Trading Floor Architecture Trading Floor Architecture Executive Overview O aumento da concorrência, o maior volume de dados do mercado e as novas demandas regulatórias são algumas das forças motrizes das mudanças da indústria. As empresas estão tentando manter sua vantagem competitiva mudando constantemente suas estratégias de negociação e aumentando a velocidade de negociação. Uma arquitetura viável deve incluir as tecnologias mais recentes dos domínios de rede e de aplicativos. Tem que ser modular para fornecer um caminho gerenciável para evoluir cada componente com uma interrupção mínima no sistema geral. Portanto, a arquitetura proposta por este artigo é baseada em uma estrutura de serviços. Examinamos serviços como mensagens de latência ultra-baixa, monitoramento de latência, multicast, computação, armazenamento, virtualização de dados e aplicativos, resiliência comercial, mobilidade comercial e thin client. A solução para os requisitos complexos da plataforma de negociação da próxima geração deve ser construída com uma mentalidade holística, cruzando os limites dos silos tradicionais, como negócios e tecnologia ou aplicações e redes. Isso documenta o objetivo principal é fornecer diretrizes para a construção de uma plataforma de negociação de latência ultra baixa, ao mesmo tempo em que otimizamos o débito bruto e a taxa de mensagens tanto para os dados de mercado como para os pedidos de negociação FIX. Para conseguir isso, estamos propondo as seguintes tecnologias de redução de latência: Conectividade entre conexões de alta velocidade ou 10 Gbps para o cluster comercial Buscador de mensagens de alta velocidade Aceleração de aplicativos via RDMA sem re-código de aplicativo Monitoramento de latência em tempo real e re-direção de Negociação de tráfego para o caminho com menor latência Tendências e desafios do setor As arquiteturas de negociação de próxima geração precisam responder ao aumento das demandas de velocidade, volume e eficiência. Por exemplo, espera-se que o volume de dados de mercado de opções seja duplicado após a introdução das opções de empréstimo de moeda de um centavo em 2007. Também há exigências regulatórias para a melhor execução, que exigem o manuseio de atualizações de preços a taxas que se aproximam de 1 msgs. Para trocas. Eles também exigem visibilidade sobre o frescor dos dados e comprovam que o cliente obteve a melhor execução possível. No curto prazo, a velocidade de negociação e inovação são diferenciadores-chave. Um número crescente de negociações é tratada por aplicativos de negociação algorítmica colocados o mais próximo possível do local de execução comercial. Um desafio com esses mecanismos de negociação quotblack-boxquot é que eles compõem o aumento de volume ao emitir ordens apenas para cancelá-los e enviá-los novamente. A causa desse comportamento é a falta de visibilidade em que local oferece melhor execução. O comerciante humano é agora um engenheiro financeiro, um quotquantquot (analista quantitativo) com habilidades de programação, que pode ajustar os modelos de negociação sobre a marcha. As empresas desenvolvem novos instrumentos financeiros, como derivados do clima ou transações de classe de ativos cruzados, e precisam implementar as novas aplicações de forma rápida e escalável. A longo prazo, a diferenciação competitiva deve ser feita a partir da análise, não apenas do conhecimento. Os comerciantes de estrelas de amanhã assumem riscos, conseguem uma verdadeira visão do cliente e sempre vencem o mercado (fonte IBM: www-935.ibmservicesusimcpdfge510-6270-trader. pdf). A resiliência dos negócios tem sido uma das principais preocupações das empresas comerciais desde 11 de setembro de 2001. As soluções nesta área variam de centros de dados redundantes situados em diferentes geografias e conectados a múltiplos locais de negociação para soluções de comerciantes virtuais que oferecem aos comerciantes de energia a maior parte da funcionalidade de um piso comercial Em um local remoto. O setor de serviços financeiros é um dos mais exigentes em termos de requisitos de TI. A indústria está passando por uma mudança arquitetônica para Arquitetura orientada a serviços (SOA), serviços da Web e virtualização de recursos de TI. A SOA aproveita o aumento da velocidade da rede para permitir a ligação dinâmica e a virtualização de componentes de software. Isso permite a criação de novas aplicações sem perder o investimento em sistemas e infra-estrutura existentes. O conceito tem o potencial de revolucionar a forma como a integração é feita, permitindo reduções significativas na complexidade e custo dessa integração (gigaspacesdownloadMerrilLynchGigaSpacesWP. pdf). Outra tendência é a consolidação de servidores em fazendas de servidores de data center, enquanto as mesas comerciais possuem apenas extensões KVM e clientes ultrafinos (por exemplo, soluções de lâminas SunRay e HP). As redes de área metropolitana de alta velocidade permitem que os dados de mercado sejam multicast entre diferentes locais, permitindo a virtualização do piso comercial. Arquitetura de alto nível A Figura 1 descreve a arquitetura de alto nível de um ambiente comercial. A planta de ticker e os mecanismos de negociação algorítmica estão localizados no cluster de negócios de alto desempenho no centro de dados das empresas ou na troca. Os comerciantes humanos estão localizados na área de aplicativos do usuário final. Funcionalmente, existem dois componentes de aplicativos no ambiente comercial da empresa, editores e assinantes. O ônibus de mensagens fornece o caminho de comunicação entre editores e assinantes. Existem dois tipos de tráfego específicos para um ambiente comercial: informações de preços do Market DataCarries para instrumentos financeiros, notícias e outras informações de valor agregado, como a análise. É unidirecional e muito sensível à latência, tipicamente entregue ao multicast UDP. É medido em updatessec. E em Mbps. Os fluxos de dados de mercado de um ou vários feeds externos, provenientes de provedores de dados de mercado, como bolsas de valores, agregadores de dados e ECNs. Cada provedor tem seu próprio formato de dados de mercado. Os dados são recebidos por manipuladores de alimentação, aplicações especializadas que normalizam e limpam os dados e, em seguida, enviam para consumidores de dados, como mecanismos de precificação, aplicativos de negociação algorítmica ou