거래 남원시: 에너지 거래 시스템 아키텍처

에너지 거래 시스템 및 솔루션.

빠르게 변화하는 에너지 분야에서 상인은 시장을 신속하고 정확하게 시각화해야합니다.

우리는 커스텀 시장 전망 및 경향 분석에서부터 다양한 상품 및 다양한 플랫폼에 대한 가격 정보에 이르기까지 다양한 데이터 시각화 옵션을 제공하는 고품질의 시각적으로 매력적이고 직관적 인 에너지 거래 플랫폼을 구축 한 경험이 있습니다.

많은 고객들이 다음과 같은 기능을 제공하는 iOS 및 데이터 시각화 가속기를 사용합니다.

역사 및 일중 시장 데이터에 대한 완벽한 지원. 촛대 거래 시스템, 물량 및 가격 그래프. Bollinger Bands를 사용한 추세 분석, 상대 강도 지수, 이동 평균 등.

유연한 아키텍처.

효율적이고 통합 된 백엔드 서비스는 정확하고 적시의 무역 거래를 위해 필수적이며, 오류 및 비용을 줄입니다. 우리는 고객이 FIX 프로토콜을 사용하여 상품 거래를 위해 STP (Straight Through Processing)를 구현 한 풍부한 경험을 가지고 유연한 모듈 형 아키텍처를 개발하고 거래 플랫폼을 정보 센터에 연결하는 것을 지원합니다.

성장 시장의 초석이되었습니다.

금융 분야에서 우리의 실적은 상품 거래 및 위험 관리 솔루션을 제공하는 데 관련된 기술적 문제에 대한 포괄적 인 이해를 제공합니다. 교차 플랫폼 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 고객들은 HTML5 및 JavaScript에 대한 경험을 통해 방대한 양의 데이터를 처리 할 수있는 적응력 있고 빠른 거래 시스템 및 솔루션을 제공하고 있습니다. 이러한 기술은 Java와 같은보다 전통적인 기술에 대한 광범위한 경험을 통해 보완됩니다. 우리의 User Experience Design Practice는 또한 가장 효과적이고 아름다운 사용자 인터페이스를 개발하여 난무하는 시장에서 우위를 점할 수 있도록 도와줍니다.

우리의 사람들.

개발 책임자 & # 8211; 에든버러.

에너지 시장의 복잡성과 세계화가 증가함에 따라 거래자는 추세와 패턴을 신속하게 인식 할 수 있어야합니다. 시장 데이터를 동적으로 표시하려면 신중하게 고려해야합니다. & # 8221;

전력 시장에서의 고객 경험 변화.

UX 중심의 접근 방식이 유럽 최고의 전력 시장이 온라인 고객 경험에서 게임을 변화시키는 데 얼마나 도움이 되었습니까?

ENERGY TRADING CLEARING SYSTEM.

우리의 고객은 노후된 구내 청산 시스템을 현대적인 호스팅 솔루션으로 대체하기 위해 Scott Logic에 접근했습니다.

에너지 거래에 대한 헌금.

Scott Logic은 에너지 거래 플랫폼에 고품질 차트를 추가하기 위해 상품 거래 시스템 제공 업체에 접근했습니다.

에너지 거래 및 클리어링 솔루션 분야의 Scott Logic 전문성에 대해 자세히 알아보십시오.

분야.

직업.

위험 관리 : 에너지 거래 시스템.

소개.

2016 년 1 월 26 일

Th는 특별한 세 부분으로 구성된 보고서로 에너지 거래 시스템 내에서 소프트웨어 공급 업체의 위험 관리 접근법을 강조합니다. 거래 및 위험 관리 시스템을 구축하거나 구매할 때 상품 시장 참가자가 고려해야 할 기능이 무엇인지 살펴 봅니다. 예전 주문을 폐기하거나 서비스를 통해 시스템을 복제하는 대신 내부 인프라를 동급 최강의 외부 금융 아키텍처에 연결하여 두 가지 장점을 모두 제공해야합니다.

