar olhar para 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 de mercado e 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 de negociação também. Por último, mas não menos importante, uma interface gráfica para o comerciante para ver todas essas informações na tela.
Todo o sistema de negociação agora pode ser dividido em.
A troca (s) - o mundo externo O servidor Dados de mercado receptor Armazenar dados de mercado Armazenar ordens geradas pelo usuário Aplicação Tomar 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. Portanto, as ferramentas para lidar com dados de mercado e sua análise precisavam se adaptar de acordo. O gerenciamento de pedidos também precisa ser mais robusto e capaz de lidar com muito 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 parte de tomada de decisão e envio de pedidos precisa ser muito mais rápida que o receptor de dados de mercado para corresponder à 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). Portanto, o mecanismo que executa a lógica de tomada de decisão, também conhecido como mecanismo de "Processamento de Eventos Complexos", ou CEP, foi movido de dentro do aplicativo para o servidor. A camada Application, agora, é pouco mais que uma interface de usuário para visualizar e fornecer parâmetros para o CEP.
O problema de escalonamento 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 basicamente uma visão, algumas das verificações de risco (que agora são operações famintas por recursos devido ao problema de escala) podem ser transferidas para a camada de aplicação, especialmente aquelas relacionadas à integridade das entradas do usuário. erros. As demais verificações de risco são executadas agora por um Sistema de Gerenciamento de Riscos (RMS) separado no Order Manager (OM), imediatamente antes de liberar um pedido. O problema de escala também significa que onde antes havia 100 traders diferentes gerenciando seu risco, agora há apenas um sistema RMS para gerenciar riscos em todas as unidades / estratégias lógicas. No entanto, algumas verificações de risco podem ser específicas de determinadas estratégias, e algumas podem precisar ser feitas em todas as estratégias. Daí o próprio RMS envolve, RMS de nível de estratégia (SLRMS) e RMS global (GRMS). Também pode envolver uma interface do usuário para visualizar o SLRMS e o GRMS.
Surgimento de protocolos para sistemas de negociação automatizados.
Com inovações vêm as necessidades. Como a nova arquitetura era capaz de escalonar várias 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. Várias trocas significam vários adaptadores.
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 do 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 possível conectar-se a diferentes destinos rapidamente, mas também reduz drasticamente a entrada no mercado quando se trata de conectar-se a um novo destino. Para obter mais informações adicionais: 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, já que receber dados do mercado real e enviar pedidos a um simulador é apenas uma questão de usar o protocolo FIX para conectar-se a um simulador. O simulador em si pode ser construído internamente ou adquirido de um fornecedor terceirizado. 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 comércio algorítmico implementado, as estratégias otimizam a 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. Com o tempo, reduzir a latência tornou-se uma necessidade por vários motivos, como:
A estratégia só faz sentido em um ambiente de baixa latência. Sobrevivência do mais apto - os competidores o escolhem 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. Quantificar todos eles em um termo genérico pode não fazer muito sentido. Embora seja muito fácil de entender, é muito 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 percorre os vários módulos do sistema - CEP, tick store, etc. O CEP analisa e envia um pedido 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. Portanto, a otimização da latência geralmente começa com o primeiro passo neste ciclo que está sob nosso controle, ou seja, “o pacote viaja pelo 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 frequência envolvendo um único destino, Colocation tornou-se um imperdível. 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 lugares 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. Inovações contínuas estão forçando os limites da ciência e atingindo 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.
A latência do processamento de rede significa a latência introduzida pelos roteadores, comutadores etc.
O próximo nível de otimização na arquitetura de um sistema de negociação algorítmico seria o número de saltos que um pacote levaria para viajar do ponto A para o ponto B. Um salto é definido como uma parte do caminho entre a origem eo 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 é o mesmo, os roteadores e switches introduzem sua própria latência e geralmente como uma regra geral, e mais o latido é a latência adicionada.
A latência do processamento da rede também pode ser afetada pelo que nos referimos como microbursts. 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. Como 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 fundo e olhar a imagem dos segundos (a visualização de 5 milissegundos), vemos que a taxa de transferência subiu acima da largura de banda disponível várias vezes por segundo. Como resultado, os buffers de pacote na pilha de rede, tanto nos pontos de extremidade da rede como 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 o momento em que uma interrupção é gerada e quando a fonte da interrupção é atendida. Quando uma interrupção é gerada? Interrupções são sinais para o processador emitido pelo 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 na NIC, uma interrupção é enviada para manipular os bits que foram carregados no buffer de recebimento da NIC. O tempo gasto para responder a essa interrupção não afeta apenas o processamento da carga útil recém-chegada, 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 pelo processo de alternância 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 em termos de tempo e dinheiro.
Conclusão:
Este foi um post detalhado sobre arquitetura de sistema de negociação algorítmica que temos certeza que nos deu um conhecimento muito perspicaz 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.
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15 de dezembro de 2017.
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