comerciantes humanos. As empresas que vendem também enviam os dados do mercado para seus clientes, empresas de compra como fundos de investimento, hedge funds e outros gerentes de ativos. Algumas empresas compradoras podem optar por receber feeds diretos dos intercâmbios, reduzindo a latência. Figura 1 Arquitetura de negociação para uma empresa SideSell Side Firm Não existe um padrão industrial para formatos de dados de mercado. Cada troca tem seu formato proprietário. Os provedores de conteúdo financeiro, como Reuters e Bloomberg, agregam diferentes fontes de dados de mercado, normalizam e adicionam notícias ou análises. Exemplos de feeds consolidados são RDF (Reuters Data Feed), RWF (Reuters Wire Format) e Bloomberg Professional Services Data. Para entregar dados de mercado de baixa latência, ambos os fornecedores lançaram feeds de dados de mercado em tempo real que são menos processados e têm menos análises: Bloomberg B-PipeWith B-Pipe, Bloomberg desligam seus fluxos de dados de mercado de sua plataforma de distribuição porque um terminal Bloomberg Não é necessário para obter B-Pipe. Wombat e Reuters Feed Handlers anunciaram apoio para a B-Pipe. Uma empresa pode decidir receber feeds diretamente de uma troca para reduzir a latência. Os ganhos na velocidade de transmissão podem ser entre 150 milissegundos a 500 milissegundos. Esses feeds são mais complexos e mais caros e a empresa tem que construir e manter sua própria planta de ticker (financetechfeaturedshowArticle. jhtmlarticleID60404306). Ordens de troca Este tipo de tráfego transporta os negócios reais. É bidirecional e sensível à latência. É medido em messagessec. E Mbps. Os pedidos são originários de uma empresa compradora ou vendida e são enviados para locais de negociação como um Exchange ou ECN para execução. O formato mais comum para o transporte de pedidos é FIX (Informações Financeiras eXchangefixprotocol. org). As aplicações que manipulam mensagens FIX são chamadas de motores FIX e eles interagem com sistemas de gerenciamento de pedidos (OMS). Uma otimização para FIX é chamada FAST (Fix Adapted for Streaming), que usa um esquema de compressão para reduzir o comprimento da mensagem e, de fato, reduzir a latência. FAST é direcionado mais para a entrega de dados de mercado e tem potencial para se tornar um padrão. FAST também pode ser usado como um esquema de compressão para formatos de dados de mercado proprietários. Para reduzir a latência, as empresas podem optar por estabelecer acesso direto ao mercado (DMA). DMA é o processo automatizado de rotear uma ordem de valores mobiliários diretamente para um local de execução, evitando assim a intervenção de um terceiro (towergroupresearchcontentglossary. jsppage1ampglossaryId383). O DMA requer uma conexão direta com o local de execução. O barramento de mensagens é um software de middleware de fornecedores como Tibco, 29West, Reuters RMDS ou uma plataforma de código aberto, como a AMQP. O barramento de mensagens usa um mecanismo confiável para entregar mensagens. O transporte pode ser feito através de TCPIP (TibcoEMS, 29West, RMDS e AMQP) ou UDPmulticast (TibcoRV, 29West e RMDS). Um conceito importante na distribuição de mensagens é o fluxo quotópico, que é um subconjunto de dados de mercado definidos por critérios como o símbolo do ticker, a indústria ou uma determinada cesta de instrumentos financeiros. Os assinantes se juntam a grupos de tópicos mapeados para um ou vários sub-tópicos para receber apenas as informações relevantes. No passado, todos os comerciantes receberam todos os dados do mercado. Nos atuais volumes de tráfego, isso seria sub-ótimo. A rede desempenha um papel crítico no ambiente comercial. Os dados do mercado são levados ao balcão onde os comerciantes humanos estão localizados através de uma rede de alta velocidade Campus ou Metro Area. Alta disponibilidade e baixa latência, bem como alto rendimento, são as métricas mais importantes. O ambiente de negociação de alto desempenho tem a maioria de seus componentes no farm de servidores do Data Center. Para minimizar a latência, os mecanismos de negociação algorítmica precisam estar localizados na proximidade dos manipuladores de alimentação, motores FIX e sistemas de gerenciamento de pedidos. Um modelo de implantação alternativo tem os sistemas de negociação algorítmica localizados em uma troca ou um provedor de serviços com conectividade rápida para trocas múltiplas. Modelos de implantação Existem dois modelos de implantação para uma plataforma de negociação de alto desempenho. As empresas podem optar por ter uma combinação dos dois: Centro de dados da empresa comercial (Figura 2) Este é o modelo tradicional, onde uma plataforma de negociação de pleno direito é desenvolvida e mantida pela empresa com links de comunicação para todos os locais de negociação. A latência varia com a velocidade dos links e o número de lúpulos entre a empresa e os locais. Figura 2 Modelo de implantação tradicional Co-localização no local de negociação (trocas, provedores de serviços financeiros (FSP)) (Figura 3) A empresa comercial implementa sua plataforma de negociação automatizada o mais próximo possível dos locais de execução para minimizar a latência. Figura 3 Arquitetura de negociação orientada para serviços modelo de implantação hospedada Proponemos uma estrutura orientada a serviços para a construção da arquitetura de negociação da próxima geração. Esta abordagem fornece uma estrutura conceitual e um caminho de implementação baseado em modularização e minimização de interdependências. Esta estrutura fornece às empresas uma metodologia para: Avaliar seu estado atual em termos de serviços Priorizar os serviços com base no seu valor para o negócio Evoluir a plataforma de negociação para o estado desejado usando uma abordagem modular A arquitetura de negociação de alto desempenho depende dos seguintes serviços, como Definido pela estrutura de arquitetura de serviços representada na Figura 4. Figura 4 Estrutura de Arquitetura de Serviços para o Comércio de Alto Desempenho Serviço de Mensagens de Latência Ultra-Baixa Este serviço é fornecido pelo barramento de mensagens, que é um sistema de software que resolva o problema de conectar muitos-para - Muitas aplicações. O sistema consiste em: Um conjunto de esquemas de mensagens pré-definidos Um conjunto de mensagens de comando comuns Uma infra-estrutura de aplicativos compartilhados