Design Do Sistema De Negociação De Ações

Codificação de Sistemas de Negociação: Design do Sistema O primeiro passo ao codificar qualquer aplicação é a fase de projeto. Seja codificando uma aplicação de software ou um sistema de negociação, um design e um planejamento cuidadosos irão ajudá-lo a terminar em um curto período de tempo com menos erros. Vamos usar um processo simples de três passos para projetar o nosso sistema comercial. Passo 1: Crie suas regras do sistema de negociação O primeiro passo ao projetar um sistema de negociação é simplesmente criar as regras pelas quais seu sistema irá operar. Deve haver quatro regras básicas para cada sistema comercial: Compre - Identifique quando você deseja comprar uma posição. 13 Vender - Identifique quando você quer vender uma posição. 13 Parar - Identifique quando você deseja cortar suas perdas. 13 Target - Identifique quando você deseja reservar um ganho. Então, por exemplo: Comprar - Quando a média móvel de 30 dias (MA) cruza acima do MA 13 de 60 dias. Venda - Quando o MA de 30 dias cruza abaixo do MA 13 de 30 dias - Perda máxima de 10 unidades 13 Objetivo - Meta de 10 unidades Este sistema de exemplo irá comprar e vender com base nas médias móveis de 30 e 60 dias e automaticamente irá registrar ganhos após um lucro de 10 unidades ou vender com perda após um movimento de 10 unidades na direção oposta. Passo 2: identifique os componentes de cada regra Agora que temos nossas regras, precisamos identificar os componentes envolvidos em cada regra. Cada componente deve conter dois elementos: o indicador ou estudo utilizado 13 As configurações para o indicador ou estudo Estes componentes devem ser construídos digitando o nome abreviado para o estudo, seguido das configurações entre parênteses. Essas configurações entre parênteses são referidas como parâmetros do indicador ou estudo. Ocasionalmente, um estudo pode ter vários parâmetros, caso em que você simplesmente os separa com as comas. Leve alguns exemplos: MA (25) - média móvel de 25 dias 13 RSI (25) - índice de força relativa de 25 dias 13 MACD (Fechar (0), 5,5) - Conjunto de divergência de convergência média móvel com base no fechamento de hoje, com um comprimento rápido de cinco dias e um comprimento lento de cinco dias. Se você não tem certeza de quantos parâmetros requer um determinado componente, Você pode simplesmente consultar sua documentação de programas de negociação, que lista esses componentes juntamente com os valores que precisam ser preenchidos. Por exemplo, podemos ver que a Tradecision nos diz que precisamos de três parâmetros com o MACD: então, para o exemplo mencionado no passo Um, usamos: MA (30) - Significado média móvel de 30 dias 13 MA (60) - Significado média móvel de 60 dias Passo 3: Adicionando ação Agora vamos adicionar ações às nossas regras. Cada ação adere para o seguinte formato básico: IF Condição WHILE Condição THEN Ação Normalmente, a condição será composta pelos componentes e parâmetros que você criou acima, enquanto a ação consistirá em comprar ou vender. As condições também podem consistir em inglês simples se nenhum componente estiver presente. Observe que o componente while é opcional. Aqui estão alguns exemplos para ajudar a ilustrar este ponto: SE MA (30) cruza acima de MA (60) ENTÃO Compre 13 SE MA (30) cruza abaixo de MA (60) QUALQUER Volume (20,000) ENTÃO Vender 13 SE EMA (25) É Mais do que MA (5) ENTÃO Vender 13 SE o RSI (20) é igual a 50 ENTÃO Compre Então, pelo exemplo que estamos usando, marque simplesmente a lista: SE MA (30) cruza acima de MA (60) ENTÃO Compre 13 SE MA ( 30) Crosses Below MA (60) ENTÃO Vender 13 Se o nosso comércio tem 10 unidades de lucro, então, venda 13 Se o nosso comércio tem 10 unidades de perda, então, venda o que vem em seguida, então, veja a conversão dessas regras em um código que seu computador Pode entender a codificação de sistemas de negociação: o sistema de codificação de etapas: design do seu sistema - parte 1 A seção anterior deste tutorial analisou os elementos que compõem um sistema de negociação e discutiu as vantagens e desvantagens de usar esse sistema em um ambiente comercial real. Nesta seção, construímos esse conhecimento examinando quais mercados são especialmente adequados para o comércio de sistemas. Em seguida, analisaremos mais detalhadamente os diferentes gêneros dos sistemas de negociação. Negociação em Mercados de Mercados de Mercados Diferentes O mercado de ações é provavelmente o mercado mais comum para o comércio, especialmente entre os novatos. Nesta arena, grandes jogadores como Warren Buffett e Merrill Lynch dominam, e as estratégias tradicionais de investimento em crescimento e valor são, de longe, as mais comuns. No entanto, muitas instituições investiram significativamente na concepção, desenvolvimento e implementação de sistemas de negociação. Investidores individuais estão se juntando a essa tendência, embora lentamente. Aqui estão alguns fatores importantes a ter em mente ao usar sistemas de negociação em mercados de ações: 13 A grande quantidade de ações disponíveis permite que os comerciantes testem sistemas em vários tipos de ações diferentes - tudo, desde estoques extraterrestre extremamente voláteis (OTC) até Chips azuis não voláteis. A eficácia dos sistemas de negociação pode ser limitada pela baixa liquidez de algumas ações, especialmente questões de OTC e folhas cor-de-rosa. As comissões podem comer em lucros gerados por negócios bem-sucedidos e podem aumentar as perdas. As ações de folha de balcão OTC e rosa geralmente incorrem em taxas de comissão adicionais. Os principais sistemas de negociação utilizados são aqueles que procuram valor - isto é, sistemas que usam parâmetros diferentes para determinar se uma segurança está subavaliada em comparação com o desempenho passado, seus pares ou o mercado em geral. Mercado de câmbio O mercado de câmbio, ou forex. É o maior e mais líquido mercado do mundo. Os governos mundiais, bancos e outras grandes instituições trocam trilhões de dólares no mercado forex todos os dias. A maioria dos comerciantes institucionais no forex conta com sistemas de negociação. O mesmo vale para os indivíduos no forex, mas alguns comerciais com base em relatórios econômicos ou pagamentos de juros. Há alguns fatores importantes a ter em mente ao usar sistemas de negociação no mercado cambial: a liquidez neste mercado - devido ao enorme volume - Torna os sistemas de negociação mais precisos e eficazes. Não há comissões neste mercado, apenas se espalha. Portanto, é muito mais fácil fazer muitas transações sem aumentar os custos. Em comparação com o valor das ações ou commodities disponíveis, o número de moedas para o comércio é limitado. Mas, devido à disponibilidade de pares de moedas exóticas - ou seja, moedas de países mais pequenos - o alcance em termos de volatilidade não é necessariamente limitado. Os principais sistemas de negociação utilizados no forex são aqueles que seguem as tendências (um ditado popular no mercado é a tendência é o seu amigo), ou sistemas que compram ou vendem em breakouts. Isso ocorre porque os indicadores econômicos geralmente causam grandes movimentos de preços ao mesmo