вторник, 22 мая 2018 г.

Projeto do sistema de comércio


Projeto de sistema de comércio.


Sistemas de Negociação Livre, Estratégias e Indicadores.


Tagged com saídas do candelabro


Voltar teste otimizado.


A busca por um indicador ou estudo que ajude a colocar dinheiro na conta bancária pode ser muito desconcertante. Muitas vezes, o que funcionou para alguém de uma só vez pode não funcionar para você em outro momento. Você pode até ter encontrado um bom indicador de som, mas as configurações só precisam ser ajustadas. Há tantas variações de um estudo e uma pode lhe dar uma porcentagem maior de ganhos, enquanto a outra pode lhe dar uma média maior por comércio.


O que acontece é que o feito de tentar obter um bom indicador exige muito trabalho e testes, testes e testes. Isso pode levar anos para encontrar o indicador certo com as configurações corretas no tempo certo, com o símbolo certo.


O Optimizer da Ensign tornou possível que o que levou anos para chegar agora pode ser feito em pouco tempo. O Otimizador pega os parâmetros que você quer testar e faz todos os testes através de seu sistema automatizado. Em alguns casos, pode retornar milhares de iterações. Isso permite que você avalie os resultados de configurações que você pode não ter considerado válidas.


Quero ilustrar como o otimizador pode funcionar.


A primeira coisa que precisamos é algo para otimizar. Aqui está um gráfico com um indicador "Comprar Venda" chamado "Sair do lustre".


Neste gráfico existem dois pontos que são dignos de testar diferentes variações. Uma delas é uma média móvel que determina quando as negociações são feitas e duas são as barras de atraso de volta que o estudo procura o indicador de saída.


Abaixo está um DYO que implementou essas configurações.


A linha A e B usa a mais alta ou a mais baixa das últimas N barras. N foi armazenado em uma variável global para que o otimizador possa consultá-lo posteriormente. Para que o campo do operador leia uma variável global, o valor precisa ser armazenado 201-230. Neste caso, 210 foi usado.


A linha D é a média simples das últimas barras N. N também foi armazenado em uma variável global para ser lido posteriormente pelo otimizador. Essa média determina quando uma negociação é inserida dependendo de sua relação com a alta ou baixa da barra e as linhas de saída do candelabro.


Este DYO é onde as variáveis ​​recebem seu valor.


A linha B é variável 210 e dado o valor de 76.


A linha C é variável 211 e dado o valor de 63.


Observe a linha A. Essa instrução permitirá que o otimizador insira os valores que eu quero testar e não os valores que estão na variável atualmente.


Depois de concluir o estudo e saber o que você deseja testar, você pode passar para o otimizador.


Loop A não há teste no lugar.


O loop B testará o valor na variável 210. Ele usará de 30 a 80 e testará a cada três, portanto, 30, 33, 36 e assim por diante.


O LoopC testará o valor na variável 211.


Na seção otimizar eu tenho os lucros comerciais como o item que eu quero otimizado.


Como tenho este gráfico aberto com o modelo já aplicado, não há necessidade de preencher o restante do formulário.


Os valores destacados são os que foram os melhores para essa seção. Como você pode ver, há uma diferença entre os que foram originalmente usados ​​e os que são mais lucrativos. Você pode percorrer os resultados e escolher as configurações que você mais gosta. Alguns vão gostar que o percentual de vitórias seja maior, alguns preferirão que o comércio de aviação seja maior, mas agora você sabe e pode escolher, porque você sabe.


Aqui está o histórico comercial das configurações iniciais.


E estes são os Resultados com as configurações ótimas do otimizador que está sendo usado.


Algorithmic Trading System Design & amp; Implementação.


AlgorithmicTrading é um desenvolvedor de sistema de negociação de terceiros especializado em sistemas automatizados de negociação, estratégias de negociação algorítmica e análise de negociação quantitativa. Oferecemos dois algoritmos de negociação distintos para comerciantes de varejo e investidores profissionais.


Assista ao nosso blog de vídeo algorítmico em que nosso principal desenvolvedor analisa o desempenho a partir de 6/10/17 & ndash; 8/8/17 usando nosso sistema de negociação automatizado. Visite nosso Blog Algorithmic Trading para ver todos os vídeos de desempenho de 2016-2018 no acumulado do ano. Os futuros e opções de negociação envolvem risco substancial de perda e não são adequados para todos os investidores.


Comece hoje mesmo na negociação algorítmica.


Os Destaques do Swing Trader.


Nossa Swing Trading Strategy negocia o S & P 500 Emini Futures (ES) e o Ten Year Note (TY). Este é um sistema de negociação 100% automatizado que pode ser executado automaticamente com os melhores esforços por vários Corretores Registrados da NFA. Também pode ser instalado e carregado na plataforma Tradestation. Os seguintes dados cobrem o período de avanço (fora da amostra) que abrange 10/1 / 15-1 / 4/18. A negociação de futuros envolve risco substancial de perda e não é apropriada para todos os investidores. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro. Esses dados presumem que 1 unidade (US $ 15.000) foi negociada durante todo o período em análise (non-compounded).


* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de pico a vale, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.


O Swing Trader Mensal P / L.


Os negócios iniciados em outubro de 2015 são considerados Walk-Forward / Out-of-Sample, enquanto os negócios anteriores a outubro de 2015 são considerados back-tested. Os lucros / perdas fornecidos são baseados em uma conta de US $ 15.000 que troca 1 unidade no Swing Trader. Esses dados não são compostos.


* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de pico a vale, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.


CFTC REGRA 4.41: Os resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados mostrados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação maior ou menor pelo impacto, se houver, de alguns fatores de mercado, como a falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de que eles são projetados com o benefício da retrospectiva. Não está sendo feita nenhuma representação de que qualquer conta terá ou poderá obter lucros ou perdas similares a essas demonstrações.


Noções básicas de negociação algorítmica.


O Algorithmic Trading, também conhecido como Quant Trading, é um estilo de negociação que utiliza algoritmos de previsão de mercado para encontrar transações potenciais. Existem várias subcategorias de negociação quantitativa para incluir High Frequency Trading (HFT), Arbitragem Estatística e Análise de Predição de Mercado. Na AlgorithmicTrading, nós nos concentramos no desenvolvimento de sistemas de negociação automatizados que fazem negócios de swing, dia e opções para aproveitar as ineficiências do mercado.


Atualmente, estamos oferecendo dois sistemas de negociação de futuros que negociam o ES & amp; Futuros de TY. Continue lendo para ver por si mesmo como implementar um sistema de negociação de algo projetado profissionalmente pode ser benéfico para suas metas de investimento. Nós não somos registrados Consultores de Negociação de Commodities e, portanto, não controlamos diretamente as contas de clientes & ndash; no entanto, negociamos ambos os sistemas de negociação com nosso próprio capital, utilizando um dos corretores de execução de negociação automatizada.


Exemplo de negociação algorítmica.


Estratégia de negociação de futuros: o pacote Swing Trader.


Este pacote utiliza nossos algoritmos de melhor desempenho desde o início. Visite a página do comerciante do swing para ver preços, estatísticas comerciais completas, lista completa de comércio e muito mais. Este pacote é ideal para o cético que deseja negociar um sistema robusto que tenha se saído bem em negociações cegas para fora e para fora da amostra. Cansado de modelos otimistas com back-testing que nunca parecem funcionar quando negociados ao vivo? Se assim for, considere este sistema de negociação de caixa preta. Este é o nosso algoritmo de negociação mais popular para venda.


Detalhes no Swing Trader System.


Futuros & amp; Estratégia de negociação de opções: o pacote S & amp; P Crusher v2.


Este pacote utiliza sete estratégias de negociação em uma tentativa de diversificar melhor sua conta. Este pacote utiliza comércios de swing, day trades, condutores de ferro e chamadas cobertas para tirar proveito de várias condições de mercado. Este pacote é negociado em unidades de tamanho de US $ 30.000 e foi lançado ao público em outubro de 2016. Visite a página de produtos do S & amp; P Crusher para ver os resultados do back-test com base nos relatórios de comercialização.


Detalhes no triturador S & P.


Cobrindo os fundamentos do design do sistema de negociação automatizado.


Múltiplos Sistemas de Negociação Algorítmica Disponíveis.


Escolha de um dos nossos sistemas de negociação & ndash; O Swing Trader ou o S & amp; P Crusher. Cada página mostra a lista de negociação completa, incluindo resultados de otimização de post-forward, walk-forward. Esses sistemas de negociação informatizados de caixa preta são totalmente automatizados para gerar alfa ao tentar minimizar o risco.


Algoritmos de negociação múltiplos trabalhando juntos.


Nossa metodologia de negociação quântica nos emprega várias estratégias de negociação de algoritmos para diversificar melhor sua conta de negociação automática. Saiba mais visitando nossa página de metodologia de design de estratégias de negociação.


Trades During Bear & amp; Mercados de touro.