para enviar as mensagens aos destinatários. A infra-estrutura compartilhada pode ser baseada em um corretor de mensagens ou em um modelo de cancelamento de publicação. Os principais requisitos para o barramento de mensagens de próxima geração são (fonte 29West): menor latência possível (por exemplo, menos de 100 microssegundos) Estabilidade sob carga pesada (por exemplo, mais de 1,4 milhões de msgsec.) Controle e flexibilidade (controle de taxa e transportes configuráveis) São esforços na indústria para padronizar o ônibus de mensagens. O Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) é um exemplo de um padrão aberto defendido por J. P. Morgan Chase e suportado por um grupo de fornecedores, tais como Cisco, Envoy Technologies, Red Hat, TWIST Process Innovations, Iona, 29West e iMatix. Dois dos principais objetivos são fornecer um caminho mais simples para a interoperabilidade para aplicações escritas em diferentes plataformas e modularidade para que o middleware possa ser facilmente desenvolvido. Em termos muito gerais, um servidor AMQP é análogo a um servidor de E-mail com cada troca atuando como um agente de transferência de mensagens e cada fila de mensagens como caixa de correio. As ligações definem as tabelas de roteamento em cada agente de transferência. Os editores enviam mensagens para agentes de transferência individuais, que então roteiam as mensagens para as caixas de correio. Os consumidores recebem mensagens de caixas de correio, o que cria um modelo poderoso e flexível que é simples (fonte: amqp. orgtikiwikitiki-index. phppageOpenApproachWhyAMQP). Serviço de monitoramento de latência Os principais requisitos para este serviço são: Granularidade de milissegundos de medidas Visibilidade em tempo real sem adicionar latência ao tráfego comercial Capacidade de diferenciar latência de processamento de aplicativos de latência de trânsito de rede Capacidade de lidar com altas taxas de mensagens Fornecer uma interface programática para Aplicativos de negociação para receber dados de latência, permitindo que os mecanismos de negociação algorítmica se adaptem às condições em mudança. Correlacionar eventos de rede com eventos de aplicativos para fins de solução de problemas. A latência pode ser definida como o intervalo de tempo entre quando uma ordem comercial é enviada e quando a mesma ordem é reconhecida e agendada Sobre a parte receptora. Abordar o problema de latência é um problema complexo, 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. Esta abordagem em camadas pode dar às empresas uma forma mais estruturada de atacar a questão da latência, pelo qual cada componente pode ser considerado como um serviço e tratado de forma consistente em toda a empresa. Manter uma medida precisa do estado dinâmico deste intervalo de tempo em rotas e destinos alternativos pode ser de grande ajuda nas decisões táticas de negociação. A capacidade de identificar a localização exata dos atrasos, seja na rede de ponta dos clientes, no centro de processamento central ou no nível de aplicação da transação, determina a capacidade dos provedores de serviços de atender aos acordos de nível de serviço comercial (SLAs). Para os formulários do buy-side e do sell-side, bem como para os comerciantes de dados de mercado, a rápida identificação e remoção de estrangulamentos se traduz diretamente em oportunidades de comércio e receita aprimoradas. Figura 5 Arquitetura de gerenciamento de latência Ferramentas de monitoramento de baixa latência da Cisco As ferramentas tradicionais de monitoramento de rede operam com granularidade de minutos ou segundos. As plataformas de negociação da próxima geração, especialmente as que oferecem suporte à negociação algorítmica, requerem latências inferiores a 5 ms e níveis extremamente baixos de perda de pacotes. Em uma LAN Gigabit, um microburst de 100 ms pode causar perda de 10.000 transtornos ou atraso excessivo. A Cisco oferece aos seus clientes uma escolha de ferramentas para medir a latência em um ambiente comercial: Gerenciador de Qualidade de Banda Larga (BQM) (OEM da Corvil) Gerenciador de Qualidade de Banda Larga (BQM) 4.0 Um produto de gerenciamento de desempenho de aplicativos de rede de próxima geração que permite aos clientes monitorar e provisionar sua rede para níveis controlados de latência e desempenho de perda. Embora a BQM não seja exclusivamente alvo de redes comerciais, sua visibilidade por microsecondes combinada com características de provisionamento de banda larga inteligentes o torna ideal para esses ambientes exigentes. O Cisco BQM 4.0 implementa um amplo conjunto de tecnologias de análise de rede e medição de tráfego patenteadas e com patente pendente que proporcionam ao usuário uma visibilidade e uma compreensão sem precedentes de como otimizar a rede para o máximo desempenho da aplicação. O Cisco BQM agora é suportado na família de produtos do Cisco Application Deployment Engine (ADE). A família de produtos Cisco ADE é a plataforma de escolha para aplicativos de gerenciamento de rede da Cisco. Benefícios do BQM A micro-visibilidade do Cisco BQM é a capacidade de detectar, medir e analisar eventos de transição de latência, jitter e perda induzindo níveis de granularidade de microsegundos por resolução de pacotes. Isso permite que o Cisco BQM detecte e determine o impacto dos eventos de trânsito na latência, jitter e perda da rede. Critical para ambientes de negociação é que o BQM pode suportar medições de latência, perda e jitter de um jeito para o tráfego TCP e UDP (multicast). Isso significa que ele informa perfeitamente tanto para tráfego comercial quanto para feeds de dados de mercado. O BQM permite que o usuário especifique um conjunto abrangente de limiares (contra atividade de microburst, latência, perda, jitter, utilização, etc.) em todas as interfaces. A BQM então opera uma captura de pacotes em rolamentos de fundo. Sempre que ocorrer uma violação de limite ou outro evento potencial de degradação de desempenho, ele desencadeia o Cisco BQM para armazenar a captura de pacotes no disco para análise posterior. Isso permite ao usuário examinar detalhadamente o tráfego de aplicativos que foi afetado pela degradação do desempenho (quotthe victimsquot) e o tráfego que causou a degradação do desempenho (quotthe culpritsquot). Isso pode reduzir significativamente o tempo gasto no diagnóstico e na resolução de problemas de desempenho