기술 및 데이터 관리의 급속한 발전은 사이버 보안, 규제 및 준수 분야에서 새로운 도전 과제를 야기했습니다. 시장 참가자는 고급 기술의 혜택을 얻고 조직에서 비즈니스 연속성을 보장하는 방식으로 소프트웨어를 사용하기 위해 IT 설계자에게 더 많은 관심을 기울여야합니다.

ETRM 시스템이 비즈니스 조종석으로 등장합니다.

Chartis Research : 점점 복잡 해지는 시장에서 에너지 거래 및 위험 관리 (ETRM) 시스템은 기업이 전체 비즈니스 활동을 조종하는 비행 갑판이되었습니다. 전체 기사 읽기

상품 거래 시스템에서 애자일하고 목적에 부합합니다.

Murex : 상품 하우스는 리스크 관리 시스템을 향상시키고 새로운 도전에 대한 근본적인 해결책을 찾는 더 정교한 방법을 찾고 있습니다. 전체 기사 읽기

미래의 IT 아키텍처 구축 및 보호.

BP : 기업은 소프트웨어 구성을 지시하기 위해 IT 설계자를 고용하는 것을 고려해야하며 기술을 사용하여 부정 행위를 모니터하고 시장 조작을 방지하며 다양한 위험을 완화해야합니다. 전체 기사 읽기

이 기능을 사용하려면 로그인해야합니다. 위험 관리 계정이없는 경우 평가판에 등록하십시오.

올해의 디지털 출판사.

이 기능을 사용하려면 로그인해야합니다. 위험 관리 계정이없는 경우 평가판에 등록하십시오.

현재 회사에 액세스하고 있습니다.

이 기능을 사용하려면 개별 계정이 필요합니다. 이미 가지고 있다면 로그인하십시오.

또는 귀하는 여기에 개인 계좌를 요청할 수 있습니다 :

에너지 거래 시스템 도구.

에너지 거래 시스템 (ETS)은 도매 에너지 시장에 참여하는 데 사용됩니다. 시장 참여자는 ETS를 사용하여 에너지 공급 제안 및 수요 입찰을 입력합니다. 이 시스템에는 계량 데이터, 결제 및 청구도 포함됩니다.

ETS 액세스.

참가자는 ETS에있는 기밀 정보에 액세스하기 위해 디지털 인증서를 신청하고 디지털 인증서를 받아야합니다. 디지털 인증서는 귀하가 액세스하는 웹 사이트가 안전한 AESO ETS임을 보증합니다. 또한 ETS는 인증 된 시스템 사용자를 인식하고 적절한 정보에 대한 액세스를 허용합니다.

보안 무결성을 위해 인증서는 설치 기념일 또는 그 이전에 갱신해야합니다. Symantec VeriSign은 연간 갱신 날짜의 한 달 전에 자동으로 통지합니다.

디지털 인증서, 신청서 및 디지털 인증서의 적용, 갱신, 가져 오기 / 내보내기 및 문제 해결에 대한 지침에 대한 빠른 정보를 보려면 다음 문서를 읽으십시오.

참가자 갱신 절차 참가자 ETS 디지털 인증서 등록 절차 [게시 날짜 : 2014 년 6 월 27 일] 디지털 인증서 문제 해결 [게시일 : 2012 년 7 월 18 일] 디지털 인증서를 가져 오는 방법 [게시일 : March 9, 2012] 디지털 인증서를 내보내는 방법 [게시 됨 : 2012 년 3 월 9 일] VeriSign 디지털 인증서 ETS 사용자 액세스 요청 (응용 프로그램) 용 OnSiteMSI 응용 프로그램 [게시일 : 2012 년 3 월 9 일] 디지털 인증서 신청 [게시일 : 2015 년 1 월 8 일] AESO 원격 지원 도구 [게시 날짜 : 2012 년]

ETS 매뉴얼.

이 참가자 매뉴얼은 ETS 탐색을위한 단계별 지침을 제공합니다.

에너지, 순 결산 지침에 대한 제안을 입력하고 가져 오기 / 내보내기 참여자로서 제안을 제출하기위한 지침을 읽으십시오.