tempo. Futures Equity, Forex e mercados de commodities oferecem negociação de futuros. Este é um veículo popular para o comércio de sistemas devido ao maior valor de alavancagem disponível e ao aumento da liquidez e da volatilidade. No entanto, esses fatores podem cortar as duas formas: podem amplificar seus ganhos ou amplificar suas perdas. Por esta razão, o uso de futuros é geralmente reservado para comerciantes avançados de sistemas individuais e institucionais. Isso ocorre porque os sistemas de negociação capazes de capitalizar o mercado de futuros exigem uma personalização muito maior, usam indicadores mais avançados e levam muito mais tempo para desenvolver. Então, o que é melhor é o investidor individual para decidir qual mercado é mais adequado ao comércio de sistemas - cada um tem suas próprias vantagens e desvantagens. A maioria das pessoas está mais familiarizada com os mercados de ações, e essa familiaridade facilita o desenvolvimento de um sistema de negociação. No entanto, forex é normalmente pensado para ser a plataforma superior para operar sistemas de negociação - especialmente entre os comerciantes mais experientes. Além disso, se um comerciante decide capitalizar o aumento de alavancagem e volatilidade, a alternativa de futuros está sempre aberta. Em última análise, a escolha está nas mãos do desenvolvedor do sistema. Tipos de Sistemas de Negociação Trend-Following Systems O método mais comum de negociação de sistema é o sistema de seguimento de tendência. Na sua forma mais fundamental, este sistema simplesmente espera um movimento de preço significativo, então compra ou vende nessa direção. Este tipo de bancos de sistemas na esperança de que esses movimentos de preços mantenham a tendência. Sistemas médios móveis Usado com freqüência na análise técnica. Uma média móvel é um indicador que mostra simplesmente o preço médio de uma ação em um período de tempo. A essência das tendências é derivada dessa medida. A maneira mais comum de determinar a entrada e a saída é um cruzamento. A lógica por trás disso é simples: uma nova tendência é estabelecida quando o preço cai acima ou abaixo da média do preço histórico (tendência). Aqui está um gráfico que traça tanto o preço (linha azul) quanto o Mestre de 20 dias (linha vermelha) da IBM: Breakout Systems O conceito fundamental por trás desse tipo de sistema é semelhante ao de um sistema de média móvel. A idéia é que quando um novo alto ou baixo é estabelecido, o movimento do preço provavelmente continuará na direção do breakout. Um indicador que pode ser usado na determinação de breakouts é uma simples sobreposição da Bollinger Band. Bandas de Bollinger mostram médias de preços altos e baixos, e os breakouts ocorrem quando o preço encontra as bordas das bandas. Aqui está um gráfico que traça o preço (linha azul) e as Bandas de Bollinger (linhas cinza) da Microsoft: Desvantagens dos sistemas de tendências: Requisição de decisão empírica necessária - Ao determinar as tendências, há sempre um elemento empírico a considerar: a duração de A tendência histórica. Por exemplo, a média móvel pode ser nos últimos 20 dias ou nos últimos cinco anos, então o desenvolvedor deve determinar qual é o melhor para o sistema. Outros fatores a serem determinados são os altos e baixos médios em sistemas de breakout. Lagging Nature - As médias móveis e os sistemas de breakout estarão sempre atrasados. Em outras palavras, eles nunca podem atingir o topo ou a parte inferior de uma tendência. Isso inevitavelmente resulta em uma perda de lucros potenciais, o que às vezes pode ser significativo. Efeito Whipsaw - Entre as forças de mercado que são prejudiciais ao sucesso dos sistemas de tendência, este é um dos mais comuns. O efeito whipsaw ocorre quando a média móvel gera um sinal falso - isto é, quando a média cai apenas para o alcance, de repente, reverte a direção. Isso pode levar a perdas maciças, a menos que sejam utilizadas efetivas perdas e técnicas de gerenciamento de risco. Sideways Markets - Os sistemas que seguem a tendência são, por natureza, capazes de ganhar dinheiro apenas em mercados que realmente fazem tendências. No entanto, os mercados também se movem para os lados. Permanecendo dentro de um certo intervalo por um longo período de tempo. Pode ocorrer volatilidade extrema - Ocasionalmente, os sistemas que seguem a tendência podem experimentar alguma volatilidade extrema, mas o comerciante deve manter seu sistema. A incapacidade de fazê-lo resultará em falhas garantidas. Countertrend Systems Basicamente, o objetivo com o sistema contra-tendência é comprar no menor baixo e vender ao mais alto. A principal diferença entre este e o sistema de tendência seguinte é que o sistema contra-tendência não é auto-corretivo. Em outras palavras, não há tempo definido para sair de posições, e isso resulta em um potencial de downside ilimitado. Tipos de sistemas contratrarrescentes Muitos tipos diferentes de sistemas são considerados sistemas de contra-tendência. A idéia aqui é comprar quando o impulso em uma direção começa a desaparecer. Isso geralmente é calculado usando osciladores. Por exemplo, um sinal pode ser gerado quando os estocásticos ou outros indicadores de força relativa caem abaixo de certos pontos. Existem outros tipos de sistemas de negociação contra tendência, mas todos eles compartilham o mesmo objetivo fundamental - comprar baixo e vender alto. Desvantagens dos Sistemas de Contra-Tendência: Requisição de Decisão Míbrica - Por exemplo, um dos fatores que o desenvolvedor do sistema deve decidir é os pontos nos quais os indicadores de força relativa se desvanecem. Pode ocorrer volatilidade extrema - esses sistemas também podem experimentar alguma volatilidade extrema e uma incapacidade de manter o sistema apesar dessa volatilidade resultará em falhas garantidas. Desvantagem ilimitada - Como mencionado anteriormente, há potencial de downside ilimitado porque o sistema não é auto-corretivo (não há tempo definido para sair de posições). Conclusão Os principais mercados para os quais os sistemas de negociação são adequados são os mercados de ações, divisas e futuros. Cada um desses mercados tem suas vantagens e desvantagens. Os dois principais gêneros dos sistemas de negociação são os sistemas de tendência e de contra-tendência. Apesar de suas diferenças, ambos os tipos de sistemas, em seus estágios de desenvolvimento, requerem uma tomada de decisão empírica por parte do desenvolvedor. Além disso, esses sistemas estão sujeitos a extrema volatilidade e isso pode exigir algum vigor - é essencial que o comerciante do sistema fique com seu sistema durante esses tempos. Na próxima parcela, considere bem como projetar um sistema comercial e discutir alguns dos softwares que os comerciantes do sistema usam para facilitar sua vida. Sistemas de negociação: projetando seu sistema - Parte 2 Arquitetura de piso de arquitetura Comércio de piso Arquitetura Visão geral do executivo O aumento da concorrência, o maior volume de dados do mercado e as novas demandas regulatórias são algumas das forças motrizes por trás das mudanças na indústria. As empresas estão tentando manter sua vantagem competitiva mudando constantemente