da rede. O BQM também é capaz de fornecer recomendações de aprovisionamento de políticas detalhadas de largura de banda e qualidade de serviço (QoS), que o usuário pode aplicar diretamente para alcançar a performance da rede desejada. Medidas BQM ilustradas Para entender a diferença entre algumas das técnicas de medição mais convencionais e a visibilidade fornecida pela BQM, podemos observar alguns gráficos de comparação. No primeiro conjunto de gráficos (Figura 6 e Figura 7), vemos a diferença entre a latência medida pelo monitor de qualidade de rede passiva BQMs (PNQM) ea 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 (é dividido por 2 para dar uma estimativa para o atraso de ida). Ele mostra o atraso confortavelmente abaixo de cerca de 5 ms por quase todo o tempo. Figura 6 Latência relatada por Pacotes de ping ICMP de 1 segundo para tráfego de rede real Na Figura 7. vemos a latência relatada pelo PNQM pelo mesmo tráfego ao mesmo tempo. Aqui vemos que, ao medir 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 rajadas ocasionais muito maiores. A explicação é que, porque o ping está enviando pacotes apenas a cada segundo, está perdendo a maior parte da latência do tráfego do aplicativo. De fato, os resultados de ping tipicamente apenas indicam atraso de propagação de ida e volta em vez de latência de aplicação realista em toda a rede. Figura 7 Latência relatada pelo PNQM para o tráfego de rede real No segundo exemplo (Figura 8), vemos a diferença nos níveis de carga ou saturação de link relatados entre uma visão média de 5 minutos e uma visão de microburst de 5 ms (BQM pode informar sobre microbursts para baixo Para uma precisão de 10-100 nanosegundos). A linha verde mostra a utilização média em médias de 5 minutos para ser baixa, talvez até 5 Mbits. O gráfico azul escuro mostra a atividade de microburst de 5ms que atinge entre 75 Mbits e 100 Mbits, 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 ao usuário controlar ou neutralizar essas microbursas. Figura 8 Diferença na carga de ligação relatada entre uma visão média de 5 minutos e uma implantação de BQM de Microburst de 5 ms na rede de comércio A Figura 9 mostra uma implantação de BQM típica em uma rede comercial. Figura 9 Implantação típica de BQM em uma rede de comércio O BQM pode então ser usado para responder a esses tipos de perguntas: Algum dos meus links principais Gigabit LAN está saturado por mais de milissegundos X Isso está causando perda Quais links mais se beneficiarão de uma atualização para o Etherchannel ou 10 velocidades de Gigabit O tráfego de aplicativos está causando a saturação de meus links de 1 Gigabit Algum dos dados do mercado com perda de ponta a ponta Quanto tempo de latência adicional o centro de dados de failover experimenta Este link está dimensionado corretamente para lidar com microbursts Meus comerciantes Obtendo baixas atualizações de latência da camada de distribuição de dados de mercado Eles estão vendo atrasos maiores que X milissegundos. Ser capaz de responder a essas perguntas de forma simples e efetivamente economiza tempo e dinheiro na execução da rede comercial. O BQM é uma ferramenta essencial para ganhar visibilidade em dados de mercado e ambientes de negociação. Ele fornece medições de latência granulométricas de ponta a ponta em infraestruturas complexas que experimentam movimentos de dados de alto volume. Detectar de forma eficaz microbursts em níveis de sub-milissegundos e receber análise especializada em um evento específico é inestimável para arquitetos de comércio. As recomendações de aprovisionamento de largura de banda inteligente, como o dimensionamento e a análise do que é necessário, proporcionam maior agilidade para responder a condições de mercado voláteis. À medida que a explosão do comércio algorítmico e o aumento das taxas de mensagens continuam, o BQM, combinado com sua ferramenta QoS, fornece a capacidade de implementar políticas QoS que podem proteger aplicativos comerciais importantes. Solução de monitoramento de latência do Cisco Financial Services Cisco e Trading Metrics colaboraram em soluções de monitoramento de latência para 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 integradas na rede que ajudam a mesclar redes inteligentes com infra-estrutura de aplicativos, com base em arquiteturas orientadas a serviços ou tradicionais. A Trading Metrics é um fornecedor líder de software de análise para infra-estrutura de rede e aplicações de monitoramento de latência de aplicativos (trademetrics). A Solução de Monitoramento de Latência de Serviços Financeiros (FSMS) da Cisco AON correlacionou dois tipos de eventos no ponto de observação: os eventos de rede correlacionaram-se diretamente com a manipulação de mensagens de aplicativos coincidentes. Fluxo de ordem comercial e eventos de atualização de mercado correspondentes Usando selos de tempo assertos no ponto de captura no A análise em rede, em tempo real, desses fluxos de dados correlacionados permite a identificação precisa dos pontos de estrangulamento em toda a infra-estrutura enquanto um comércio está sendo executado ou os dados do 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 comerciais. Do mesmo modo, esse conhecimento permite um acesso mais simplificado aos 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 2600280037003800 AON Blade para o Cisco Catalyst 6500 série AON 8340 Appliance Trading Metrics O software MampA 2.0, que fornece o aplicativo de monitoramento e alerta, exibe gráficos de latência em Um painel e emite alertas quando ocorrem desacelerações (trademetricsTMbrochure. pdf). Figura 10 Monitoramento de latência FIX baseado em AON Cisco IP SLA O Cisco IP SLA é uma ferramenta de gerenciamento de rede incorporada no Cisco IOS, que permite roteadores e switches para gerar fluxos de tráfego sintéticos que podem ser medidos por latência, jitter, perda de pacotes e outros critérios (ciscogoipsla ). Dois conceitos-chave são a fonte do tráfego gerado e do alvo. Ambos executam um quotresponder IP SLA, que tem a responsabilidade de registrar o tráfego de controle de tempo antes de ser obtido e retornado pelo alvo (para uma medida de ida e volta). Diversos tipos de tráfego podem ser obtidos no IP SLA e visam diferentes métricas e direcionam diferentes serviços e aplicativos. A operação de jitter UDP é usada para medir o atraso de ida e volta e as variações do relatório. Como