Em nossa opinião, a chave para o desenvolvimento de um sistema de negociação algorítmica que realmente funciona é contabilizar múltiplas condições de mercado. A qualquer momento, o mercado poderia passar de um touro para um mercado em baixa. Ao tomar uma posição agnóstica de direção de mercado, estamos tentando superar o desempenho em Bull & amp; Condições de mercado do urso.


Sistemas de negociação totalmente automatizados.


Você pode negociar automaticamente nosso software algorítmico usando um corretor de execução automática (com os melhores esforços). Temos vários corretores para você escolher. Remova as decisões baseadas em emoções de sua negociação usando nosso sistema de negociação automatizado.


O comércio algorítmico funciona?


Acompanhe o progresso diário de nossos algoritmos de negociação quantitativa com o aplicativo do corretor OEC. Você também receberá declarações diárias da empresa de compensação da NFA Registered. Você pode comparar cada uma das suas negociações com a lista comercial que publicamos no final de cada dia. Exemplos completos de negociação algorítmica são postados para todos verem. A lista completa de transações pode ser vista visitando a página de negociação algorítmica do sistema que você está negociando. Quer ver algumas declarações de contas ativas? Visite os retornos ao vivo & amp; página de instruções.


Múltiplas Estratégias de Negociação Quant.


Nossos sistemas de negociação quantitativos têm diferentes expectativas com base nos algoritmos preditivos empregados. Nossos Sistemas de Negociação Automatizada colocarão operações de swing, day trade, condutores de ferro & amp; chamadas cobertas. Estas Estratégias 100% Quant baseiam-se puramente em indicadores técnicos e algoritmos de reconhecimento de padrões.


Nosso software de negociação automatizada ajuda a remover suas emoções da negociação.


Algoritmos de negociação múltiplos são negociados como parte de um maior sistema de negociação algorítmica.


Cada estratégia de negociação algorítmica oferecida tem vários pontos fortes e fracos. Seus pontos fortes e fracos são identificados com base em três estados de mercado potenciais: Strong Up, Sideways & amp; Abaixo mercados em movimento. A estratégia de negociação de condores de ferro supera os mercados em movimento lateral e ascendente, enquanto o algoritmo das notas de tesouro se destaca nos mercados em baixa. Com base no backtesting, espera-se que o algoritmo de momentum tenha um bom desempenho durante os mercados em ascensão. Confira a seguinte coleção de vídeos, onde cada algoritmo de negociação oferecido é revisado por nosso desenvolvedor líder. Os pontos fortes de cada algoritmo de negociação são analisados ​​juntamente com as suas fraquezas.


Vários tipos de estratégias de negociação são usados ​​em nosso software de negociação automatizada.


Comissões do dia são inseridas & amp; saiu no mesmo dia, enquanto as negociações de giro terão um longo prazo de negociação com base nas expectativas para o S & amp; P 500 a tendência de maior ou menor no prazo intermédio. Os negócios de opções são colocados nas opções semanais do S & amp; P 500 sobre futuros, normalmente entrando em uma segunda-feira e mantendo até a expiração da sexta-feira.


Swing Trading Strategies.


As seguintes Swing Trading Strategies colocam operações de swing direcional no S & amp; P 500 Emini Futures (ES) e na Nota de Dez Anos (TY). Eles são usados ​​em ambos os sistemas de negociação automatizados que oferecemos para aproveitar as tendências de longo prazo que nossos algoritmos de predição de mercado estão esperando.


Futures Swing Trading Strategy # 1: Momentum Swing Trading Algorithm.


A Momentum Swing Trading Strategy coloca os negócios do swing no Emini S & amp; P Futures, aproveitando as condições de mercado que sugerem um movimento de prazo intermediário mais alto. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.


Estratégia de Negociação de Futuros Swing # 2: Algoritmo de Notas do Tesouro de Dez Anos.


A Tesouraria Note (TY) Trading Strategy coloca swing trades na nota de dez anos (TY). Uma vez que o TY tipicamente se move inversamente para os mercados mais amplos, esta estratégia cria um trade swing semelhante ao shorting do S & P 500. Esse algoritmo T-Note tem expectativas positivas para condições de mercado em baixa. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.


Estratégias de Negociação Diária.


As estratégias de negociação do dia seguinte colocam o day trade no S & amp; P 500 Emini Futures (ES). Eles quase sempre entram em negociações durante os primeiros 20 minutos após a abertura dos mercados de ações e saem antes do fechamento dos mercados. Paradas apertadas são utilizadas em todos os momentos.


Estratégia de Negociação do Dia de Futuros # 1: Algoritmo de Negociação de Dia.


A Estratégia de Negociação de Dia Curta coloca negociações diárias no Emini S & P Futures quando o mercado mostra fraqueza pela manhã (prefere uma grande diferença para baixo). Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.


Estratégia de Negociação de Dia de Futuro # 2: Algoritmo de Negociação de Dia de Breakout.


A Breakout Day Trading Strategy coloca o day trade no Emini-S & P Futures quando o mercado mostra força pela manhã. Esta estratégia de negociação de futuros é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.


Estratégia de Negociação de Dia de Futuros # 3: Algoritmo de Negociação de Dia de Intervalo da Manhã.


O Morning Gap Day Trading Strategy coloca negócios de dia curto no Emini S & amp; P Futures quando o mercado tem uma grande lacuna, seguido por um curto período de fraqueza. Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.


Estratégias de Negociação de Opções.


As seguintes estratégias de negociação de opções cobram prêmio no S & amp; P 500 Emini Weekly Options (ES). Eles são usados ​​em nosso S & amp; P Crusher v2, a fim de aproveitar as vantagens de lateralmente, para baixo & amp; condições de mercado em movimento. Um benefício para as opções de negociação com nossas estratégias de negociação algorítmica é que elas são suportadas em um ambiente de negociação automatizado usando um dos corretores de execução automática.


Opções Trading Strategy # 1: Algoritmo de Condor Iron Condor.


A Estratégia de Negociação de Opções da Iron Condor é perfeita para quem deseja uma taxa de ganhos por negociação mais alta e que simplesmente quer cobrar prêmios no S & amp; P 500 Emini Futures com a venda da Iron Condors. Quando nossos algoritmos esperam uma condição de mercado de derivação lateral ou ascendente, esse sistema criará uma operação de Condor de Ferro. Essa estratégia é usada em um dos nossos Sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2.


Estratégia de negociação de opções # 2: Algoritmo de opções de chamadas cobertas.


A Estratégia de Negociação de Opções de Compra Coberta vende de chamadas cobertas por dinheiro contra os algoritmos de momento Long swing swing, para arrecadar premium e ajudar a minimizar as perdas caso o mercado se mova contra nossa posição de algoritmo de momentum. Quando negociado com o Algoritmo de Troca de Momentum Swing - como é o caso no S & amp; P Crusher & amp; ES / TY Futures Trading Systems, isso cria uma posição de compra coberta. Quando negociados no Sistema de Negociação Bearish Trader, as chamadas são vendidas sem cobertura e, portanto, são vendidas a descoberto. Em ambos os casos, & ndash; como um suporte ao longo do algoritmo & ndash; Ele funciona bem em condições de mercado em movimento lateral e para baixo. Essa estratégia é usada em um dos nossos Sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2.


Embora cada uma dessas estratégias de negociação possa ser negociada sozinha, elas são negociadas melhor em uma coleção mais ampla de algoritmos de negociação & ndash; como visto em um dos nossos sistemas automatizados de negociação, como o The Swing Trader.


Algoritmos de negociação que realmente funcionam?


Essa série de vídeos de negociação algorítmica é feita para que nossos clientes possam ver os detalhes de cada negociação semanalmente. Assista a cada um dos seguintes vídeos de negociação algorítmica para ver em tempo real o desempenho de nossos algoritmos de negociação. Sinta-se à vontade para visitar nossos Críticas de AlgorithmicTrading & amp; Página Press Releases para ver o que os outros estão dizendo sobre nós.


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O que separa o comércio algorítmico de outras técnicas técnicas de negociação?


Nos dias de hoje, parece que todo mundo tem uma opinião sobre as técnicas de negociação técnica. Head & amp; Padrões de ombros, MACD Bullish Crosses, VWAP Divergences, a lista continua. Nesses vídeos, nosso engenheiro líder de projeto analisa alguns exemplos de estratégias de negociação encontradas on-line. Ele pega suas Tips Trading, faz um código e executa um back-test simples para ver o quão efetivas elas realmente são. Depois de analisar seus resultados iniciais, ele otimiza o código para ver se uma abordagem quantitativa à negociação pode melhorar as descobertas iniciais. Se você é novo em negociação algorítmica, esses blogs de vídeo serão bastante interessantes. Nosso designer utiliza máquinas de estado finito para codificar essas dicas básicas de negociação. Como a negociação algorítmica difere da negociação técnica tradicional? Simplificando, Algorithmic Trading requer precisão e fornece uma janela para um potencial de algoritmos baseado em back-testing que possui limitações.


Procurando por Algorithmic Trading Tutorial & amp; Como para vídeos?