suas estratégias de negociação e aumentando a velocidade de negociação. Uma arquitetura viável deve incluir as tecnologias mais recentes dos domínios de rede e de aplicativos. Tem que ser modular para fornecer um caminho gerenciável para evoluir cada componente com uma interrupção mínima no sistema geral. Portanto, a arquitetura proposta por este artigo é baseada em uma estrutura de serviços. Examinamos serviços como mensagens de latência ultra-baixa, monitoramento de latência, multicast, computação, armazenamento, virtualização de dados e aplicativos, resiliência comercial, mobilidade comercial e thin client. A solução para os requisitos complexos da plataforma de negociação da próxima geração deve ser construída com uma mentalidade holística, cruzando os limites dos silos tradicionais, como negócios e tecnologia ou aplicativos e redes. Este documento, principal objetivo, é fornecer diretrizes para a construção de uma plataforma de negociação de latência ultra baixa, ao mesmo tempo em que otimizamos a taxa de transferência e taxa de mensagens em bruto, tanto para os dados do mercado quanto para os pedidos de negociação FIX. Para conseguir isso, estamos propondo as seguintes tecnologias de redução de latência: conectividade entre conexões de alta velocidade ou 10 Gbps para o cluster de negociação Buscador de mensagens de alta velocidade Aceleração de aplicativos via RDMA sem re-código de aplicativos Monitoramento de latência em tempo real e re-direção de Tráfego comercial para o caminho com menor latência Tendências e desafios do setor As arquiteturas de negociação de próxima geração têm que responder ao aumento das demandas de velocidade, volume e eficiência. Por exemplo, espera-se que o volume de opções de dados de mercado dobre após a introdução das opções de negociação de penny em 2007. Também há demandas regulatórias para a melhor execução, que exigem o manuseio de atualizações de preços a taxas que se aproximam de 1 msgs. Para trocas. Eles também exigem visibilidade sobre o frescor dos dados e prova de que o cliente obteve a melhor execução possível. No curto prazo, a velocidade de negociação e inovação são diferenciadores-chave. Um número crescente de negociações é tratada por aplicativos de negociação algorítmica colocados o mais próximo possível do local de execução comercial. Um desafio com esses mecanismos de negociação quotblack-boxquot é que eles compõem o aumento de volume ao emitir ordens apenas para cancelá-los e enviá-los novamente. A causa desse comportamento é a falta de visibilidade em que local oferece melhor execução. O comerciante humano é agora um engenheiro financeiro quot, quotquantquot (analista quantitativo) com habilidades de programação, que pode ajustar os modelos comerciais sobre a marcha. As empresas desenvolvem novos instrumentos financeiros, como derivados do tempo ou transações de classe de ativos cruzados, e precisam implementar os novos aplicativos de forma rápida e escalável. A longo prazo, a diferenciação competitiva deve ser feita a partir da análise, não apenas do conhecimento. Os comerciantes de estrelas de amanhã assumem riscos, conseguem uma verdadeira visão do cliente e sempre superam o mercado (fonte IBM: www-935.ibmservicesusimcpdfge510-6270-trader. pdf). A resiliência empresarial tem sido uma das principais preocupações das empresas comerciais desde 11 de setembro de 2001. As soluções nesta área variam de centros de dados redundantes situados em diferentes regiões geográficas e conectados a vários locais de negociação para soluções de comerciantes virtuais que oferecem aos comerciantes de energia a maior parte da funcionalidade de um piso comercial Em um local remoto. O setor de serviços financeiros é um dos mais exigentes em termos de requisitos de TI. A indústria está passando por uma mudança arquitetônica para Arquitetura orientada a serviços (SOA), serviços da Web e virtualização de recursos de TI. A SOA aproveita o aumento da velocidade da rede para permitir a ligação dinâmica e a virtualização de componentes de software. Isso permite a criação de novas aplicações sem perder o investimento em sistemas e infraestrutura existentes. O conceito tem o potencial de revolucionar a forma como a integração é feita, permitindo reduções significativas na complexidade e custo dessa integração (gigaspacesdownloadMerrilLynchGigaSpacesWP. pdf). Outra tendência é a consolidação de servidores em fazendas de servidores de centros de dados, enquanto as mesas comerciais possuem apenas extensões KVM e clientes ultrafinos (por exemplo, soluções de lâminas SunRay e HP). As redes de área metropolitana de alta velocidade permitem que os dados de mercado sejam multicast entre diferentes locais, possibilitando a virtualização do piso comercial. Arquitetura de alto nível A Figura 1 descreve a arquitetura de alto nível de um ambiente comercial. A planta ticker e os mecanismos de negociação algorítmica estão localizados no cluster de negócios de alto desempenho no centro de dados das empresas ou na troca. Os comerciantes humanos estão localizados na área de aplicativos do usuário final. Funcionalmente, existem dois componentes de aplicativos no ambiente comercial, editores e assinantes da empresa. O ônibus de mensagens fornece o caminho de comunicação entre editores e assinantes. Existem dois tipos de tráfego específicos para um ambiente comercial: informações de preços do Market DataCarries para instrumentos financeiros, notícias e outras informações de valor agregado, como a análise. É unidirecional e muito sensível à latência, tipicamente entregue ao multicast UDP. É medido em updatessec. E em Mbps. Os fluxos de dados de mercado de um ou vários feeds externos, provenientes de provedores de dados de mercado, como bolsas de valores, agregadores de dados e ECNs. Cada provedor tem seu próprio formato de dados de mercado. Os dados são recebidos por manipuladores de alimentação, aplicativos especializados que normalizam e limpam os dados e enviam-no aos consumidores de dados, como motores de preços, aplicativos de negociação algorítmica ou comerciantes humanos. As empresas que vendem também enviam os dados do mercado para seus clientes, empresas de compra como fundos de investimento, hedge funds e outros gerentes de ativos. Algumas empresas compradoras podem optar por receber feeds diretos dos intercâmbios, reduzindo a latência. Figura 1 Arquitetura de negociação para uma empresa SideSell Side Firm Não existe um padrão industrial para formatos de dados de mercado. Cada troca tem seu formato proprietário. Os provedores de conteúdo financeiro, como a Reuters e Bloomberg, agregam diferentes fontes de dados de mercado, normalizam e adicionam notícias ou análises. Exemplos de feeds consolidados são RDF (Reuters Data Feed), RWF (Reuters Wire Format) e Bloomberg Professional Services Data. Para entregar dados de mercado de baixa latência, ambos os fornecedores lançaram feeds de dados de mercado em tempo real que são menos processados ​​e têm menos análises: Bloomberg B-PipeWith B-Pipe, Bloomberg deslocam o feed de dados de mercado de sua plataforma de distribuição porque um terminal Bloomberg Não é necessário para obter