o tráfego é marcado com tempo nos dispositivos de envio e destino usando a capacidade de resposta, o atraso de ida e volta é caracterizado como o delta entre os dois timestamps. Um novo recurso foi introduzido no IOS 12.3 (14) T, IP SLA Sub Millisecond Reporting, que permite que os marcadores de tempo sejam exibidos com uma resolução em microssegundos, proporcionando assim um nível de granularidade não disponível anteriormente. Este novo recurso tornou IP SLA relevante para redes de campus onde a latência da rede geralmente está na faixa de 300-800 microssegundos e a capacidade de detectar tendências e espinhas (tendências breves) com base em balcões de granularidade de microssegundos é um requisito para os clientes envolvidos no tempo - ambientes comerciais eletrônicos sensíveis. Como resultado, o IP SLA agora está sendo considerado por um número significativo de organizações financeiras, pois todos eles enfrentam os requisitos para: Relatar a latência da linha de base para os usuários. Tendência da latência da linha de base ao longo do tempo. Responda rapidamente às explosões de tráfego que causam alterações na latência relatada Sub - O relatório de milissegundos é necessário para esses clientes, uma vez que muitos campus e backbones estão atualmente entregando em uma segunda latência em vários lúpulos de troca. Os ambientes de negociação eletrônica geralmente funcionaram para eliminar ou minimizar todas as áreas de latência de dispositivos e redes para fornecer uma rápida realização de pedidos para o negócio. Informar que os tempos de resposta da rede são menores a um milésimo de segundo não é suficiente, a granularidade das medições de latência relatadas em um segmento de rede ou backbone precisa ser mais próxima de 300-800 micro-segundos com um grau de resolução de 100 segundos de igrave. O IP SLA recentemente adicionou suporte para fluxos de teste de multicast IP, que podem medir a latência dos dados do mercado. Uma topologia de rede típica é mostrada na Figura 11 com os roteadores de sombra IP SLA, fontes e respondedores. Figura 11 IP SLA Deployment Computing Services Os serviços de computação cobrem uma ampla gama de tecnologias com o objetivo de eliminar a memória e os pontos de estrangulamento da CPU criados pelo processamento de pacotes de rede. As aplicações de negociação consomem altos volumes de dados de mercado e os servidores precisam dedicar recursos ao processamento de tráfego de rede em vez de processamento de aplicativos. Processamento de transporte Em altas velocidades, o processamento de pacotes de rede pode consumir uma quantidade significativa de ciclos e memória do CPU do servidor. Uma regra de padrão estabelecida indica que 1Gbps de largura de banda de rede requer 1 GHz de capacidade do processador (fonte de papel branco da Intel sobre aceleração de IO inteltechnologyioacceleration306517.pdf). Copiagem intermediária de buffer Em uma implementação de pilha de rede convencional, os dados precisam ser copiados pela CPU entre buffers de rede e buffers de aplicativos. Esta sobrecarga é agravada pelo fato de que as velocidades da memória não acompanharam os aumentos nas velocidades da CPU. Por exemplo, processadores como o Intel Xeon estão se aproximando de 4 GHz, enquanto os chips de RAM passam por 400MHz (para a memória DDR 3200) (fonte Intel Inteltechnologyioacceleration306517.pdf). Comutação de contexto Cada vez que um pacote individual precisa ser processado, a CPU executa uma mudança de contexto do contexto do aplicativo para o contexto de tráfego da rede. Esta sobrecarga poderia ser reduzida se o interruptor ocorresse apenas quando o buffer de aplicação completo estiver completo. Figura 12 Fontes de Sobrecarga em Servidores de Centro de Dados TCP Offload Engine (TOE) Desloca os ciclos do processador de transporte para a NIC. Move as cópias de buffer da pilha de protocolos TCPIP da memória do sistema para a memória NIC. Remote Direct Memory Access (RDMA) Permite que um adaptador de rede transfira dados diretamente do aplicativo para o aplicativo sem envolver o sistema operacional. Elimina cópias intermédias e de buffer de aplicativos (consumo de largura de banda de memória). Kernel ignora o acesso direto ao nível do usuário ao hardware. Diminui drasticamente os switches do contexto do aplicativo. Figura 13 RDMA e Kernel Bypass InfiniBand é um link de comunicação serial bidirecional de ponto a ponto (tecido comutado) que implementa o RDMA, entre outros recursos. A Cisco oferece um switch InfiniBand, o Server Fabric Switch (SFS): ciscoapplicationpdfenusguestnetsolns500c643cdccont0900aecd804c35cb. pdf. Figura 14 Demonstração típica do SFS Os aplicativos de negociação se beneficiam da redução da latência e da variabilidade de latência, como comprovado por um teste realizado com o Cisco SFS e Wombat Feed Handlers por Stac Research: Application Virtualization Service Desacoplando o aplicativo do sistema operacional subjacente e do hardware do servidor Permite que eles funcionem como serviços de rede. Um aplicativo pode ser executado em paralelo em vários servidores, ou vários aplicativos podem ser executados no mesmo servidor, como dita a melhor alocação de recursos. Essa dissociação permite um melhor balanceamento de carga e recuperação de desastres para estratégias de continuidade de negócios. O processo de reatribuição de recursos de computação a um aplicativo é dinâmico. Usando um sistema de virtualização de aplicativos como o Data Synapses GridServer, os aplicativos podem migrar, usando políticas pré-configuradas, para servidores subutilizados em um processo de fornecimento-correspondência-demanda (networkworldsupp2005ndc1022105virtual. htmlpage2). Existem muitas vantagens de negócios para as empresas financeiras que adotam a virtualização de aplicativos: um tempo mais rápido para o mercado de novos produtos e serviços Integração mais rápida das empresas após a operação de fusão e aquisição Aumento da disponibilidade de aplicativos Melhor distribuição da carga de trabalho, o que cria mais espaço para processar picos no volume comercial Operacional Eficiência e controle Redução da complexidade de TI Atualmente, a virtualização de aplicativos não é usada no front-office de negociação. Um caso de uso é modelagem de risco, como simulações de Monte Carlo. À medida que a tecnologia evolui, é concebível que algumas plataformas de negociação o adotem. Serviço de