Assista a várias apresentações de vídeo educativo feitas por nosso designer líder em negociação algorítmica para incluir um vídeo que cobre nossa Metodologia de Design de Quantificação Comercial e um Tutorial de Negociação Algorítmica. Esses vídeos de estratégia de negociação fornecem exemplos de codificação de comércio algorítmico e o introduzem à nossa abordagem de negociar os mercados usando análise quantitativa. Nesses vídeos, você verá muitas razões pelas quais a negociação automatizada está decolando para incluir a ajuda para remover suas emoções da negociação. Visite nossa página de vídeos de negociação educacional para ver uma lista completa de mídia educacional.


Comece a usar um dos nossos sistemas de negociação automatizados hoje.


Não perca. Junte-se aos que já estão negociando com AlgorithmicTrading. Comece hoje mesmo com um dos nossos pacotes de negociação algorítmica.


Várias opções de execução automática de comércio estão disponíveis.


Nossos algoritmos de negociação podem ser executados automaticamente usando um dos corretores de execução automática registrados pela NFA (com os melhores esforços) ou podem ser negociados em seu próprio PC usando MultiCharts ou Tradestation.


O FOX Group é uma corretora de introdução independente localizada no icônico prédio da Chicago Board of Trade, no coração do distrito financeiro da cidade. Eles são registrados no NFA e são capazes de executar nossos algoritmos automaticamente com os melhores esforços.


Os corretores interativos são corretores registrados pela NFA que podem executar nossos algoritmos automaticamente com os melhores esforços. Além disso, eles suportam clientes canadenses.


Se você preferir executar os algoritmos em seu próprio PC, o MultiCharts é a plataforma preferida de software de negociação para execução automática. Ele oferece benefícios consideráveis ​​para os traders e oferece vantagens significativas sobre as plataformas concorrentes. Ele vem com gráficos de alta definição, suporte a mais de 20 feeds de dados e mais de 10 corretores, backtesting dinâmico de estratégia em nível de portfólio, suporte a EasyLanguage, relatórios interativos de desempenho, otimização genética, scanner de mercado e replay de dados.


A TradeStation é mais conhecida pelo software de análise e pela plataforma de negociação eletrônica que fornece ao operador ativo e a determinados mercados de traders institucionais que permitem que os clientes projetem, testem, otimizem, monitorem e automatizem suas próprias ações, opções e opções personalizadas. estratégias de negociação de futuros. Tradestation é outra opção para pessoas que desejam negociar automaticamente nossos algoritmos em seu próprio PC.


Arquitetura do Sistema de Negociação Algorítmica.


Anteriormente neste blog eu escrevi sobre a arquitetura conceitual de um sistema inteligente de negociação algorítmica, 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. Neste post, descreverei a arquitetura seguindo as diretrizes dos padrões ISO / IEC / IEEE 42010 e o padrão de descrição da arquitetura de engenharia de software. De acordo com este padrão, uma descrição de arquitetura deve:


Contém múltiplas visualizações de arquitetura padronizadas (por exemplo, em UML) e mantém a rastreabilidade entre as decisões de design e os requisitos de arquitetura.


Definição de arquitetura de software.


Ainda não há consenso sobre o que é uma arquitetura de sistema. No contexto deste artigo, ele é definido como a infraestrutura na qual os componentes do aplicativo que satisfazem os requisitos funcionais podem ser especificados, implementados e executados. Requisitos funcionais são as funções esperadas do sistema e seus componentes. Requisitos não funcionais são medidas através das quais a qualidade do sistema pode ser medida.


Um sistema que satisfaz plenamente seus requisitos funcionais ainda pode falhar em atender às expectativas se os requisitos não funcionais forem deixados insatisfeitos. Para ilustrar esse conceito, considere o seguinte cenário: um sistema de negociação algorítmica que você acabou de comprar / construir faz excelentes decisões de negociação, mas é completamente inoperável com os sistemas de contabilidade e gerenciamento de risco da organização. Este 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, arquiteturas e padrões de referência são usados. Padrões arquitetônicos são estruturas genéricas comprovadas para alcançar requisitos específicos. Aspectos arquitetônicos são preocupações transversais que abrangem vários 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 de negociação, por ex. 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 às plantas de uma parede de suporte de carga. Essa impressão em azul pode ser reutilizada para vários projetos de construção, independentemente do prédio que está sendo construído, uma vez que satisfaz um conjunto de requisitos comuns. Da mesma forma, uma arquitetura de referência define um modelo contendo estruturas e mecanismos genéricos que podem ser usados ​​para construir uma arquitetura de software concreta que atenda a requisitos específicos. A arquitetura para o sistema de negociação algorítmica usa uma arquitetura baseada em espaço (SBA) e um controlador de visão de modelo (MVC) como referências. Boas práticas, como o armazenamento de dados operacionais (ODS), o padrão de transformação e carga de extração (ETL) e um data warehouse (DW) também são usados.


Model view controller - um padrão que separa a representação da informação da interação do usuário com ela. Arquitetura baseada no espaço - especifica uma infraestrutura onde unidades de processamento fracamente acopladas interagem entre si por meio de uma memória associativa compartilhada chamada espaço (mostrada abaixo).


Visão Estrutural.


A visão estrutural de uma arquitetura mostra os componentes e subcomponentes do sistema de negociação algorítmica. Também mostra como esses componentes são implantados na infraestrutura física. Os diagramas UML usados ​​nessa exibição incluem diagramas de componentes e diagramas de implementação. Abaixo está a galeria dos diagramas de implantação do sistema de comércio algorítmico geral e as unidades de processamento na arquitetura de referência SBA, bem como diagramas de componentes relacionados para cada uma das camadas.


Diagrama do componente de comerciante / processamento de eventos automatizado Diagrama do componente da camada de origem de dados e de pré-processamento Diagrama do componente da interface com o usuário baseado no 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 contínuo de consulta. Esse componente analisaria continuamente o ODS para identificar e extrair eventos complexos. As seguintes táticas são usadas na arquitetura:


O padrão de disruptor nas filas de eventos e pedidos Memória compartilhada para o evento e filas de pedidos Linguagem de consulta contínua (CQL) no ODS Filtragem de dados com o padrão de design de filtro nos dados de entrada Algoritmos de prevenção de congestionamento em todas as conexões de entrada e saída Gerenciamento de filas ativas (AQM ) e notificação explícita de congestionamento Recursos de computação de commodities com capacidade de atualização (escalonável) Redundância ativa para todos os pontos únicos de falha Estrutura de indexação e otimização otimizada no ODS Agendamento de backup regular de dados e scripts de limpeza para ODS Histórico de transações em todos os bancos de dados ordens para detectar falhas Anotar eventos com registros de tempo para pular eventos 'obsoletos' Regras de validação de pedidos, por exemplo quantidades máximas de negociação Componentes de negociador automatizado usam um banco de dados em memória para análise Autenticação de dois estágios para interfaces de usuário conectando-se aos ATs Criptografia em interfaces de usuário e conexões ao padrão de design do ATs Observer para MVC gerenciar visualizações.


A lista acima é apenas algumas decisões de design que identifiquei durante o design da arquitetura. Não é uma lista completa de táticas. À medida que o sistema está sendo desenvolvido, táticas adicionais devem ser empregadas em vários níveis de granularidade para atender aos requisitos funcionais e não funcionais. Abaixo, há três diagramas descrevendo 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 as camadas devem interagir entre si. Isso é útil ao criar cenários para testar projetos de arquitetura e para entender o sistema de ponta a ponta. Esta visão consiste em diagramas de seqüência e diagramas de atividades. Os diagramas de atividades que mostram o processo interno do sistema de comércio algorítmico e como os comerciantes devem interagir com o sistema de comércio algorítmico são mostrados abaixo.


Tecnologias e frameworks.


A etapa final no projeto de uma arquitetura de software é identificar possíveis tecnologias e estruturas que possam ser usadas 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, por ex. O JBoss é um framework que realiza a arquitetura de referência do JEE. As seguintes tecnologias e estruturas são interessantes e devem ser consideradas ao implementar um sistema de comércio algorítmico:


CUDA - A NVidia possui vários produtos que suportam modelagem de finanças computacionais de alto desempenho. É possível obter até 50x melhorias de desempenho na execução de simulações de Monte Carlo na GPU em vez da CPU. Apache River - River é um kit de ferramentas usado para desenvolver sistemas distribuídos. Ele foi usado como uma estrutura para construir aplicativos baseados no padrão SBA Apache Hadoop - no caso em que o registro generalizado é um requisito, o uso do Hadoop oferece uma solução interessante para o problema de big data. O Hadoop pode ser implementado 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 negociador automatizado. FIX Engine - um aplicativo independente que suporta os protocolos Financial Information Exchange (FIX), incluindo FIX, FAST e FIXatdl.


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


Conclusão.


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


Dependências da empresa externa e sistemas de troca Desafiando requisitos não funcionais e Evitando restrições arquitetônicas.


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


Para uma cópia completa e fontes utilizadas, faça o download de uma cópia do meu relatório. Obrigado.


História anterior


Requisitos do Sistema de Negociação Algorítmica.


Próxima história.