B-Pipe. Wombat e Reuters Feed Handlers anunciaram apoio para a B-Pipe. Uma empresa pode decidir receber feeds diretamente de uma troca para reduzir a latência. Os ganhos na velocidade de transmissão podem variar entre 150 milissegundos e 500 milissegundos. Esses feeds são mais complexos e mais caros e a empresa tem que construir e manter sua própria planta de ticker (financetechfeaturedshowArticle. jhtmlarticleID60404306). Ordens de troca Esse tipo de tráfego traz os negócios reais. É bidirecional e muito sensível à latência. É medido em messagessec. E Mbps. Os pedidos originam-se de uma empresa compradora ou comercial e são enviados para locais de negociação como um Exchange ou ECN para execução. O formato mais comum para o transporte de pedidos é FIX (Informações Financeiras eXchangefixprotocol. org). As aplicações que manipulam mensagens FIX são chamadas de motores FIX e eles se interagem com sistemas de gerenciamento de pedidos (OMS). Uma otimização para FIX é denominada FAST (Fix Adapted for Streaming), que usa um esquema de compressão para reduzir o comprimento da mensagem e, de fato, reduzir a latência. FAST é direcionado mais para a entrega de dados de mercado e tem potencial para se tornar um padrão. FAST também pode ser usado como um esquema de compressão para formatos de dados de mercado proprietários. Para reduzir a latência, as empresas podem optar por estabelecer acesso direto ao mercado (DMA). DMA é o processo automatizado de rotear uma ordem de valores mobiliários diretamente para um local de execução, evitando assim a intervenção de um terceiro (towergroupresearchcontentglossary. jsppage1ampglossaryId383). O DMA requer uma conexão direta com o local de execução. O barramento de mensagens é um software de middleware de fornecedores, como Tibco, 29West, Reuters RMDS, ou uma plataforma de código aberto como o AMQP. O barramento de mensagens usa um mecanismo confiável para entregar mensagens. O transporte pode ser feito através de TCPIP (TibcoEMS, 29West, RMDS e AMQP) ou UDPmulticast (TibcoRV, 29West e RMDS). Um conceito importante na distribuição de mensagens é o fluxo quotópico, que é um subconjunto de dados de mercado definidos por critérios como o símbolo do ticker, a indústria ou uma determinada cesta de instrumentos financeiros. Os assinantes se juntam a grupos de tópicos mapeados para um ou vários sub-tópicos para receber apenas as informações relevantes. No passado, todos os comerciantes receberam todos os dados do mercado. Nos atuais volumes de tráfego, isso seria sub-ótimo. A rede desempenha um papel crítico no ambiente comercial. Os dados do mercado são levados ao balcão onde os comerciantes humanos estão localizados através de uma rede de alta velocidade Campus ou Metro Area. Alta disponibilidade e baixa latência, bem como alto rendimento, são as métricas mais importantes. O ambiente de negociação de alto desempenho tem a maioria de seus componentes no farm de servidores do Data Center. Para minimizar a latência, os mecanismos de negociação algorítmica precisam estar localizados na proximidade dos manipuladores de alimentação, dos motores FIX e dos sistemas de gerenciamento de pedidos. Um modelo de implantação alternativo possui os sistemas de negociação algorítmica localizados em uma troca ou um provedor de serviços com conectividade rápida para trocas múltiplas. Modelos de implantação Existem dois modelos de implantação para uma plataforma de negociação de alto desempenho. As empresas podem escolher ter uma combinação dos dois: Centro de dados da empresa comercial (Figura 2) Este é o modelo tradicional, onde uma plataforma de negociação de pleno direito é desenvolvida e mantida pela empresa com links de comunicação para todos os locais de negociação. A latência varia com a velocidade dos links e o número de lúpulos entre a empresa e os locais. Figura 2 Modelo de implantação tradicional Co-localização no local de negociação (trocas, provedores de serviços financeiros (FSP)) (Figura 3) A empresa comercial implementa sua plataforma de negociação automatizada o mais próximo possível dos locais de execução para minimizar a latência. Figura 3 Arquitetura de negociação orientada para serviços modelo de implantação hospedada Proponemos uma estrutura orientada a serviços para a construção da arquitetura comercial de próxima geração. Esta abordagem fornece uma estrutura conceitual e um caminho de implementação baseado em modularização e minimização de interdependências. Esta estrutura fornece às empresas uma metodologia para: Avaliar seu estado atual em termos de serviços Priorizar os serviços com base no seu valor para o negócio Evoluir a plataforma de negociação para o estado desejado usando uma abordagem modular A arquitetura de negociação de alto desempenho depende dos seguintes serviços, como Definido pelo quadro de arquitetura de serviços representado na Figura 4. Figura 4 Estrutura de Arquitetura de Serviços para Negociação de Alto Desempenho Serviço de Mensagens de Latência Ultra-Baixa Este serviço é fornecido pelo barramento de mensagens, que é um sistema de software que resolva o problema de conectar muitos-a - Muitas aplicações. O sistema consiste em: Um conjunto de esquemas de mensagens pré-definidos Um conjunto de mensagens de comando comuns Uma infra-estrutura de aplicativos compartilhados para enviar as mensagens aos destinatários. A infra-estrutura compartilhada pode ser baseada em um corretor de mensagens ou em um modelo de cancelamento de publicação. Os principais requisitos para o barramento de mensagens de próxima geração são (fonte 29West): menor latência possível (por exemplo, menos de 100 microssegundos) Estabilidade sob carga pesada (por exemplo, mais de 1,4 milhões de msgsec.) Controle e flexibilidade (controle de taxa e transportes configuráveis) São esforços na indústria para padronizar o ônibus de mensagens. O Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) é um exemplo de um padrão aberto defendido por J. P. Morgan Chase e apoiado por um grupo de fornecedores, tais como Cisco, Envoy Technologies, Red Hat, TWIST Process Innovations, Iona, 29West e iMatix. Dois dos principais objetivos são fornecer um caminho mais simples para a interoperabilidade para aplicações escritas em diferentes plataformas e modularidade para que o middleware possa ser facilmente desenvolvido. Em termos muito gerais, um servidor AMQP é análogo a um servidor de E-mail com cada troca atuando como um agente de transferência de mensagens e cada fila de mensagens como caixa de correio. As ligações definem as tabelas de roteamento em cada agente de transferência. Os editores enviam mensagens para agentes de transferência individuais, que então roteiam as mensagens para as caixas de correio. Os consumidores tomam mensagens de caixas de correio, o que cria um modelo poderoso e flexível que é simples (fonte: amqp. orgtikiwikitiki-index. phppageOpenApproachWhyAMQP). Serviço de Monitoramento de Latência Os principais requisitos para este serviço são: Granularidade de milissegundos de medidas Visibilidade em tempo real sem adicionar latência ao tráfego comercial Capacidade de diferenciar latência de processamento de aplicativos