Virtualização de Dados Para efetivamente compartilhar recursos em aplicativos empresariais distribuídos, as empresas devem ser capazes de alavancar dados em várias fontes em tempo real, garantindo a integridade dos dados. Com as soluções de fornecedores de software de virtualização de dados, como Gemstone ou Tangosol (agora Oracle), as empresas financeiras podem acessar fontes heterogêneas de dados como uma única imagem de sistema que permite a conectividade entre os processos de negócios e o acesso à aplicação sem restrições ao armazenamento em cache distribuído. O resultado líquido é que todos os usuários têm acesso instantâneo a esses recursos de dados em uma rede distribuída (gridtoday030210101061.html). Isso é chamado de grade de dados e é o primeiro passo no processo de criação do que o Gartner chama de Processamento de Transações Extreme (XTP) (gartnerDisplayDocumentrefgsearchampid500947). Tecnologias como a virtualização de dados e aplicativos permitem às empresas financeiras realizar análises complexas em tempo real, aplicativos orientados a eventos e alocação dinâmica de recursos. One example of data virtualization in action is a global order book application. An order book is the repository of active orders that is published by the exchange or other market makers. A global order book aggregates orders from around the world from markets that operate independently. The biggest challenge for the application is scalability over WAN connectivity because it has to maintain state. Todays data grids are localized in data centers connected by Metro Area Networks (MAN). This is mainly because the applications themselves have limitsthey have been developed without the WAN in mind. Figure 15 GemStone GemFire Distributed Caching Before data virtualization, applications used database clustering for failover and scalability. This solution is limited by the performance of the underlying database. Failover is slower because the data is committed to disc. With data grids, the data which is part of the active state is cached in memory, which reduces drastically the failover time. Scaling the data grid means just adding more distributed resources, providing a more deterministic performance compared to a database cluster. Multicast Service Market data delivery is a perfect example of an application that needs to deliver the same data stream to hundreds and potentially thousands of end users. Market data services have been implemented with TCP or UDP broadcast as the network layer, but those implementations have limited scalability. Using TCP requires a separate socket and sliding window on the server for each recipient. UDP broadcast requires a separate copy of the stream for each destination subnet. Both of these methods exhaust the resources of the servers and the network. The server side must transmit and service each of the streams individually, which requires larger and larger server farms. On the network side, the required bandwidth for the application increases in a linear fashion. For example, to send a 1 Mbps stream to 1000recipients using TCP requires 1 Gbps of bandwidth. IP multicast is the only way to scale market data delivery. To deliver a 1 Mbps stream to 1000 recipients, IP multicast would require 1 Mbps. The stream can be delivered by as few as two serversone primary and one backup for redundancy. There are two main phases of market data delivery to the end user. In the first phase, the data stream must be brought from the exchange into the brokerages network. Typically the feeds are terminated in a data center on the customer premise. The feeds are then processed by a feed handler, which may normalize the data stream into a common format and then republish into the application messaging servers in the data center. The second phase involves injecting the data stream into the application messaging bus which feeds the core infrastructure of the trading applications. The large brokerage houses have thousands of applications that use the market data streams for various purposes, such as live trades, long term trending, arbitrage, etc. Many of these applications listen to the feeds and then republish their own analytical and derivative information. For example, a brokerage may compare the prices of CSCO to the option prices of CSCO on another exchange and then publish ratings which a different application may monitor to determine how much they are out of synchronization. Figure 16 Market Data Distribution Players The delivery of these data streams is typically over a reliable multicast transport protocol, traditionally Tibco Rendezvous. Tibco RV operates in a publish and subscribe environment. Each financial instrument is given a subject name, such as CSCO. last. Each application server can request the individual instruments of interest by their subject name and receive just a that subset of the information. This is called subject-based forwarding or filtering. Subject-based filtering is patented by Tibco. A distinction should be made between the first and second phases of market data delivery. The delivery of market data from the exchange to the brokerage is mostly a one-to-many application. The only exception to the unidirectional nature of market data may be retransmission requests, which are usually sent using unicast. The trading applications, however, are definitely many-to-many applications and may interact with the exchanges to place orders. Figure 17 Market Data Architecture Design Issues Number of GroupsChannels to Use Many application developers consider using thousand of multicast groups to give them the ability to divide up products or instruments into small buckets. Normally these applications send many small messages as part of their information bus. Usually several messages are sent in each packet that are received by many users. Sending fewer messages in each packet increases the overhead necessary for each message. In the extreme case, sending only one message in each packet quickly reaches the point of diminishing returnsthere is more overhead sent than actual data. Application developers must find a reasonable compromise between the number of groups and breaking up their products into logical buckets. Consider, for example, the Nasdaq Quotation Dissemination Service (NQDS). The instruments are broken up alphabetically: This approach allows for straight forward