Otimização de portfólio usando otimização de enxame 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 exigem constantes testes e ajustes para mantê-los relevantes. Boa leitura!


1 de fevereiro de 2016.


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


Muito obrigado por este artigo. Eu tenho pensado sobre IA em finanças desde o final dos anos 90, e finalmente as tecnologias e APIs estão comumente disponíveis. Seu artigo e blog é uma grande ajuda para dar os primeiros passos para realizar os sonhos dos anos anteriores. Muito obrigado e boa sorte em seus empreendimentos adicionais!


Por favor, mantenha-me atualizado em seu progresso. Estou muito interessado. Obrigado.


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Maior concorrência, maior volume de dados de mercado e novas exigências 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 precisa incluir as tecnologias mais recentes dos domínios de rede e de aplicativo. Tem que ser modular para fornecer um caminho gerenciável para evoluir cada componente com o mínimo de interrupção no sistema geral. Portanto, a arquitetura proposta por este artigo é baseada em uma estrutura de serviços. Examinamos serviços como mensagens de baixíssima latência, monitoramento de latência, multicast, computação, armazenamento, virtualização de dados e aplicativos, resiliência comercial, mobilidade comercial e thin client.


A solução para os complexos requisitos da plataforma de negociação da próxima geração deve ser construída com uma mentalidade holística, cruzando as fronteiras de silos tradicionais como negócios e tecnologia ou aplicativos e redes.


O principal objetivo deste documento é fornecer diretrizes para a criação de uma plataforma de negociação de baixíssima latência e, ao mesmo tempo, otimizar o rendimento bruto e a taxa de mensagens para dados de mercado e ordens de negociação FIX.


Para conseguir isso, estamos propondo as seguintes tecnologias de redução de latência:


• Interconexão de alta velocidade - conectividade InfiniBand ou 10 Gbps para o cluster de negociação.


• Barramento de mensagens de alta velocidade.


• Aceleração de aplicativos via RDMA sem re-código do aplicativo.


• Monitoramento de latência em tempo real e redirecionamento do tráfego de negociação para o caminho com latência mínima.


Tendências e Desafios da Indústria.


As arquiteturas comerciais da próxima geração precisam responder às crescentes demandas por velocidade, volume e eficiência. Por exemplo, espera-se que o volume de dados do mercado de opções dobre após a introdução do trading centavo em 2007. Existem também exigências regulatórias para a melhor execução, que exigem o manuseio de atualizações de preços a taxas que se aproximam de 1 milhão de msg / seg. para trocas. Eles também exigem visibilidade do frescor dos dados e prova de que o cliente obteve a melhor execução possível.


No curto prazo, a velocidade de negociação e inovação são os principais diferenciais. Um número crescente de negociações é tratado por aplicativos de comércio algorítmico colocados o mais próximo possível do local de execução da negociação. Um desafio com estes "black-box" mecanismos de negociação é que eles compõem o aumento de volume emitindo ordens apenas para cancelá-los e reenviá-los. A causa desse comportamento é a falta de visibilidade sobre qual local oferece a melhor execução. O comerciante humano é agora um "engenheiro financeiro" um "quant" (analista quantitativo) com habilidades de programação, que podem ajustar os modelos de negociação em tempo real. As empresas desenvolvem novos instrumentos financeiros, como derivativos climáticos ou transações de classe entre ativos, e precisam implantar os novos aplicativos rapidamente e de forma escalável.


No longo prazo, a diferenciação competitiva deve vir da análise, não apenas do conhecimento. Os principais traders do futuro assumem riscos, obtêm uma visão verdadeira do cliente e batem consistentemente no mercado (fonte IBM: www-935.ibm/services/us/imc/pdf/ge510-6270-trader. pdf).


A resiliência dos negócios tem sido uma das principais preocupações das empresas de trading desde 11 de setembro de 2001. As soluções nesta área variam desde datacenters redundantes situados em diferentes geografias e conectados a múltiplos locais de negociação até soluções de trader virtual oferecendo aos operadores de mercado a maior parte da funcionalidade de uma mesa de negociação em um local remoto.


O setor de serviços financeiros é um dos mais exigentes em termos de requisitos de TI. O setor está passando por uma mudança arquitetônica em direção à 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 vinculação dinâmica e a virtualização de componentes de software. Isso permite a criação de novos aplicativos 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 no custo de tal integração (gigaspaces / download / MerrilLynchGigaSpacesWP. pdf).


Outra tendência é a consolidação de servidores em farms de servidores de data center, enquanto as mesas de operação possuem apenas extensões KVM e clientes ultra-thin (por exemplo, SunRay e HP blade solutions). As redes de área metropolitana de alta velocidade permitem que os dados de mercado sejam multicast entre locais diferentes, permitindo a virtualização do pregão.


Arquitetura de alto nível.


A Figura 1 descreve a arquitetura de alto nível de um ambiente comercial. A fábrica de tickers e os mecanismos de negociação algorítmica estão localizados no cluster de negociação de alto desempenho no data center da empresa ou na bolsa. Os comerciantes humanos estão localizados na área de aplicativos do usuário final.


Funcionalmente, há dois componentes de aplicativos no ambiente comercial corporativo, editores e assinantes. O barramento de mensagens fornece o caminho de comunicação entre editores e assinantes.


Existem dois tipos de tráfego específicos para um ambiente de negociação:


• Dados de mercado - carrega informações sobre preços para instrumentos financeiros, notícias e outras informações de valor agregado, como análises. É unidirecional e muito sensível à latência, normalmente entregue em multicast UDP. É medido em atualizações / seg. e em Mbps. Os dados de mercado fluem 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 feeds, aplicativos especializados que normalizam e limpam os dados e os enviam para os consumidores de dados, como mecanismos de preços, aplicativos de comércio algorítmico ou comerciantes humanos. As empresas do lado da venda também enviam os dados do mercado para seus clientes, empresas compradoras, como fundos mútuos, fundos de hedge e outros gerentes de ativos. Algumas empresas de buy-side podem optar por receber feeds diretos das trocas, reduzindo a latência.


Figura 1 Arquitetura de negociação para uma empresa do lado de compra / venda.


Não existe um padrão da indústria para formatos de dados de mercado. Cada troca tem seu formato proprietário. Provedores de conteúdo financeiro, como 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 fornecer dados de mercado de latência mais baixa, os dois fornecedores lançaram feeds de dados de mercado em tempo real que são menos processados ​​e têm menos análises:


- Bloomberg B-Pipe - Com o B-Pipe, a Bloomberg separa seu feed de dados de mercado de sua plataforma de distribuição porque um terminal da Bloomberg não é necessário para obter o B-Pipe. Wombat e Reuters Feed Handlers anunciaram o apoio ao 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 precisa construir e manter sua própria fábrica de tickers (financetech / featured / showArticle. jhtml? ArticleID = 60404306).


• Ordens de negociação - esse tipo de tráfego transporta as negociações reais. É bidirecional e muito sensível à latência. É medido em mensagens / seg. e Mbps. Os pedidos são originários de uma empresa de buy side ou sell side e são enviados para plataformas de negociação como uma Exchange ou ECN para execução. O formato mais comum para o transporte de pedidos é o FIX (Financial Information eXchange - fixprotocol /). Os aplicativos que manipulam mensagens FIX são chamados de mecanismos FIX e interagem com sistemas de gerenciamento de pedidos (OMS).


Uma otimização para o FIX é chamada de FAST (correção adaptada para streaming), que usa um esquema de compactação para reduzir o tamanho da mensagem e, com efeito, reduzir a latência. O FAST é voltado mais para a entrega de dados de mercado e tem o potencial de se tornar um padrão. O FAST também pode ser usado como um esquema de compactação para formatos de dados de mercado proprietários.


Para reduzir a latência, as empresas podem optar por estabelecer o acesso direto ao mercado (Direct Market Access - DMA).


O DMA é o processo automatizado de encaminhamento de uma ordem de títulos diretamente para um local de execução, evitando assim a intervenção de terceiros (towergroup / research / content / glossary. jsp? Page = 1 & glossaryId = 383). O DMA requer uma conexão direta com o local de execução.


O barramento de mensagens é um software de middleware de fornecedores como a Tibco, a 29West, a 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 via TCP / IP (TibcoEMS, 29West, RMDS e AMQP) ou UDP / multicast (TibcoRV, 29West e RMDS). Um conceito importante na distribuição de mensagens é o & quot; stream de tópico & quot; que é um subconjunto de dados de mercado definidos por critérios como símbolo de ticker, setor ou uma determinada cesta de instrumentos financeiros. Os inscritos se inscrevem em grupos de tópicos mapeados para um ou vários subtópicos para receber apenas as informações relevantes. No passado, todos os comerciantes recebiam todos os dados do mercado. Nos volumes atuais de tráfego, isso seria sub-ótimo.


A rede desempenha um papel crítico no ambiente de negociação. Os dados de mercado são transportados para o pregão onde os comerciantes humanos estão localizados através de uma rede de alta velocidade Campus ou Metro Area. Alta disponibilidade e baixa latência, bem como alta taxa de transferência, são as métricas mais importantes.