de latência de trânsito de rede Capacidade de lidar com altas taxas de mensagens Fornecer uma interface programática para Negociação de aplicativos para receber dados de latência, permitindo que os mecanismos de negociação algorítmica se adaptem às condições de mudança. Correla eventos de rede com eventos de aplicativos para fins de solução de problemas. A latência pode ser definida como o intervalo de tempo entre quando uma ordem comercial é enviada e quando a mesma ordem é reconhecida e agendada Sobre a parte receptora. Abordar o problema de latência é um problema complexo, que requer uma abordagem holística que identifique todas as fontes de latência e aplique diferentes tecnologias em diferentes camadas do sistema. A Figura 5 mostra a variedade de componentes que podem introduzir latência em cada camada da pilha OSI. Ele também mapeia cada fonte de latência com uma solução possível e uma solução de monitoramento. Esta abordagem em camadas pode dar às empresas uma maneira mais estruturada de atacar a questão da latência, pelo qual cada componente pode ser considerado como um serviço e tratado de forma consistente em toda a empresa. Manter uma medida precisa do estado dinâmico desse intervalo de tempo em rotas alternativas e destinos pode ser de grande ajuda nas decisões táticas de negociação. A capacidade de identificar a localização exata dos atrasos, seja na rede de ponta dos clientes, no centro central de processamento ou no nível de aplicação da transação, determina significativamente a capacidade dos prestadores de serviços de atender aos acordos de nível de serviço comercial (SLA). Para os formulários do lado da compra e do lado da venda, bem como para os comerciantes de dados de mercado, a rápida identificação e remoção de estrangulamentos se traduz diretamente em oportunidades comerciais e receitas melhoradas. Figura 5 Arquitetura de gerenciamento de latência Ferramentas de monitoramento de baixa latência da Cisco As ferramentas tradicionais de monitoramento de rede operam com granularidade de minutos ou segundos. As plataformas de negociação de próxima geração, especialmente as que oferecem suporte à negociação algorítmica, exigem latências inferiores a 5 ms e níveis extremamente baixos de perda de pacotes. Em uma LAN Gigabit, um microburst de 100 ms pode causar perda de 10.000 transtornos ou atraso excessivo. A Cisco oferece aos seus clientes uma escolha de ferramentas para medir a latência em um ambiente comercial: Gerenciador de Qualidade de Banda Larga (BQM) (OEM da Corvil) Gerenciador de Qualidade de Banda Larga (BQM) 4.0 Um produto de gerenciamento de desempenho de aplicativos de rede de próxima geração que permite aos clientes monitorar e provisionar sua rede para níveis controlados de latência e desempenho de perdas. Embora o BQM não seja exclusivamente alvo de redes comerciais, sua visibilidade por microsecondes combinada com características de provisionamento de banda larga inteligentes o torna ideal para esses ambientes exigentes. O Cisco BQM 4.0 implementa um amplo conjunto de tecnologias de análise de tráfego e de medição de tráfego patenteadas e pendentes de patente que proporcionam ao usuário uma visibilidade e uma compreensão sem precedentes de como otimizar a rede para o máximo desempenho da aplicação. O Cisco BQM agora é suportado na família de produtos do Cisco Application Deployment Engine (ADE). A família de produtos Cisco ADE é a plataforma de escolha para aplicativos de gerenciamento de rede da Cisco. Benefícios da BQM A micro-visibilidade do Cisco BQM é a capacidade de detectar, medir e analisar eventos de transição de latência, jitter e perda de indução para níveis microscópios de granularidade por resolução de pacotes. Isso permite que o Cisco BQM detecte e determine o impacto dos eventos de trânsito na latência, jitter e perda da rede. Critical para ambientes de negociação é que o BQM pode suportar medições de latência, perda e jitter de uma via para o tráfego TCP e UDP (multicast). Isso significa que ele informa perfeitamente tanto para o tráfego comercial quanto para os feeds de dados do mercado. O BQM permite ao usuário especificar um conjunto abrangente de limiares (contra atividade de microburst, latência, perda, jitter, utilização, etc.) em todas as interfaces. BQM, em seguida, opera uma captura de pacote de rolagem de fundo. Sempre que ocorre uma violação de limite ou outro evento de degradação de desempenho potencial, ele desencadeia o Cisco BQM para armazenar a captura de pacotes no disco para análise posterior. Isso permite ao usuário examinar detalhadamente o tráfego de aplicativos que foi afetado pela degradação do desempenho (quotthe victimsquot) e o tráfego que causou a degradação do desempenho (quotthe culpritsquot). Isso pode reduzir significativamente o tempo gasto no diagnóstico e na resolução de problemas de desempenho da rede. O BQM também é capaz de fornecer recomendações detalhadas de aprovisionamento de políticas de largura de banda e qualidade de serviço (QoS), que o usuário pode aplicar diretamente para alcançar o desempenho da rede desejado. Medidas BQM ilustradas Para entender a diferença entre algumas das técnicas de medição mais convencionais e a visibilidade fornecida pela BQM, podemos observar alguns gráficos de comparação. No primeiro conjunto de gráficos (Figura 6 e Figura 7), vemos a diferença entre a latência medida pelo Monitor de Qualidade de Rede Passiva do BQM (PNQM) e a latência medida pela injeção de pacotes de ping a cada 1 segundo no fluxo de tráfego. In Figure 6. we see the latency reported by 1-second ICMP ping packets for real network traffic (it is divided by 2 to give an estimate for the one-way delay). It shows the delay comfortably below about 5ms for almost all of the time. Figure 6 Latency Reported by 1-Second ICMP Ping Packets for Real Network Traffic In Figure 7. we see the latency reported by PNQM for the same traffic at the same time. Here we see that by measuring the one-way latency of the actual application packets, we get a radically different picture. Here the latency is seen to be hovering around 20 ms, with occasional bursts far higher. The explanation is that because ping is sending packets only every second, it is completely missing most of the application traffic latency. In fact, ping results typically only indicate round trip propagation delay rather than realistic application latency across the network. Figure 7 Latency Reported by PNQM for Real Network Traffic In the second example (Figure 8 ), we see the difference in reported link load or saturation levels between a 5-minute average view and a 5 ms microburst view (BQM can report on microbursts down to about 10-100 nanosecond accuracy). The green line shows the average utilization at 5-minute averages to be low, maybe up to 5 Mbitss. The dark blue plot shows the 5ms microburst activity reaching between 75 Mbitss and 100 Mbitss, the LAN speed effectively. BQM shows this level of granularity for all applications and it also gives clear provisioning rules to enable the user to control or neutralize these microbursts. Figure 8 Difference in Reported Link Load Between a 5-Minute Average