networkapplication management, but does not necessarily allow for optimized bandwidth utilization for most users. A user of NQDS that is interested in technology stocks, and would like to subscribe to just CSCO and INTL, would have to pull down all the data for the first two groups of NQDS. Understanding the way users pull down the data and then organize it into appropriate logical groups optimizes the bandwidth for each user. In many market data applications, optimizing the data organization would be of limited value. Typically customers bring in all data into a few machines and filter the instruments. Using more groups is just more overhead for the stack and does not help the customers conserve bandwidth. Another approach might be to keep the groups down to a minimum level and use UDP port numbers to further differentiate if necessary. The other extreme would be to use just one multicast group for the entire application and then have the end user filter the data. In some situations this may be sufficient. Intermittent Sources A common issue with market data applications are servers that send data to a multicast group and then go silent for more than 3.5 minutes. These intermittent sources may cause trashing of state on the network and can introduce packet loss during the window of time when soft state and then hardware shorts are being created. PIM-Bidir or PIM-SSM The first and best solution for intermittent sources is to use PIM-Bidir for many-to-many applications and PIM-SSM for one-to-many applications. Both of these optimizations of the PIM protocol do not have any data-driven events in creating forwarding state. That means that as long as the receivers are subscribed to the streams, the network has the forwarding state created in the hardware switching path. Intermittent sources are not an issue with PIM-Bidir and PIM-SSM. Null Packets In PIM-SM environments a common method to make sure forwarding state is created is to send a burst of null packets to the multicast group before the actual data stream. The application must efficiently ignore these null data packets to ensure it does not affect performance. The sources must only send the burst of packets if they have been silent for more than 3 minutes. A good practice is to send the burst if the source is silent for more than a minute. Many financials send out an initial burst of traffic in the morning and then all well-behaved sources do not have problems. Periodic Keepalives or Heartbeats An alternative approach for PIM-SM environments is for sources to send periodic heartbeat messages to the multicast groups. This is a similar approach to the null packets, but the packets can be sent on a regular timer so that the forwarding state never expires. S, G Expiry Timer Finally, Cisco has made a modification to the operation of the S, G expiry timer in IOS. There is now a CLI knob to allow the state for a S, G to stay alive for hours without any traffic being sent. The (S, G) expiry timer is configurable. This approach should be considered a workaround until PIM-Bidir or PIM-SSM is deployed or the application is fixed. RTCP Feedback A common issue with real time voice and video applications that use RTP is the use of RTCP feedback traffic. Unnecessary use of the feedback option can create excessive multicast state in the network. If the RTCP traffic is not required by the application it should be avoided. Fast Producers and Slow Consumers Today many servers providing market data are attached at Gigabit speeds, while the receivers are attached at different speeds, usually 100Mbps. This creates the potential for receivers to drop packets and request re-transmissions, which creates more traffic that the slowest consumers cannot handle, continuing the vicious circle. The solution needs to be some type of access control in the application that limits the amount of data that one host can request. QoS and other network functions can mitigate the problem, but ultimately the subscriptions need to be managed in the application. Tibco Heartbeats TibcoRV has had the ability to use IP multicast for the heartbeat between the TICs for many years. However, there are some brokerage houses that are still using very old versions of TibcoRV that use UDP broadcast support for the resiliency. This limitation is often cited as a reason to maintain a Layer 2 infrastructure between TICs located in different data centers. These older versions of TibcoRV should be phased out in favor of the IP multicast supported versions. Multicast Forwarding Options PIM Sparse Mode The standard IP multicast forwarding protocol used today for market data delivery is PIM Sparse Mode. It is supported on all Cisco routers and switches and is well understood. PIM-SM can be used in all the network components from the exchange, FSP, and brokerage. There are, however, some long-standing issues and unnecessary complexity associated with a PIM-SM deployment that could be avoided by using PIM-Bidir and PIM-SSM. These are covered in the next sections. The main components of the PIM-SM implementation are: PIM Sparse Mode v2 Shared Tree (spt-threshold infinity) A design option in the brokerage or in the exchange. No matter how many systems we tested, three of them kept floating to the top of the list. They produced the most profits, worked consistently across diverse markets and showed the best riskreward metrics. And the only thing they have in common is the intent to catch trends as they begin. Other than that, the approach of each is considerably different. Out of all the systems designed and tested by over 200 traders, the most profitable method was trend trading. The fact that the top 3 systems were designed to catch the big trends should not be taken lightly. In the highly competitive world of trading, every edge, no matter how slight, should be capitalized. The details of each of these systems are being offered to you now. All rules are openly shared so you know exactly how and why they work. And more importantly, so you can trade them for yourself Futures Truth Top 10 Most Consistent System Trend Weaver uses a unique trend filter to determine the direction of the next trade. As negociações só são permitidas na direção da tendência. Uma vez que está em posição, uma ordem de saída segue a posição com base no ímpeto e alcance do mercado. Isso dá ao comércio uma chance razoável de