제출 : [게시일 : 2016 년 1 월 26 일] 부수적 서비스 재 입력 및 대체 [게시일 : 2012 년 12 월 3 일] 가져 오기 / 내보내기 제출 [게시일 : 2011 년 7 월 6 일] 인터넷 결제 방법 [게시일 : 2013 년 3 월 25 일]

파일 업로드 예제 및 템플릿.

템플릿, 예제를 다운로드하여 에너지 제공 제안서를 제출하거나 다시 작성하거나, 파견 근무를 제출하거나 수정하거나, 예비비를 운영하거나, 예정된 가동 중단을보고 할 수 있습니다.

에너지 제출, 재 작성 및 역사적 제공 제어.

DDS (Dispatch Down Service) 제출.

운영 준비 제출.

정전 스케줄링 & amp; 부하 중단 보고서 양식.

정전 스케줄 파일 업로드 형식 [게시일 : 2011 년 8 월 22 일] 정전 스케줄 파일 업로드 예 [Posted : August 22, 2011] 정전 스케줄 보고서 양식 - XLS [게시 됨 : 2009 년 10 월 2 일] 정전 스케줄 보고서 - PDF [게시 됨 : August 31, 2009]

유용한 정보 : 파일 업로드에 대한 승인 사용.

참가자는 ETS 사용자 인터페이스를 통해 재 입력 할 때 수신 한 확인 응답을 사용하여 파일 재 작성을 수행 할 수 있습니다. ETS에 로그인하고 다음 단계를 따르십시오.

1. 제출 - & gt; 에너지 제출.

에이. Restatement를 선택하십시오.

비. 기존 편집.

2. 결과 탭 재구성 할 자산을 선택하십시오.

3. 데이터 입력 탭에서 '제출'버튼을 클릭하십시오.

4. 확인 창이 나타납니다.

5. 확인을 파일 (.txt 또는 CSV)에 저장합니다.

ETS 교육 환경.

ETS 교육 환경은 신규 및 기존 풀 참가자에게 샌드 박스 환경에서 트랜잭션을 연습 할 수있는 기회를 제공합니다.

ETS 교육 환경에 액세스하려면 ETS 교육 디지털 인증서가 필요합니다. 디지털 인증서는 인증서 당 연간 100 달러에 GST가 부과됩니다. 이 비용은 귀하의 월간 잔고 증명서에 표시됩니다.

등록 절차를 완료하는 방법에 대한 단계별 안내와 함께 절차 안내를 읽으십시오.

ETS에 대한 액세스를 요청하려면 위의 신청서 양식을 ets. trainingaeso. ca로 보내십시오.

우리와 접촉.

캘거리 플레이스, 2500, 330 - 5th Avenue SW.

캘거리, AB T2P 0L4.

우리와 함께 일하십시오.

아래를 클릭하면 AESO 경력에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

우리 한테 들으세요.

뉴스 레터 구독을 통해 AESO 및 시장 소식을 접하십시오.

미디어 개인 정보 보호 법적 이해 관계 : 1-888-866-2959 (수신자 부담) 무료 문서 뷰어 : PDFXLSDOCPPT.

거래 시스템의 기능.

알고리즘 자동 거래 또는 알고리즘 거래 (Algorithmic Trading)는 10 년이 넘는 기간 동안 거래 세계의 중심 단계에있었습니다. 알고리즘 자동 거래로 인한 거래량의 비율은 지난 10 년간 크게 증가했습니다. 결과적으로, 기술에 크게 의존하는 매우 경쟁이 치열한 시장이되었습니다. 결과적으로, 알고리즘 전략을 실행하는 자동화 된 거래 시스템의 기본 아키텍처는 지난 10 년 동안 큰 변화를 겪었으며 계속 그렇게하고 있습니다. 기업, 특히 고주파 거래 시스템을 사용하는 기업의 경우 알고리즘 거래 세계에서 경쟁하기 위해 기술 혁신을해야하므로 알고리즘 거래 분야를 컴퓨터 및 네트워크 기술 발전의 온상이되게합니다.