View and a 5 ms Microburst View BQM Deployment in the Trading Network Figure 9 shows a typical BQM deployment in a trading network. Figure 9 Typical BQM Deployment in a Trading Network BQM can then be used to answer these types of questions: Are any of my Gigabit LAN core links saturated for more than X milliseconds Is this causing loss Which links would most benefit from an upgrade to Etherchannel or 10 Gigabit speeds What application traffic is causing the saturation of my 1 Gigabit links Is any of the market data experiencing end-to-end loss How much additional latency does the failover data center experience Is this link sized correctly to deal with microbursts Are my traders getting low latency updates from the market data distribution layer Are they seeing any delays greater than X milliseconds Being able to answer these questions simply and effectively saves time and money in running the trading network. BQM is an essential tool for gaining visibility in market data and trading environments. It provides granular end-to-end latency measurements in complex infrastructures that experience high-volume data movement. Effectively detecting microbursts in sub-millisecond levels and receiving expert analysis on a particular event is invaluable to trading floor architects. Smart bandwidth provisioning recommendations, such as sizing and what-if analysis, provide greater agility to respond to volatile market conditions. As the explosion of algorithmic trading and increasing message rates continues, BQM, combined with its QoS tool, provides the capability of implementing QoS policies that can protect critical trading applications. Cisco Financial Services Latency Monitoring Solution Cisco and Trading Metrics have collaborated on latency monitoring solutions for FIX order flow and market data monitoring. Cisco AON technology is the foundation for a new class of network-embedded products and solutions that help merge intelligent networks with application infrastructure, based on either service-oriented or traditional architectures. Trading Metrics is a leading provider of analytics software for network infrastructure and application latency monitoring purposes (tradingmetrics ). The Cisco AON Financial Services Latency Monitoring Solution (FSMS) correlated two kinds of events at the point of observation: Network events correlated directly with coincident application message handling Trade order flow and matching market update events Using time stamps asserted at the point of capture in the network, real-time analysis of these correlated data streams permits precise identification of bottlenecks across the infrastructure while a trade is being executed or market data is being distributed. By monitoring and measuring latency early in the cycle, financial companies can make better decisions about which network serviceand which intermediary, market, or counterpartyto select for routing trade orders. Likewise, this knowledge allows more streamlined access to updated market data (stock quotes, economic news, etc.), which is an important basis for initiating, withdrawing from, or pursuing market opportunities. The components of the solution are: AON hardware in three form factors: AON Network Module for Cisco 2600280037003800 routers AON Blade for the Cisco Catalyst 6500 series AON 8340 Appliance Trading Metrics MampA 2.0 software, which provides the monitoring and alerting application, displays latency graphs on a dashboard, and issues alerts when slowdowns occur (tradingmetricsTMbrochure. pdf ). Figure 10 AON-Based FIX Latency Monitoring Cisco IP SLA Cisco IP SLA is an embedded network management tool in Cisco IOS which allows routers and switches to generate synthetic traffic streams which can be measured for latency, jitter, packet loss, and other criteria (ciscogoipsla ). Two key concepts are the source of the generated traffic and the target. Both of these run an IP SLA quotresponder, quot which has the responsibility to timestamp the control traffic before it is sourced and returned by the target (for a round trip measurement). Various traffic types can be sourced within IP SLA and they are aimed at different metrics and target different services and applications. The UDP jitter operation is used to measure one-way and round-trip delay and report variations. As the traffic is time stamped on both sending and target devices using the responder capability, the round trip delay is characterized as the delta between the two timestamps. A new feature was introduced in IOS 12.3(14)T, IP SLA Sub Millisecond Reporting, which allows for timestamps to be displayed with a resolution in microseconds, thus providing a level of granularity not previously available. This new feature has now made IP SLA relevant to campus networks where network latency is typically in the range of 300-800 microseconds and the ability to detect trends and spikes (brief trends) based on microsecond granularity counters is a requirement for customers engaged in time-sensitive electronic trading environments. As a result, IP SLA is now being considered by significant numbers of financial organizations as they are all faced with requirements to: Report baseline latency to their users Trend baseline latency over time Respond quickly to traffic bursts that cause changes in the reported latency Sub-millisecond reporting is necessary for these customers, since many campus and backbones are currently delivering under a second of latency across several switch hops. Electronic trading environments have generally worked to eliminate or minimize all areas of device and network latency to deliver rapid order fulfillment to the business. Reporting that network response times are quotjust under one millisecondquot is no longer sufficient the granularity of latency measurements reported across a network segment or backbone need to be closer to 300-800 micro-seconds with a degree of resolution of 100 igrave seconds. IP SLA recently added support for IP multicast test streams, which can measure market data latency. A typical network topology is shown in Figure 11 with the IP SLA shadow routers, sources, and responders. Figure 11 IP SLA Deployment Computing Services Computing services cover a wide range of technologies with the goal of eliminating memory and CPU bottlenecks created by the processing of network packets. Trading applications consume high volumes of market data and the servers have to dedicate resources to processing network traffic instead of application processing. Transport processingAt high speeds, network packet processing can consume a significant amount of server CPU cycles and memory. An established rule of thumb states that 1Gbps of network bandwidth requires 1 GHz of processor capacity (source Intel white paper on IO acceleration inteltechnologyioacceleration306517.pdf ). Intermediate buffer copyingIn a conventional network stack implementation, data needs to be copied by the CPU between network buffers and application buffers. This overhead is worsened by the fact that memory speeds have not kept up with increases in CPU speeds. For example, processors like the Intel Xeon are