O ambiente comercial de alto desempenho possui a maioria de seus componentes no farm de servidores do Data Center. Para minimizar a latência, os mecanismos de negociação algorítmica precisam estar localizados nas proximidades dos manipuladores de feeds, mecanismos FIX e 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 várias trocas.


Modelos de implantação.


Existem dois modelos de implantação para uma plataforma de negociação de alto desempenho. As empresas podem optar por ter uma mistura dos dois:


• Data Center da empresa de trading (Figura 2) - Este é o modelo tradicional, onde uma plataforma de negociação completa é desenvolvida e mantida pela empresa com links de comunicação para todas as plataformas de negociação. A latência varia com a velocidade dos links e o número de saltos entre a empresa e os locais.


Figura 2 Modelo de Implantação Tradicional.


• Co-location na plataforma de negociação (bolsas, prestadores de serviços financeiros (FSP)) (Figura 3)


A empresa comercial implanta sua plataforma de negociação automatizada o mais próximo possível dos locais de execução para minimizar a latência.


Figura 3 Modelo de Implantação Hospedada.


Arquitetura de Negociação Orientada a Serviços.


Estamos propondo uma estrutura orientada a serviços para a construção da arquitetura comercial de próxima geração. Essa abordagem fornece uma estrutura conceitual e um caminho de implementação com base na modularização e minimização de interdependências.


Essa estrutura fornece às empresas uma metodologia para:


• Avalie seu estado atual em termos de serviços.


• Priorizar serviços com base em seu valor para o negócio.


• Evolua a plataforma de negociação para o estado desejado usando uma abordagem modular.


A arquitetura de negociação de alto desempenho conta com os seguintes serviços, conforme definido pela estrutura de arquitetura de serviços representada na Figura 4.


Figura 4 Estrutura de Arquitetura de Serviço para Negociação de Alto Desempenho.


Tabela 1 Descrições e Tecnologias de Serviço.


Mensagens de latência ultra baixa.


Instrumentação - appliances, agentes de software e módulos roteadores.


Virtualização de SO e E / S, RDMA (Remote Direct Memory Access), TOE (TCP Offload Engines)


Middleware que paraleliza o processamento de aplicativos.


Middleware que acelera o acesso a dados para aplicativos, por exemplo, armazenamento em cache na memória.


Replicação multicast assistida por hardware através da rede; otimizações multicast Camada 2 e Camada 3.


Virtualização de hardware de armazenamento (VSANs), replicação de dados, backup remoto e virtualização de arquivos.


Resiliência comercial e mobilidade.


Balanceamento de carga local e local e redes de campus de alta disponibilidade.


Serviços de aplicativos de área ampla.


Aceleração de aplicativos em uma conexão WAN para comerciantes residindo fora do campus.


Serviço de cliente fino.


Desacoplamento dos recursos de computação dos terminais voltados para o usuário final.


Serviço de Mensagens de Latência Ultra-Baixa.


Esse serviço é fornecido pelo barramento de mensagens, que é um sistema de software que resolve o problema de conectar muitos-para-muitos aplicativos. O sistema consiste em:


• Um conjunto de esquemas de mensagens predefinidos.


• Um conjunto de mensagens de comando comuns.


• Uma infraestrutura de aplicativos compartilhados para enviar as mensagens para os destinatários. A infraestrutura compartilhada pode ser baseada em um intermediário de mensagem ou em um modelo de publicação / assinatura.


Os principais requisitos para o barramento de mensagens da 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 msg / segundo)


• Controle e flexibilidade (controle de taxa e transporte configurável)


Há esforços no setor para padronizar o barramento de mensagens. O AMQP (Advanced Message Queuing Protocol) é um exemplo de um padrão aberto promovido pelo J. P. Morgan Chase e apoiado por um grupo de fornecedores 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 de aplicativos escritos em plataformas diferentes 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 agindo como um agente de transferência de mensagens e cada fila de mensagens como uma 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 encaminham as mensagens para caixas de correio. Os consumidores recebem mensagens de caixas de correio, o que cria um modelo poderoso e flexível que é simples (fonte: amqp / tikiwiki / tiki-index. php? Page = OpenApproach # Why_AMQP_).


Serviço de Monitoramento de Latência.


Os principais requisitos para este serviço são:


• Granularidade de medidas de sub-milissegundos.


• Visibilidade em tempo quase real sem adicionar latência ao tráfego de negociação.


• Capacidade de diferenciar a latência do processamento de aplicativos da latência de trânsito da rede.


• Capacidade de lidar com altas taxas de mensagens.


• Fornecer uma interface programática para aplicativos de negociação para receber dados de latência, permitindo que os mecanismos de negociação algorítmica se adaptem às condições em constante mudança.


• Correlacionar eventos de rede com eventos do aplicativo para fins de solução de problemas.


A latência pode ser definida como o intervalo de tempo entre o momento em que uma ordem de negociação é enviada e quando a mesma ordem é reconhecida e aceita pela parte receptora.


Abordar a questão da latência é um problema complexo, exigindo 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 possível solução e uma solução de monitoramento. Essa abordagem em camadas pode oferecer às empresas uma maneira mais estruturada de atacar a questão da latência, em que cada componente pode ser considerado como um serviço e tratado de forma consistente em toda a empresa.


A manutenção de uma medida precisa do estado dinâmico desse intervalo de tempo em rotas e destinos alternativos pode ser de grande ajuda nas decisões de negociação tática. A capacidade de identificar a localização exata dos atrasos, seja na rede de borda do cliente, no hub de processamento central ou no nível do aplicativo de transação, determina significativamente a capacidade dos provedores de serviços de cumprir seus contratos de nível de serviço (SLAs). Para os formulários buy-side e sell-side, bem como para os sindicatos de dados de mercado, a rápida identificação e remoção de gargalos traduz-se diretamente em melhores oportunidades e receitas comerciais.


Figura 5 Arquitetura de Gerenciamento de Latência.


Ferramentas de monitoramento de baixa latência da Cisco.


As ferramentas tradicionais de monitoramento de rede operam com minutos ou segundos de granularidade. As plataformas de negociação da próxima geração, especialmente aquelas que suportam o comércio algorítmico, exigem latências inferiores a 5 ms e níveis extremamente baixos de perda de pacotes. Em uma LAN Gigabit, uma microburst de 100 ms pode causar 10.000 transações a serem perdidas ou excessivamente atrasadas.


A Cisco oferece aos seus clientes uma variedade de ferramentas para medir a latência em um ambiente de negociação:


• Gerente de Qualidade de Largura de Banda (BQM) (OEM da Corvil)


• Solução de Monitoramento de Latência de Serviços Financeiros (FSMS) baseada em Cisco AON


Gerente de Qualidade de Largura de Banda.


O Bandwidth Quality Manager (BQM) 4.0 é um produto de gerenciamento de desempenho de aplicativos de rede de última geração que permite que os clientes monitorem e provisionem sua rede para níveis controlados de latência e desempenho de perda. Embora o BQM não seja voltado exclusivamente para redes comerciais, sua visibilidade em microssegundos combinada com recursos inteligentes de provisionamento de largura de banda o torna ideal para esses ambientes exigentes.


O Cisco BQM 4.0 implementa um amplo conjunto de tecnologias de medição de tráfego e análise de rede patenteadas e com patente pendente que proporcionam ao usuário visibilidade e compreensão sem precedentes de como otimizar a rede para obter o máximo desempenho do aplicativo.


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 escolhida para aplicativos de gerenciamento de rede da Cisco.


Benefícios do BQM.


A microvisualização do Cisco BQM é a capacidade de detectar, medir e analisar eventos de tráfego de latência, jitter e perda induzidos em níveis de microssegundos com granularidade por resolução de pacote. Isso permite que o Cisco BQM detecte e determine o impacto de eventos de tráfego na latência, instabilidade e perda da rede. É crítico para os ambientes de negociação que o BQM possa suportar medições de latência, perda e jitter unidirecionais para tráfego TCP e UDP (multicast). Isso significa que ele é relatado perfeitamente para tráfego de tráfego e feeds de dados de mercado.


O BQM permite que o usuário especifique um conjunto abrangente de limites (em relação à atividade de microburst, latência, perda, jitter, utilização, etc.) em todas as interfaces. Em seguida, o BQM opera uma captura de pacote de rolagem em segundo plano. Sempre que ocorre uma violação de limite ou outro evento de degradação de desempenho potencial, ele aciona o Cisco BQM para armazenar a captura de pacote no disco para análise posterior. Isso permite que o usuário examine detalhadamente tanto o tráfego do aplicativo que foi afetado pela degradação do desempenho (& quot; as vítimas & quot;) quanto o tráfego que causou a degradação do desempenho (& quot; os culpados & quot;). Isso pode reduzir significativamente o tempo gasto no diagnóstico e na solução de problemas de desempenho da rede.


O BQM também é capaz de fornecer recomendações detalhadas de provisionamento de políticas de largura de banda e qualidade de serviço (QoS), que o usuário pode aplicar diretamente para obter o desempenho de rede desejado.