이 글에서는 독자를 위해 자동화 된 트레이딩 시스템의 아키텍처를 설명합니다. 자동화 된 거래 시스템의 새로운 아키텍처를 전통적인 거래 아키텍처와 비교하고 이러한 시스템의 주요 구성 요소 중 일부를 이해합니다.

전통 건축.

개념적으로 모든 거래 시스템은 서로 다른 두 스트림에서 거래소와 상호 작용하는 계산 블록 일뿐입니다.

시장 데이터 수신 주문 요청을 보내고 거래소로부터 응답을받습니다.

일반적으로 수신되는 시장 데이터는 최신 주문서를 시스템에 알립니다. 지금까지 거래 된 거래량, 마지막 거래 가격 및 거래량과 같은 몇 가지 추가 정보가 포함될 수 있습니다. 그러나 데이터를 결정하기 위해 상인은 이전 값을 보거나 과거 매개 변수를 가져와야 할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 기존 시스템에는 시장 데이터를 저장하는 히스토리 데이터베이스와 해당 데이터베이스를 사용하는 도구가 있습니다. 분석은 상인에 의한 과거 거래에 대한 연구도 포함합니다. 따라서 거래 결정을 저장하기위한 또 다른 데이터베이스입니다. 마지막으로, 상인이 화면에서이 모든 정보를 볼 수있는 GUI 인터페이스.

전체 거래 시스템을 이제 분해 할 수 있습니다.

거래소 - 외부 세계 서버 시장 데이터 수신자 시장 데이터 저장 사용자가 생성 한 주문 저장 응용 프로그램에서 거래 의사 결정을 포함한 사용자 입력을받습니다. 데이터 및 주문을 포함한 정보를 볼 수있는 인터페이스 교환.

새로운 아키텍처.

전통적인 아키텍처는 DMA로 자동화 된 거래의 요구와 요구 사항까지 확장 할 수 없었습니다. 순서 생성에 대한 이벤트의 시작 시간과 지연 시간은 사람이 제어 할 수있는 범위를 넘어 밀리 초 및 마이크로 초의 영역으로 들어갔다. 따라서 시장 데이터와 분석을 처리하는 도구는 적절하게 적응해야했습니다. 주문 관리는보다 견고하고 초당 더 많은 주문을 처리 할 수 있어야합니다. 시간 프레임은 사람의 반응 시간에 비해 너무 작기 때문에 위험 관리는 실시간 및 완전 자동화 된 방식으로 주문을 처리해야합니다.

예를 들어, 주문에 대한 반응 시간이 1 밀리 초 (현재보고있는 대기 시간과 비교하면 많음) 인 경우에도 시스템은 여전히 1 초 내에 1000 건의 거래 결정을 내릴 수 있습니다. 즉, 1000 건의 거래 의사 결정은 거래소에 도달하기 위해 동일한 초 내에 위험 관리를 통과해야합니다. 이것은 단지 복잡성의 문제 일뿐입니다. 이 아키텍처는 이제 자동화 된 로직을 포함하고 있기 때문에 100 명의 거래자를 하나의 자동화 된 거래 시스템으로 대체 할 수 있습니다. 이로 인해 문제의 규모가 커집니다. 따라서 각 논리 단위는 1000 개의 주문을 생성하고 100 개의 단위는 매초 100,000 개의 주문을 의미합니다. 즉, 데이터 전송률을 맞추기 위해 의사 결정 및 주문 송신 부분이 시장 데이터 수신자보다 훨씬 더 빨라야합니다.

따라서이 모듈이 요구하는 인프라의 수준은 기존 시스템의 수준보다 훨씬 더 높아야합니다 (이전 섹션에서 논의 됨). 따라서 '복잡한 이벤트 처리'엔진 또는 CEP라고도하는 의사 결정 논리를 실행하는 엔진이 응용 프로그램 내에서 서버로 이동했습니다. 이제 응용 프로그램 계층은 CEP에 매개 변수를보고 제공하기위한 사용자 인터페이스에 불과합니다.