approaching 4 GHz, while RAM chips hover around 400MHz (for DDR 3200 memory) (source Intel inteltechnologyioacceleration306517.pdf ). Context switchingEvery time an individual packet needs to be processed, the CPU performs a context switch from application context to network traffic context. This overhead could be reduced if the switch would occur only when the whole application buffer is complete. Figure 12 Sources of Overhead in Data Center Servers TCP Offload Engine (TOE)Offloads transport processor cycles to the NIC. Moves TCPIP protocol stack buffer copies from system memory to NIC memory. Remote Direct Memory Access (RDMA)Enables a network adapter to transfer data directly from application to application without involving the operating system. Eliminates intermediate and application buffer copies (memory bandwidth consumption). Kernel bypass Direct user-level access to hardware. Dramatically reduces application context switches. Figure 13 RDMA and Kernel Bypass InfiniBand is a point-to-point (switched fabric) bidirectional serial communication link which implements RDMA, among other features. Cisco offers an InfiniBand switch, the Server Fabric Switch (SFS): ciscoapplicationpdfenusguestnetsolns500c643cdccont0900aecd804c35cb. pdf. Figure 14 Typical SFS Deployment Trading applications benefit from the reduction in latency and latency variability, as proved by a test performed with the Cisco SFS and Wombat Feed Handlers by Stac Research: Application Virtualization Service De-coupling the application from the underlying OS and server hardware enables them to run as network services. One application can be run in parallel on multiple servers, or multiple applications can be run on the same server, as the best resource allocation dictates. This decoupling enables better load balancing and disaster recovery for business continuance strategies. The process of re-allocating computing resources to an application is dynamic. Using an application virtualization system like Data Synapses GridServer, applications can migrate, using pre-configured policies, to under-utilized servers in a supply-matches-demand process (networkworldsupp2005ndc1022105virtual. htmlpage2 ). There are many business advantages for financial firms who adopt application virtualization: Faster time to market for new products and services Faster integration of firms following merger and acquisition activity Increased application availability Better workload distribution, which creates more quothead roomquot for processing spikes in trading volume Operational efficiency and control Reduction in IT complexity Currently, application virtualization is not used in the trading front-office. One use-case is risk modeling, like Monte Carlo simulations. As the technology evolves, it is conceivable that some the trading platforms will adopt it. Data Virtualization Service To effectively share resources across distributed enterprise applications, firms must be able to leverage data across multiple sources in real-time while ensuring data integrity. With solutions from data virtualization software vendors such as Gemstone or Tangosol (now Oracle), financial firms can access heterogeneous sources of data as a single system image that enables connectivity between business processes and unrestrained application access to distributed caching. The net result is that all users have instant access to these data resources across a distributed network (gridtoday030210101061.html ). This is called a data grid and is the first step in the process of creating what Gartner calls Extreme Transaction Processing (XTP) (gartnerDisplayDocumentrefgsearchampid500947 ). Technologies such as data and applications virtualization enable financial firms to perform real-time complex analytics, event-driven applications, and dynamic resource allocation. One example of data virtualization in action is a global order book application. An order book is the repository of active orders that is published by the exchange or other market makers. A global order book aggregates orders from around the world from markets that operate independently. The biggest challenge for the application is scalability over WAN connectivity because it has to maintain state. Todays data grids are localized in data centers connected by Metro Area Networks (MAN). This is mainly because the applications themselves have limitsthey have been developed without the WAN in mind. Figure 15 GemStone GemFire Distributed Caching Before data virtualization, applications used database clustering for failover and scalability. This solution is limited by the performance of the underlying database. Failover is slower because the data is committed to disc. With data grids, the data which is part of the active state is cached in memory, which reduces drastically the failover time. Scaling the data grid means just adding more distributed resources, providing a more deterministic performance compared to a database cluster. Multicast Service Market data delivery is a perfect example of an application that needs to deliver the same data stream to hundreds and potentially thousands of end users. Market data services have been implemented with TCP or UDP broadcast as the network layer, but those implementations have limited scalability. Using TCP requires a separate socket and sliding window on the server for each recipient. UDP broadcast requires a separate copy of the stream for each destination subnet. Both of these methods exhaust the resources of the servers and the network. The server side must transmit and service each of the streams individually, which requires larger and larger server farms. On the network side, the required bandwidth for the application increases in a linear fashion. For example, to send a 1 Mbps stream to 1000recipients using TCP requires 1 Gbps of bandwidth. IP multicast is the only way to scale market data delivery. To deliver a 1 Mbps stream to 1000 recipients, IP multicast would require 1 Mbps. The stream can be delivered by as few as two serversone primary and one backup for redundancy. There are two main phases of market data delivery to the end user. In the first phase, the data stream must be brought from the exchange into the brokerages network. Typically the feeds are terminated in a data center on the customer premise. The feeds are then processed by a feed handler, which may normalize the data stream into a common format and then republish into the application messaging servers in the data center. The second phase involves injecting the data stream into the application messaging bus which feeds the core infrastructure of the trading applications. The large brokerage houses have thousands of applications that use the market data streams for various purposes, such as live trades, long term trending, arbitrage, etc. Many of these applications listen to the feeds and then republish their own analytical and derivative information. For example, a brokerage may compare the prices of CSCO to the option prices of CSCO on another exchange and then publish ratings which a different application may monitor to determine how much they are out