Medidas de BQM ilustradas.


Para entender a diferença entre algumas das técnicas de medição mais convencionais e a visibilidade fornecida pelo 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 Passive Network Quality Monitor (PNQM) do BQM e a latência medida pela injeção de pacotes de ping a cada 1 segundo no fluxo de tráfego.


Na Figura 6, vemos a latência relatada por pacotes de ping ICMP de 1 segundo para tráfego de rede real (ele é dividido por 2 para fornecer uma estimativa para o atraso unidirecional). Ele mostra o atraso confortavelmente abaixo de cerca de 5ms durante quase todo o tempo.


Figura 6 Latência reportada por pacotes de ping ICMP de 1 segundo para tráfego de rede real.


Na Figura 7, vemos a latência relatada pelo PNQM para o mesmo tráfego ao mesmo tempo. Aqui vemos que medindo a latência unidirecional dos pacotes de aplicativos reais, obtemos uma imagem radicalmente diferente. Aqui, a latência parece estar pairando em torno de 20 ms, com surtos ocasionais muito mais altos. A explicação é que, como o ping está enviando pacotes apenas a cada segundo, está faltando completamente a maior parte da latência de tráfego do aplicativo. Na verdade, os resultados do ping normalmente indicam apenas atraso de propagação de ida e volta em vez de latência de aplicativo realista na rede.


Figura 7 Latência Relatada pelo PNQM para o Real Network Traffic.


No segundo exemplo (Figura 8), vemos a diferença na carga reportada ou níveis de saturação entre uma visualização média de 5 minutos e uma visualização de microburst de 5 ms (o BQM pode reportar a exatidão de cerca de 10-100 nanossegundos em microbursts). A linha verde mostra que a média de utilização nas médias de 5 minutos é baixa, talvez até 5 Mbits / s. O gráfico azul escuro mostra a atividade de microburst de 5ms alcançando entre 75 Mbits / se 100 Mbits / s, a velocidade da LAN efetivamente. O BQM mostra esse nível de granularidade para todas as aplicações e também fornece regras de provisionamento claras para permitir que o usuário controle ou neutralize esses microbursts.


Figura 8 Diferença na carga de link reportada entre uma visualização média de 5 minutos e uma exibição de microssonda de 5 ms.


Implantação de BQM na Rede de Negociação.


A Figura 9 mostra uma implantação típica do BQM em uma rede de negociação.


Figura 9 Implantação típica do BQM em uma rede de negociação.


O BQM pode então ser usado para responder a esses tipos de perguntas:


• Algum dos meus principais links de LAN Gigabit está saturado por mais de X milissegundos? Isso está causando perda? Quais links seriam mais beneficiados com uma atualização para as velocidades Etherchannel ou 10 Gigabit?


• Qual tráfego de aplicativos está causando a saturação dos meus links de 1 Gigabit?


• Algum dos dados de mercado apresenta perda de ponta a ponta?


• Quanta latência adicional o data center de failover enfrenta? Este link é dimensionado corretamente para lidar com microbursts?


• Meus traders estão recebendo atualizações de baixa latência da camada de distribuição de dados de mercado? Eles estão vendo algum atraso maior que X milissegundos?


Ser capaz de responder a essas perguntas de maneira simples e eficaz economiza tempo e dinheiro na execução da rede de negociação.


O BQM é uma ferramenta essencial para ganhar visibilidade em dados de mercado e ambientes de negociação. Ele fornece medições granulares de latência de ponta a ponta em infraestruturas complexas que sofrem movimentação de dados de alto volume. Detectar efetivamente microbursts em níveis sub-milissegundos e receber análise especializada em um determinado evento é inestimável para os arquitetos de pregão. Recomendações de provisionamento de largura de banda inteligente, como dimensionamento e análise de hipóteses, proporcionam maior agilidade para responder às condições voláteis do mercado. À medida que a explosão do comércio algorítmico e o aumento das taxas de mensagens continua, o BQM, combinado com sua ferramenta de QoS, fornece a capacidade de implementar políticas de QoS que podem proteger aplicativos críticos de negociação.


Solução de monitoramento de latência de serviços financeiros da Cisco.


A Cisco e a Trading Metrics têm colaborado em soluções de monitoramento de latência para o fluxo de pedidos FIX e monitoramento de dados de mercado. A tecnologia Cisco AON é a base para uma nova classe de produtos e soluções incorporados em rede que ajudam a mesclar redes inteligentes com a infraestrutura de aplicativos, com base em arquiteturas orientadas a serviços ou tradicionais. A Trading Metrics é um fornecedor líder de software analítico para fins de monitoramento de latência de infra-estrutura de rede e latência de aplicativos (tradingmetrics /).


A solução de monitoramento de latência de serviços financeiros (FSMS) da Cisco AON correlacionou dois tipos de eventos no ponto de observação:


• Eventos de rede correlacionados diretamente com o tratamento de mensagens de aplicativos coincidentes.


• Fluxo de pedidos comerciais e eventos de atualização de mercado correspondentes.


Usando a marcação de tempo declarada no momento da captura na rede, a análise em tempo real desses fluxos de dados correlatos permite a identificação precisa de gargalos na infraestrutura enquanto uma transação está sendo executada ou os dados de mercado estão sendo distribuídos. Ao monitorar e medir a latência no início do ciclo, as empresas financeiras podem tomar melhores decisões sobre qual serviço de rede - e qual intermediário, mercado ou contraparte - selecionar para rotear ordens de negociação. Da mesma forma, esse conhecimento permite acesso mais simplificado a dados de mercado atualizados (cotações de ações, notícias econômicas, etc.), que é uma base importante para iniciar, retirar ou buscar oportunidades de mercado.


Os componentes da solução são:


• hardware AON em três fatores de forma:


- Módulo de rede AON para roteadores Cisco 2600/2800/3700/3800.


- AON Blade para a série Cisco Catalyst 6500.


- Aparelho AON 8340.


• O software Trading Metrics M & amp; A 2.0, que fornece o aplicativo de monitoramento e alerta, exibe gráficos de latência em um painel e emite alertas quando ocorrem lentidões (tradingmetrics / TM_brochure. pdf).


Figura 10 Monitoramento de latência FIX baseado em AON.


SLA IP da Cisco.


O Cisco IP SLA é uma ferramenta de gerenciamento de rede incorporada no Cisco IOS que permite que roteadores e switches gerem fluxos de tráfego sintéticos que podem ser medidos quanto à latência, jitter, perda de pacotes e outros critérios (cisco / go / ipsla).


Dois conceitos principais são a origem do tráfego gerado e o destino. Ambas estas executam um endereço IP SLA "respondedor". que tem a responsabilidade de marcar o tempo do tráfego de controle antes de ser originado e devolvido pelo destino (para uma medida de ida e volta). Vários tipos de tráfego podem ser originados no IP SLA e são direcionados a métricas diferentes e a diferentes serviços e aplicativos. A operação de jitter UDP é usada para medir atrasos unidirecionais e ida e volta e reportar variações. Como o tempo do tráfego é estampado nos dispositivos de envio e destino usando o recurso de resposta, o atraso de ida e volta é caracterizado como o delta entre os dois registros de data e hora.


Um novo recurso foi introduzido no IOS 12.3 (14) T, no IP SLA Sub Millisecond Reporting, que permite que os timestamps sejam exibidos com uma resolução em microssegundos, fornecendo assim um nível de granularidade não disponível anteriormente. Esse novo recurso tornou o IP SLA relevante para as redes do campus onde a latência da rede está normalmente na faixa de 300 a 800 microssegundos e a capacidade de detectar tendências e picos (tendências breves) com base em contadores de granularidade de microssegundos é um requisito para os clientes envolvidos no tempo ambientes de negociação eletrônicos sensíveis.


Como resultado, o IP SLA agora está sendo considerado por um número significativo de organizações financeiras, pois todas enfrentam requisitos para:


• Relate a latência da linha de base para seus usuários.


• Tendência da latência da linha de base ao longo do tempo.


• Responda rapidamente a explosões de tráfego que causam alterações na latência relatada.


Relatórios de sub-milissegundos são necessários para esses clientes, uma vez que muitos campus e backbones estão entregando atualmente com um segundo de latência em vários saltos de switch. Ambientes de negociação eletrônica geralmente trabalham para eliminar ou minimizar todas as áreas de dispositivos e latência de rede para oferecer um atendimento rápido aos negócios. Relatando que os tempos de resposta da rede são "pouco menos de um milissegundo" não é mais suficiente; A granularidade das medições de latência relatadas em um segmento de rede ou backbone precisa estar mais próxima de 300-800 microssegundos com um grau de resolução de 100 & igrave; segundos.


O IP SLA recentemente adicionou suporte para fluxos de teste de multicast IP, que podem medir a latência de dados de mercado.


Uma topologia de rede típica é mostrada na Figura 11 com os roteadores, as fontes e os respondedores de sombra IP SLA.


Figura 11 Implantação do IP SLA.


Serviços de computação.