스케일링의 문제는 또한 흥미로운 상황을 초래합니다. 단일 시장 데이터 이벤트를 통해 100 개의 다른 로직이 실행되고 있다고 가정 해 보겠습니다 (앞의 예제에서 설명한 것처럼). 그러나 100 개의 로직 유닛의 대부분을 실행해야하는 복잡한 계산의 일반적인 부분이있을 수 있습니다. 예를 들어 옵션에 대한 greeks를 계산합니다. 각각의 로직이 독립적으로 기능한다면 각 유닛은 불필요하게 프로세서 리소스를 소모하는 동일한 그리스 계산을 수행합니다. 계산의 중복성을 최적화하기 위해 복잡한 중복 계산은 일반적으로 그리스를 CEP의 입력으로 제공하는 별도의 계산 엔진으로 분산됩니다.

응용 프로그램 계층은 기본적으로보기이지만 일부 위험 검사 (규모 문제 때문에 리소스가 부족한 작업)는 응용 프로그램 계층, 특히 뚱뚱한 손가락과 같은 사용자 입력의 온전함과 관련이있는 부분에 대해 오프로드 할 수 있습니다 오류. 나머지 위험 확인은 주문을 릴리스하기 직전에 주문 관리자 (OM) 내의 별도의 위험 관리 시스템 (RMS)에 의해 수행됩니다. 규모의 문제는 이전에 위험을 관리하는 100 명의 다른 상인이 있었지만 이제는 모든 논리 단위 / 전략에서 위험을 관리하는 RMS 시스템이 하나만 있음을 의미합니다. 그러나 일부 위험 확인은 특정 전략에만 적용될 수 있으며 일부는 모든 전략에서 수행되어야 할 수도 있습니다. 따라서 RMS 자체에는 전략 수준 RMS (SLRMS) 및 글로벌 RMS (GRMS)가 포함됩니다. 또한 SLRMS 및 GRMS를보기위한 UI가 필요할 수도 있습니다.

자동화 된 거래 시스템을위한 프로토콜 등장.

혁신과 함께 필수품이옵니다. 새로운 아키텍처는 서버 당 많은 전략으로 확장 할 수 있었기 때문에 단일 서버에서 여러 대상에 연결할 필요성이 대두되었습니다. 따라서 주문 관리자는 주문을 여러 대상으로 보내고 여러 교환기에서 데이터를 받기 위해 여러 어댑터를 호스팅했습니다. 각 어댑터는 교환기가 이해하는 프로토콜과 시스템 내의 통신 프로토콜 사이의 인터프리터 역할을합니다. 다중 교환이란 다중 어댑터를 의미합니다.

그러나 시스템에 새 교환을 추가하려면 각 교환이 교환기가 제공하는 기능에 최적화 된 프로토콜을 따르기 때문에 새 어댑터를 설계하고 아키텍처에 플러그인해야합니다. 어댑터 추가의 번거 로움을 피하기 위해 표준 프로토콜이 설계되었습니다. 그 중 가장 두드러진 것은 FIX (Financial Information Exchange) 프로토콜입니다 (FIX 프로토콜 소개 부분 참조). 이렇게하면 즉시 다른 대상에 연결할 수있을뿐만 아니라 새로운 대상과 연결하는 경우 시장 진출로 크게 줄어 듭니다. 추가 읽기 : FIX를 통한 FXCM 연결, 자세한 자습서.

표준 프로토콜이 존재하기 때문에 분석이나 시장 데이터 피드를 위해 타사 공급 업체와 쉽게 통합 할 수 있습니다. 결과적으로 시장은 새로운 목적지 / 벤더와의 통합이 더 이상 제약 조건이 아니므로 매우 효율적으로됩니다.

또한 실제 시장에서 데이터를 수신하고 시뮬레이터에 주문을 보내면 시뮬레이션이 매우 쉬워집니다. FIX 프로토콜을 사용하여 시뮬레이터에 연결하는 것만으로 문제가됩니다. 시뮬레이터 자체는 사내에서 제작되거나 제 3 자 공급 업체로부터 조달 될 수 있습니다. 마찬가지로 기록 된 데이터는 어댑터가 라이브 시장 또는 기록 된 데이터 세트로부터 데이터를 수신하는지 여부에 대해 불가지론 적으로 재생 될 수 있습니다.