acumular lucros sem arriscar um montante excessivo por comércio. The system works on individual markets with varying parameter sets or on a portfolio with shared parameter sets. Diversified Portfolio Used in Backtest AUDUSD, Corn, Crude Oil, Cotton, Euro Bond, UD Dollar Index, EURUSD, Eurodollar, Feeder Cattle, Gold, Copper, USDJPY, Lumber, Lean Hogs, Natural Gas, Orange Juice, Palladium, Soybeans, Sugar. A deduction of 40 per contract traded was used to simulate slippage and commission for each transaction. The same exact rules and parameter sets were applied to each market and throughout the test. This system could certainly be applied to one market at a time with varying parameter sets. Doing so would result in far better results than even shown here. Video - Shows exactly how to trade manually System Code - TradeStation - Multicharts - Trading Blox - Ninja Trader Back-Adjusted Data files - One-time download This is a unique system because it takes into account range cycles. A maioria dos sistemas de tendências apenas se preocupa com a posição de preço em relação ao passado recente. Hi-Lo Trend only enters new positions when the range cycles indicate the market is ready to go. Based on the huge edge this system enjoys its unlikely too many are using a similar strategy. Particularly interesting are the portfolio results which have produced steady profits for more than 20 years. Diversified Portfolio Used in Backtest AUDUSD, Corn, Crude Oil, Cotton, Euro Bond, UD Dollar Index, EURUSD, Eurodollar, Feeder Cattle, Gold, Copper, USDJPY, Lumber, Lean Hogs, Natural Gas, Orange Juice, Palladium, Soybeans, Sugar. A deduction of 40 per contract traded was used to simulate slippage and commission for each transaction. The same exact rules and parameter sets were applied to each market and throughout the test. This system could certainly be applied to one market at a time with varying parameter sets. Doing so would result in far better results than even shown here. Video - Shows exactly how to trade manually System Code - TradeStation - Multicharts - Trading Blox - Ninja Trader Back-Adjusted Data files - One-time download In response to sluggish trend following systems, Swing Machine responds with smart entries and quick exits when the market goes against the trade. A Swing Machine mede a faixa recente do mercado e entra nas trades quando o intervalo começa a se expandir. Esta abordagem tenta manter o sistema plano durante os períodos não direcionais irregulares e só entra em uma nova posição quando o mercado está em movimento. As you can see from the equity graph, it does a good job of capturing gains while avoiding large losses. Diversified Portfolio Used in Backtest AUDUSD, Corn, Crude Oil, Cotton, Euro Bond, UD Dollar Index, EURUSD, Eurodollar, Feeder Cattle, Gold, Copper, USDJPY, Lumber, Lean Hogs, Natural Gas, Orange Juice, Palladium, Soybeans, Sugar. A deduction of 40 per contract traded was used to simulate slippage and commission for each transaction. The same exact rules and parameter sets were applied to each market and throughout the test. This system could certainly be applied to one market at a time with varying parameter sets. Doing so would result in far better results than even shown here. Video - Shows exactly how to trade manually System Code - TradeStation - Multicharts - Trading Blox - Ninja Trader Back-Adjusted Data files - One-time download Mini-Mean only trades the E-Mini SampP 500 contract. Many of the members in the Trading Systems Network wanted to trade index futures (trend following systems do not work on indexes) so Mini-Mean was created. Its a Mean Reversion or Swing Trading system which is different than the Trend Following approach used by the Top 3 Systems. The results above were created with just 1 contract traded per signal. 20 per trade deducted to represent slippage and commission. This system was created 3 years ago and the results are still as strong today as they were then. Top 3 Plus Mini-Mean One Time Payment HD Videos show how to trade each system File Downloads for: TradeStation - Multicharts - Trading Blox - Ninja Trader No Mini-Mean files for Ninja Trader One time download of Back Adjusted Futures Contracts HYPOTHETICAL PERFORMANCE RESULTS HAVE MANY INHERENT LIMITATIONS, SOME OF WHICH ARE DESCRIBED BELOW. NENHUMA REPRESENTAÇÃO ESTÁ FAZENDO QUE QUALQUER CONTA VOCE OU POSSIBILIDADE DE ALCANÇAR LUCROS OU PERDAS SIMILARES ÀOS MOSTRADOS. POR FAVOR, HÁ DIFERENÇAS FREQUENTEMENTE SHARP ENTRE RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS E OS RESULTADOS REAIS REALIZADOS SUBSQUECIMENTAMENTE POR QUALQUER PROGRAMA PARTICULAR DE NEGOCIAÇÃO. UMA DAS LIMITAÇÕES DOS RESULTADOS DE DESEMPENHO HIPOTÉTICOS É QUE ESTÃO GERALMENTE PREPARADAS COM O BENEFÍCIO DE HINDSIGHT. ADICIONALMENTE, O NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA NÃO IMPORTA RISCOS FINANCEIROS, E NENHUM GRUPO DE NEGOCIAÇÃO HIPOTÉTICA PODE COMPLETAMENTE CONTA PARA O IMPACTO DO RISCO FINANCEIRO NA NEGOCIAÇÃO REAL. POR EXEMPLO, A CAPACIDADE DE PERDAS OU DE ADESIVO PARA UM PROGRAMA DE NEGOCIAÇÃO ESPECÍFICO EM ESPIRRO DE PERDAS DE NEGOCIAÇÃO SÃO PONTOS MATERIAIS QUE PODEM IGUALMENTE AFETAR EFECTUAR RESULTADOS REAIS DE NEGOCIAÇÃO. THERE ARE NUMEROUS OTHER FACTORS RELATED TO THE MARKETS IN GENERAL OR TO THE IMPLEMENTATION OF ANY SPECIFIC TRADING PROGRAM WHICH CANNOT BE FULLY ACCOUNTED FOR IN THE PREPARATION OF HYPOTHETICAL PERFORMANCE RESULTS AND ALL OF WHICH CAN ADVERSELY AFFECT ACTUAL TRADING RESULTS. Artificial Intelligence, Genetic Algorithm and Neural Network Software for Trading, Predicting, Forecasting, Classification and Optimization NeuroShell Trader reg Build powerful market trading systems and neural network forecasts without any coding or programming required Trading software for creating trading systems using technical analysis rules, neural networks or hybrids of both. Otimize e teste sistemas de negociação com otimização de algoritmo genético walk-forward e avaliação de dados fora da amostra. Crie sistemas de negociação em MINUTOS, não horas ou dias. Identifique estratégias que se desintegrem na negociação ANTES de trocar os movimentos de preços de previsão com redes neurais. Envie trocas para sua corretora com negociação AUTOMATIZADA. Saiba mais sobre o NeuroShell Trader. Voto Melhor Software de Inteligência Artificial nos últimos 13 anos seguidos
Comments
Post a Comment