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 processing—At 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 I/O acceleration intel/technology/ioacceleration/306517.pdf).


• Intermediate buffer copying—In 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 intel/technology/ioacceleration/306517.pdf).


• Context switching—Every 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 TCP/IP 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): cisco/application/pdf/en/us/guest/netsol/ns500/c643/cdccont_0900aecd804c35cb. 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 Synapse's GridServer, applications can migrate, using pre-configured policies, to under-utilized servers in a supply-matches-demand process (networkworld/supp/2005/ndc1/022105virtual. html? page=2).


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 "head room" 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 (gridtoday/03/0210/101061.html).


This is called a data grid and is the first step in the process of creating what Gartner calls Extreme Transaction Processing (XTP) (gartner/DisplayDocument? ref=g_search&id=500947). 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. Today's data grids are localized in data centers connected by Metro Area Networks (MAN). This is mainly because the applications themselves have limits—they 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 servers—one 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 brokerage's 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 Groups/Channels 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 returns—there 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:


Another example is the Nasdaq Totalview service, broken up this way:


This approach allows for straight forward network/application 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.


Details of Anycast RP can be found in:


The classic high availability design for Tibco in the brokerage network is documented in:


Bidirectional PIM.


PIM-Bidir is an optimization of PIM Sparse Mode for many-to-many applications. It has several key advantages over a PIM-SM deployment:


• Better support for intermittent sources.


• No data-triggered events.


One of the weaknesses of PIM-SM is that the network continually needs to react to active data flows. This can cause non-deterministic behavior that may be hard to troubleshoot. PIM-Bidir has the following major protocol differences over PIM-SM:


– No source registration.


Source traffic is automatically sent to the RP and then down to the interested receivers. There is no unicast encapsulation, PIM joins from the RP to the first hop router and then registration stop messages.


All PIM-Bidir traffic is forwarded on a *,G forwarding entry. The router does not have to monitor the traffic flow on a *,G and then send joins when the traffic passes a threshold.


– No need for an actual RP.


The RP does not have an actual protocol function in PIM-Bidir. The RP acts as a routing vector in which all the traffic converges. The RP can be configured as an address that is not assigned to any particular device. This is called a Phantom RP.


– No need for MSDP.


MSDP provides source information between RPs in a PIM-SM network. PIM-Bidir does not use the active source information for any forwarding decisions and therefore MSDP is not required.


Bidirectional PIM is ideally suited for the brokerage network in the data center of the exchange. In this environment there are many sources sending to a relatively few set of groups in a many-to-many traffic pattern.


The key components of the PIM-Bidir implementation are:


Further details about Phantom RP and basic PIM-Bidir design are documented in:


Source Specific Multicast.


PIM-SSM is an optimization of PIM Sparse Mode for one-to-many applications. In certain environments it can offer several distinct advantages over PIM-SM. Like PIM-Bidir, PIM-SSM does not rely on any data-triggered events. Furthermore, PIM-SSM does not require an RP at all—there is no such concept in PIM-SSM. The forwarding information in the network is completely controlled by the interest of the receivers.


Source Specific Multicast is ideally suited for market data delivery in the financial service provider. The FSP can receive the feeds from the exchanges and then route them to the end of their network.


Many FSPs are also implementing MPLS and Multicast VPNs in their core. PIM-SSM is the preferred method for transporting traffic in VRFs.


When PIM-SSM is deployed all the way to the end user, the receiver indicates his interest in a particular S, G with IGMPv3. Even though IGMPv3 was defined by RFC 2236 back in October, 2002, it still has not been implemented by all edge devices. This creates a challenge for deploying an end-to-end PIM-SSM service. A transitional solution has been developed by Cisco to enable an edge device that supports IGMPv2 to participate in an PIM-SSM service. This feature is called SSM Mapping and is documented in:


Storage Services.


The service provides storage capabilities into the market data and trading environments. Trading applications access backend storage to connect to different databases and other repositories consisting of portfolios, trade settlements, compliance data, management applications, Enterprise Service Bus (ESB), and other critical applications where reliability and security is critical to the success of the business. The main requirements for the service are:


Storage virtualization is an enabling technology that simplifies management of complex infrastructures, enables non-disruptive operations, and facilitates critical elements of a proactive information lifecycle management (ILM) strategy. EMC Invista running on the Cisco MDS 9000 enables heterogeneous storage pooling and dynamic storage provisioning, allowing allocation of any storage to any application. High availability is increased with seamless data migration. Appropriate class of storage is allocated to point-in-time copies (clones). Storage virtualization is also leveraged through the use of Virtual Storage Area Networks (VSANs), which enable the consolidation of multiple isolated SANs onto a single physical SAN infrastructure, while still partitioning them as completely separate logical entities. VSANs provide all the security and fabric services of traditional SANs, yet give organizations the flexibility to easily move resources from one VSAN to another. This results in increased disk and network utilization while driving down the cost of management. Integrated Inter VSAN Routing (IVR) enables sharing of common resources across VSANs.


Figure 18 High Performance Computing Storage.


Replication of data to a secondary and tertiary data center is crucial for business continuance. Replication offsite over Fiber Channel over IP (FCIP) coupled with write acceleration and tape acceleration provides improved performance over long distance. Continuous Data Replication (CDP) is another mechanism which is gaining popularity in the industry. It refers to backup of computer data by automatically saving a copy of every change made to that data, essentially capturing every version of the data that the user saves. It allows the user or administrator to restore data to any point in time. Solutions from EMC and Incipient utilize the SANTap protocol on the Storage Services Module (SSM) in the MDS platform to provide CDP functionality. The SSM uses the SANTap service to intercept and redirect a copy of a write between a given initiator and target. The appliance does not reside in the data path—it is completely passive. The CDP solutions typically leverage a history journal that tracks all changes and bookmarks that identify application-specific events. This ensures that data at any point in time is fully self-consistent and is recoverable instantly in the event of a site failure.


Backup procedure reliability and performance are extremely important when storing critical financial data to a SAN. The use of expensive media servers to move data from disk to tape devices can be cumbersome. Network-accelerated serverless backup (NASB) helps you back up increased amounts of data in shorter backup time frames by shifting the data movement from multiple backup servers to Cisco MDS 9000 Series multilayer switches. This technology decreases impact on application servers because the MDS offloads the application and backup servers. It also reduces the number of backup and media servers required, thus reducing CAPEX and OPEX. The flexibility of the backup environment increases because storage and tape drives can reside anywhere on the SAN.


Trading Resilience and Mobility.


The main requirements for this service are to provide the virtual trader:


• Fully scalable and redundant campus trading environment.


• Resilient server load balancing and high availability in analytic server farms.


• Global site load balancing that provide the capability to continue participating in the market venues of closest proximity.


A highly-available campus environment is capable of sustaining multiple failures (i. e., links, switches, modules, etc.), which provides non-disruptive access to trading systems for traders and market data feeds. Fine-tuned routing protocol timers, in conjunction with mechanisms such as NSF/SSO, provide subsecond recovery from any failure.


The high-speed interconnect between data centers can be DWDM/dark fiber, which provides business continuance in case of a site failure. Each site is 100km-200km apart, allowing synchronous data replication. Usually the distance for synchronous data replication is 100km, but with Read/Write Acceleration it can stretch to 200km. A tertiary data center can be greater than 200km away, which would replicate data in an asynchronous fashion.


Figure 19 Trading Resilience.


A robust server load balancing solution is required for order routing, algorithmic trading, risk analysis, and other services to offer continuous access to clients regardless of a server failure. Multiple servers encompass a "farm" and these hosts can added/removed without disruption since they reside behind a virtual IP (VIP) address which is announced in the network.


A global site load balancing solution provides remote traders the resiliency to access trading environments which are closer to their location. This minimizes latency for execution times since requests are always routed to the nearest venue.


Figure 20 Virtualization of Trading Environment.


A trading environment can be virtualized to provide segmentation and resiliency in complex architectures. Figure 20 illustrates a high-level topology depicting multiple market data feeds entering the environment, whereby each vendor is assigned its own Virtual Routing and Forwarding (VRF) instance. The market data is transferred to a high-speed InfiniBand low-latency compute fabric where feed handlers, order routing systems, and algorithmic trading systems reside. All storage is accessed via a SAN and is also virtualized with VSANs, allowing further security and segmentation. The normalized data from the compute fabric is transferred to the campus trading environment where the trading desks reside.


Wide Area Application Services.


This service provides application acceleration and optimization capabilities for traders who are located outside of the core trading floor facility/data center and working from a remote office. To consolidate servers and increase security in remote offices, file servers, NAS filers, storage arrays, and tape drives are moved to a corporate data center to increase security and regulatory compliance and facilitate centralized storage and archival management. As the traditional trading floor is becoming more virtual, wide area application services technology is being utilized to provide a "LAN-like" experience to remote traders when they access resources at the corporate site. Traders often utilize Microsoft Office applications, especially Excel in addition to Sharepoint and Exchange. Excel is used heavily for modeling and permutations where sometime only small portions of the file are changed. CIFS protocol is notoriously known to be "chatty," where several message normally traverse the WAN for a simple file operation and it is addressed by Wide Area Application Service (WAAS) technology. Bloomberg and Reuters applications are also very popular financial tools which access a centralized SAN or NAS filer to retrieve critical data which is fused together before represented to a trader's screen.