지연이 적은 아키텍처의 출현.

알고리즘 거래 시스템의 구축 블록을 통해 실시간으로 막대한 양의 데이터를 처리하고 신속한 거래 결정을 내릴 수있는 능력에 최적화 된 전략. 그러나 FIX와 같은 표준 통신 프로토콜의 출현으로 알고리즘 트레이딩 데스크를 설치하는 기술 진입 장벽이 낮아지고 경쟁력이 높아졌습니다. 서버의 메모리와 클럭 주파수가 높아짐에 따라 의사 결정에 대한 대기 시간이 줄어들 기 시작했습니다. 시간이 지남에 따라 대기 시간을 줄이는 것은 다음과 같은 여러 가지 이유로 인해 필요했습니다.

전략은 낮은 지연 시간 환경에서만 의미가 있습니다. 적자 생존 - 경쟁자가 충분히 빠르지 않으면 당신을 선택합니다.

그러나 문제는 대기 시간이 실제로 여러 가지 지연을 포함하는 포괄적 인 용어라는 것입니다. 하나의 일반적인 용어로 그것들 모두를 정량화하는 것은 일반적으로별로 의미가 없을 수도 있습니다. 매우 쉽게 이해할 수 있지만 수량을 정하기는 매우 어렵습니다. 따라서 대기 시간을 줄이는 문제에 접근하는 방법이 점차 중요 해지고 있습니다.

기본적인 생명주기를 살펴보면,

시장 데이터 패킷이 교환기에 의해 게시 됨 패킷이 유선을 통해 이동 패킷이 서버 측의 라우터에 도착합니다. 라우터는 서버 측의 네트워크를 통해 패킷을 전달합니다. 패킷은 서버의 이더넷 포트에 도착합니다. 이것이 UDP / TCP 처리인지 여부에 따라 헤더와 트레일러의 패킷이 제거되어 어댑터의 메모리로 이동합니다. 그런 다음 어댑터는 패킷을 구문 분석하여 알고리즘 거래 플랫폼의 형식으로 변환합니다. 이 패킷은 시스템의 여러 모듈 (CEP, 틱 저장소 등)을 통해 이동합니다. CEP는 주문 요청을 분석하고 전송합니다. 주문 요청이 다시 진행됩니다 시장 데이터 패킷과 같은 사이클의 역순으로.

이 단계들 중 높은 레이턴시는 전체 사이클 동안 높은 대기 시간을 보장합니다. 따라서 대기 시간 최적화는 일반적으로이주기의 첫 번째 단계, 즉 "패킷이 유선을 통해 이동"하는 것으로 시작됩니다. 가장 쉬운 방법은 목적지까지의 거리를 최대한 단축하는 것입니다. 콜로 네이션은 교환기가 교환기에 근접하여 호스트하는 교환기가 제공하는 기능입니다. 다음 다이어그램은 거리를 절단하여 얻을 수있는 이득을 보여줍니다.

단일 목적지를 포함하는 모든 고주파수 전략의 경우, Colocation은 반드시 필요한 것입니다. 그러나 여러 목적지를 포함하는 전략에는 신중한 계획이 필요합니다. 이러한 결정을 내리기 전에 대상이 주문 요청에 응답하는 데 걸리는 시간과 두 대상 간의 핑 시간과의 비교를 고려해야합니다. 결정은 전략의 성격에 달려 있습니다.

일반적으로 네트워크 대기 시간은 알고리즘 거래 시스템의 전반적인 대기 시간을 줄이는 첫 번째 단계입니다. 그러나 아키텍처를 최적화 할 수있는 많은 장소가 있습니다.

전파 대기 시간.

전파 대기 시간은 와이어를 따라 비트를 전송하는 데 걸리는 시간을 나타내며 물론 빛의 속도로 제한됩니다.