of synchronization. Figure 16 Market Data Distribution Players The delivery of these data streams is typically over a reliable multicast transport protocol, traditionally Tibco Rendezvous. Tibco RV operates in a publish and subscribe environment. Each financial instrument is given a subject name, such as CSCO. last. Each application server can request the individual instruments of interest by their subject name and receive just a that subset of the information. This is called subject-based forwarding or filtering. Subject-based filtering is patented by Tibco. A distinction should be made between the first and second phases of market data delivery. The delivery of market data from the exchange to the brokerage is mostly a one-to-many application. The only exception to the unidirectional nature of market data may be retransmission requests, which are usually sent using unicast. The trading applications, however, are definitely many-to-many applications and may interact with the exchanges to place orders. Figure 17 Market Data Architecture Design Issues Number of GroupsChannels to Use Many application developers consider using thousand of multicast groups to give them the ability to divide up products or instruments into small buckets. Normally these applications send many small messages as part of their information bus. Usually several messages are sent in each packet that are received by many users. Sending fewer messages in each packet increases the overhead necessary for each message. In the extreme case, sending only one message in each packet quickly reaches the point of diminishing returnsthere is more overhead sent than actual data. Application developers must find a reasonable compromise between the number of groups and breaking up their products into logical buckets. Consider, for example, the Nasdaq Quotation Dissemination Service (NQDS). The instruments are broken up alphabetically: This approach allows for straight forward networkapplication management, but does not necessarily allow for optimized bandwidth utilization for most users. A user of NQDS that is interested in technology stocks, and would like to subscribe to just CSCO and INTL, would have to pull down all the data for the first two groups of NQDS. Understanding the way users pull down the data and then organize it into appropriate logical groups optimizes the bandwidth for each user. In many market data applications, optimizing the data organization would be of limited value. Typically customers bring in all data into a few machines and filter the instruments. Using more groups is just more overhead for the stack and does not help the customers conserve bandwidth. Another approach might be to keep the groups down to a minimum level and use UDP port numbers to further differentiate if necessary. The other extreme would be to use just one multicast group for the entire application and then have the end user filter the data. In some situations this may be sufficient. Intermittent Sources A common issue with market data applications are servers that send data to a multicast group and then go silent for more than 3.5 minutes. These intermittent sources may cause trashing of state on the network and can introduce packet loss during the window of time when soft state and then hardware shorts are being created. PIM-Bidir or PIM-SSM The first and best solution for intermittent sources is to use PIM-Bidir for many-to-many applications and PIM-SSM for one-to-many applications. Both of these optimizations of the PIM protocol do not have any data-driven events in creating forwarding state. That means that as long as the receivers are subscribed to the streams, the network has the forwarding state created in the hardware switching path. Intermittent sources are not an issue with PIM-Bidir and PIM-SSM. Null Packets In PIM-SM environments a common method to make sure forwarding state is created is to send a burst of null packets to the multicast group before the actual data stream. The application must efficiently ignore these null data packets to ensure it does not affect performance. The sources must only send the burst of packets if they have been silent for more than 3 minutes. A good practice is to send the burst if the source is silent for more than a minute. Many financials send out an initial burst of traffic in the morning and then all well-behaved sources do not have problems. Periodic Keepalives or Heartbeats An alternative approach for PIM-SM environments is for sources to send periodic heartbeat messages to the multicast groups. This is a similar approach to the null packets, but the packets can be sent on a regular timer so that the forwarding state never expires. S, G Expiry Timer Finally, Cisco has made a modification to the operation of the S, G expiry timer in IOS. There is now a CLI knob to allow the state for a S, G to stay alive for hours without any traffic being sent. The (S, G) expiry timer is configurable. This approach should be considered a workaround until PIM-Bidir or PIM-SSM is deployed or the application is fixed. RTCP Feedback A common issue with real time voice and video applications that use RTP is the use of RTCP feedback traffic. Unnecessary use of the feedback option can create excessive multicast state in the network. If the RTCP traffic is not required by the application it should be avoided. Fast Producers and Slow Consumers Today many servers providing market data are attached at Gigabit speeds, while the receivers are attached at different speeds, usually 100Mbps. This creates the potential for receivers to drop packets and request re-transmissions, which creates more traffic that the slowest consumers cannot handle, continuing the vicious circle. The solution needs to be some type of access control in the application that limits the amount of data that one host can request. QoS and other network functions can mitigate the problem, but ultimately the subscriptions need to be managed in the application. Tibco Heartbeats TibcoRV has had the ability to use IP multicast for the heartbeat between the TICs for many years. However, there are some brokerage houses that are still using very old versions of TibcoRV that use UDP broadcast support for the resiliency. This limitation is often cited as a reason to maintain a Layer 2 infrastructure between TICs located in different data centers. These older versions of TibcoRV should be phased out in favor of the IP multicast supported versions. Multicast Forwarding Options PIM Sparse Mode The standard IP multicast forwarding protocol used today for market data delivery is PIM Sparse Mode. It is supported on all Cisco routers and switches and is well understood. PIM-SM can be used in all the network components from the exchange, FSP, and brokerage. There are, however, some long-standing issues and unnecessary complexity associated with a PIM-SM deployment that could be avoided by using PIM-Bidir and PIM-SSM. These are covered in the next sections. The main components of the PIM-SM implementation are: PIM Sparse Mode v2 Shared Tree (spt-threshold infinity) A design option in the brokerage or in the exchange.