Figure 21 Wide Area Optimization.


A pair of Wide Area Application Engines (WAEs) that reside in the remote office and the data center provide local object caching to increase application performance. The remote office WAEs can be a module in the ISR router or a stand-alone appliance. The data center WAE devices are load balanced behind an Application Control Engine module installed in a pair of Catalyst 6500 series switches at the aggregation layer. The WAE appliance farm is represented by a virtual IP address. The local router in each site utilizes Web Cache Communication Protocol version 2 (WCCP v2) to redirect traffic to the WAE that intercepts the traffic and determines if there is a cache hit or miss. The content is served locally from the engine if it resides in cache; otherwise the request is sent across the WAN the initial time to retrieve the object. This methodology optimizes the trader experience by removing application latency and shielding the individual from any congestion in the WAN.


WAAS uses the following technologies to provide application acceleration:


• Data Redundancy Elimination (DRE) is an advanced form of network compression which allows the WAE to maintain a history of previously-seen TCP message traffic for the purposes of reducing redundancy found in network traffic. This combined with the Lempel-Ziv (LZ) compression algorithm reduces the number of redundant packets that traverse the WAN, which improves application transaction performance and conserves bandwidth.


• Transport Flow Optimization (TFO) employs a robust TCP proxy to safely optimize TCP at the WAE device by applying TCP-compliant optimizations to shield the clients and servers from poor TCP behavior because of WAN conditions. By running a TCP proxy between the devices and leveraging an optimized TCP stack between the devices, many of the problems that occur in the WAN are completely blocked from propagating back to trader desktops. The traders experience LAN-like TCP response times and behavior because the WAE is terminating TCP locally. TFO improves reliability and throughput through increases in TCP window scaling and sizing enhancements in addition to superior congestion management.


Thin Client Service.


This service provides a "thin" advanced trading desktop which delivers significant advantages to demanding trading floor environments requiring continuous growth in compute power. As financial institutions race to provide the best trade executions for their clients, traders are utilizing several simultaneous critical applications that facilitate complex transactions. It is not uncommon to find three or more workstations and monitors at a trader's desk which provide visibility into market liquidity, trading venues, news, analysis of complex portfolio simulations, and other financial tools. In addition, market dynamics continue to evolve with Direct Market Access (DMA), ECNs, alternative trading volumes, and upcoming regulation changes with Regulation National Market System (RegNMS) in the US and Markets in Financial Instruments Directive (MiFID) in Europe. At the same time, business seeks greater control, improved ROI, and additional flexibility, which creates greater demands on trading floor infrastructures.


Traders no longer require multiple workstations at their desk. Thin clients consist of keyboard, mouse, and multi-displays which provide a total trader desktop solution without compromising security. Hewlett Packard, Citrix, Desktone, Wyse, and other vendors provide thin client solutions to capitalize on the virtual desktop paradigm. Thin clients de-couple the user-facing hardware from the processing hardware, thus enabling IT to grow the processing power without changing anything on the end user side. The workstation computing power is stored in the data center on blade workstations, which provide greater scalability, increased data security, improved business continuance across multiple sites, and reduction in OPEX by removing the need to manage individual workstations on the trading floor. One blade workstation can be dedicated to a trader or shared among multiple traders depending on the requirements for computer power.


The "thin client" solution is optimized to work in a campus LAN environment, but can also extend the benefits to traders in remote locations. Latency is always a concern when there is a WAN interconnecting the blade workstation and thin client devices. The network connection needs to be sized accordingly so traffic is not dropped if saturation points exist in the WAN topology. WAN Quality of Service (QoS) should prioritize sensitive traffic. There are some guidelines which should be followed to allow for an optimized user experience. A typical highly-interactive desktop experience requires a client-to-blade round trip latency of <20ms for a 2Kb packet size. There may be a slight lag in display if network latency is between 20ms to 40ms. A typical trader desk with a four multi-display terminal requires 2-3Mbps bandwidth consumption with seamless communication with blade workstation(s) in the data center. Streaming video (800x600 at 24fps/full color) requires 9 Mbps bandwidth usage.


Figure 22 Thin Client Architecture.


Management of a large thin client environment is simplified since a centralized IT staff manages all of the blade workstations dispersed across multiple data centers. A trader is redirected to the most available environment in the enterprise in the event of a particular site failure. High availability is a key concern in critical financial environments and the Blade Workstation design provides rapid provisioning of another blade workstation in the data center. This resiliency provides greater uptime, increases in productivity, and OpEx reduction.


Advanced Encryption Standard.


Advanced Message Queueing Protocol.


Application Oriented Networking.


The Archipelago® Integrated Web book gives investors the unique opportunity to view the entire ArcaEx and ArcaEdge books in addition to books made available by other market participants.


ECN Order Book feed available via NASDAQ.


Câmara de Comércio de Chicago.


Class-Based Weighted Fair Queueing.


Continuous Data Replication.


Chicago Mercantile Exchange is engaged in trading of futures contracts and derivatives.


Central Processing Unit.


Distributed Defect Tracking System.


Acesso Direto ao Mercado.


Data Redundancy Elimination.


Dense Wavelength Division Multiplexing.


Electronic Communication Network.


Enterprise Service Bus.


Enterprise Solutions Engineering.


FIX Adapted for Streaming.


Fibre Channel over IP.


Financial Information Exchange.


Financial Services Latency Monitoring Solution.


Financial Service Provider.


Information Lifecycle Management.


Instinet Island Book.


Internetworking Operating System.


Keyboard Video Mouse.


Low Latency Queueing.


Metro Area Network.


Multilayer Director Switch.


Directiva relativa aos mercados de instrumentos financeiros.


Message Passing Interface is an industry standard specifying a library of functions to enable the passing of messages between nodes within a parallel computing environment.


Network Attached Storage.


Network Accelerated Serverless Backup.


Network Interface Card.


Nasdaq Quotation Dissemination Service.


Order Management System.


Open Systems Interconnection.


Protocol Independent Multicast.


PIM-Source Specific Multicast.


Qualidade de serviço.


Random Access Memory.


Reuters Data Feed.


Reuters Data Feed Direct.


Remote Direct Memory Access.


Regulation National Market System.


Software gráfico remoto.


Reuters Market Data System.


RTP Control Protocol.


Real Time Protocol.


Reuters Wire Format.


Storage Area Network.


Small Computer System Interface.


Sockets Direct Protocol—Given that many modern applications are written using the sockets API, SDP can intercept the sockets at the kernel level and map these socket calls to an InfiniBand transport service that uses RDMA operations to offload data movement from the CPU to the HCA hardware.


Server Fabric Switch.


Secure Financial Transaction Infrastructure network developed to provide firms with excellent communication paths to NYSE Group, AMEX, Chicago Stock Exchange, NASDAQ, and other exchanges. It is often used for order routing.


The Prestige Events System.


Exhibition Stand Designers.


Quadrant2Design, design and build exhibition stands using the exclusive Swiss-designed Prestige Events System. Most of our stand creations take place at UK, German and other Western European trade shows, working at the NEC, ExCel, Olympia and Messe Dusseldorf.


We first got involved with Prestige in 2003 and we're enormously proud now, to be the exclusive designers, builders and providers working with this amazing exhibition stand system.


We design and build hundreds of Prestige stands every year for clients such as The Bank of England, Olympus and Mercedes Benz, through to many lesser-known but equally valued corporate and SME customers.


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Heritage of The Prestige Events System.


The Prestige System was created in the early 1980's by Swiss inventor and businessman Peter Petersen. Peter based his new creation on the expanding frame technology used in other solutions, but made Prestige beautifully engineered, rock-solid stable and crucially, modular, scalable and reusable in nature.


As befits all Swiss design, Peter's Prestige System was technically perfect and carefully thought-through in comparison with other exhibiting solutions, as it still is to this day.


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Invista em uma estratégia sistemática e disciplinada, como as nossas Estratégias Algorítmicas de Negociação da AlgoTrades. Com base em um intervalo de seis meses, nossos sistemas de negociação algorítmica demonstraram uma forte correlação negativa com o mercado de ações durante os pullbacks e até mesmo com os mercados de bear de vários anos. *** Em outras palavras, ao longo de um período de seis meses, sistemas tendem a crescer sua conta de negociação, quando o mercado de ações tem vindo a diminuir. Criamos nossos algoritmos para capturar tendências em vários mercados, como o índice S & # 0; P500, o índice Dax, ações individuais e o índice de volatilidade do evento. Usando futuros, fundos negociados em bolsa (ETFs), ou ações, podemos aproveitar ao máximo as oscilações mensais do mercado de ações. Use nosso sistema de negociação algorítmica e você pode ter certeza de que possui alguns dos melhores sistemas de negociação automatizados que funcionam para você. *

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