물리적 인 거리를 줄이는 것과는 별도로 전파 대기 시간을 줄이기 위해 몇 가지 최적화가 도입되었습니다. 예를 들어 시카고와 뉴욕 사이의 일반 케이블의 예상 왕복 시간은 13.1 밀리 초입니다. 2012 년 10 월에 확산 네트워크를 통해 대기 시간이 향상되어 예상 왕복 시간이 12.98 밀리 초가되었습니다. Tradeworx와 같은 회사에서 마이크로파 통신을 채택하여 예상 왕복 시간을 8.5 밀리 초로 늘 렸습니다. 이론적 최소값은 약 7.5 밀리 초입니다. 계속되는 혁신은 과학의 한계를 뛰어 넘으며 이론적 인 빛의 속도 한계에 빠르게 도달하고 있습니다. 이전에 방위 기술에 채택 된 레이저 통신의 최근 개발은 단거리에서 이미 나노 세컨드 (nanosecond) 단위로 이미 얇아진 대기 시간을 줄였습니다.

네트워크 처리 대기 시간.

네트워크 처리 대기 시간은 라우터, 스위치 등의 대기 시간을 나타냅니다.

알고리즘 거래 시스템의 아키텍처에서 다음 수준의 최적화는 패킷이 A 지점에서 B 지점으로 이동하는 데 걸리는 홉 수입니다. 홉 (hop)은 소스와 대상 사이의 경로 중 한 부분으로 정의됩니다. 패킷은 라우터 또는 스위치와 같은 물리적 장치를 통과하지 못합니다. 예를 들어, 패킷은 두 개의 서로 다른 경로를 통해 동일한 거리를 이동할 수 있습니다. 그러나 첫 번째 경로에서 두 번 홉을, 두 번째에서는 세 번 홉을 가질 수 있습니다. 전파 지연이 동일하다고 가정하면 라우터와 스위치는 각각 자신의 지연 시간을 도입하고 대개 엄지 손가락 규칙으로 추가함으로써 더 많은 지연이 추가됩니다.

네트워크 프로세싱 대기 시간은 우리가 마이크로 버스트라고 부르는 것에 영향을받을 수 있습니다. 마이크로 버스트는 평균 데이터 전송 속도에 반드시 영향을주지 않는 데이터 전송 속도의 급격한 증가로 정의됩니다. 알고리즘 거래 시스템은 규칙을 기반으로하므로 모든 시스템은 동일한 이벤트로 동일한 방식으로 대응합니다. 결과적으로 참여하는 많은 시스템이 주문을 보내 참가자와 대상 간의 갑작스런 데이터 전송으로 인해 마이크로 버스트가 발생할 수 있습니다. 다음 다이어그램은 마이크로 버스트가 무엇인지 나타냅니다.

첫 번째 그림은 데이터 전송 속도의 1 초보기입니다. 평균 속도는 1Gbps의 대역폭보다 훨씬 낮습니다. 그러나 다이브가 깊어지고 초 이미지 (5 밀리 초보기)를 볼 때 전송 속도가 매초 여러 번 사용 가능한 대역폭을 초과하게됩니다. 결과적으로 네트워크 엔드 포인트와 라우터 및 스위치의 네트워크 스택에있는 패킷 버퍼가 오버 플로우 할 수 있습니다. 이를 피하기 위해 일반적으로 관찰 된 평균 속도보다 훨씬 높은 대역폭이 일반적으로 알고리즘 거래 시스템에 할당됩니다.

직렬화 대기 시간.

직렬화 대기 시간은 와이어를 비트로 끄는 데 걸리는 시간을 의미합니다.

T1 라인 (1,544,000 bps)에서 전송되는 1500 바이트의 패킷 크기는 약 8 밀리 초의 직렬화 지연을 생성합니다. 그러나 56K 모뎀 (57344bps)을 사용하는 동일한 1500 바이트 패킷은 200 밀리 초가 걸립니다. 1G 이더넷 회선은이 대기 시간을 약 11 마이크로 초로 줄입니다.

인터럽트 대기 시간.

인터럽트 대기 시간은 서버에서 패킷을 수신하는 동안 인터럽트로 인한 대기 시간을 나타냅니다.

인터럽트 대기 시간은 인터럽트가 생성 된 후 인터럽트 원본이 처리 될 때까지의 경과 시간으로 정의됩니다. 인터럽트는 언제 생성됩니까? 인터럽트는 하드웨어 나 소프트웨어에 의해 방출되는 프로세서에 대한 신호로, 이벤트가 즉각적인주의가 필요함을 나타냅니다. 프로세서는 현재 활동을 일시 중단하고 상태를 저장하고 인터럽트를 처리하여 응답합니다. NIC에서 패킷이 수신 될 때마다 인터럽트가 전송되어 NIC의 수신 버퍼에로드 된 비트를 처리합니다. 이 인터럽트에 응답하는 데 걸리는 시간은 새로 도착하는 페이로드의 처리뿐만 아니라 프로세서에서 기존 프로세스의 대기 시간에도 영향을 미칩니다.

Solarflare는 2011 년에 open onload를 발표했습니다. 이 기술은 커널 바이 패스 (bypass)로 알려진 기술을 구현합니다. 이 기술은 패킷 처리가 운영 체제 커널에 맡겨지지 않고 사용자 공간 자체에 남겨 둡니다. 전체 패킷은 NIC에 의해 사용자 공간에 직접 매핑되고 거기에서 처리됩니다. 결과적으로 인터럽트는 완전히 방지됩니다.

결과적으로 각 패킷을 처리하는 속도가 빨라집니다. 다음 다이어그램은 커널 우회의 이점을 명확하게 보여줍니다.

응용 프로그램 대기 시간.

응용 프로그램 대기 시간은 응용 프로그램이 처리하는 데 걸리는 시간을 나타냅니다.

이는 여러 패킷, 응용 프로그램 논리에 할당 된 처리, 관련된 계산의 복잡성, 프로그래밍 효율성 등에 따라 달라집니다. 시스템의 프로세서 수가 증가하면 일반적으로 응용 프로그램 대기 시간이 줄어 듭니다. 증가 된 클럭 주파수에서도 마찬가지입니다. 많은 알고리즘 거래 시스템은 예를 들어 전략 논리와 같이 응용 프로그램의 핵심 요소에 프로세서 코어를 사용하는 이점을 활용합니다. 이렇게하면 코어 간 프로세스 전환으로 인한 대기 시간을 피할 수 있습니다.

마찬가지로, 전략의 프로그래밍이 캐시 크기와 메모리 액세스의 지역을 염두에두고 수행되면, 많은 메모리 캐시 히트가 발생하여 대기 시간이 더 감소하게됩니다. 이것을 용이하게하기 위해 많은 시스템이 매우 낮은 수준의 프로그래밍 언어를 사용하여 코드를 프로세서의 특정 아키텍처에 최적화합니다. 일부 회사는 Fully Programmable Gate Arrays (FPGA)를 사용하여 복잡한 계산을 하드웨어에 적용하는 범위까지갔습니다. 복잡성이 증가함에 따라 비용이 증가하고 다음 다이어그램에이를 잘 설명합니다.

세련미의 수준.

고주파 알고리즘 거래의 세계는 치열한 경쟁 시대에 접어 들었습니다. 각 참가자가 경쟁 퇴출의 새로운 방법을 채택함에 따라 기술은 도약과 경계로 발전했습니다. 오늘날의 알고리즘 거래 아키텍처는 초기 단계의 트랜잭션 아키텍처에 비해 상당히 복잡합니다. 따라서 첨단 시스템은 시간과 비용 측면에서보다 많은 비용을 필요로합니다.

결론:

이것은 알고리즘 트레이딩 시스템 아키텍처에 대한 자세한 게시물이었으며 관련 구성 요소에 대한 매우 통찰력있는 지식과 강력한 자동 거래 시스템을 구축하기 위해 아키텍처 개발자가 처리해야하는 다양한 과제에 대한 정보를 제공했습니다.

알고리즘 트레이딩의 다양한 측면을 배우고 싶다면 알고리즘 트레이딩의 이그 제 큐 티브 프로그램 (EPAT ™)을 확인하십시오. 이 과정에서는 통계 및 amp; 계량 경제학, 금융 컴퓨팅 & amp; 기술 및 알고리즘 & amp; 양적 거래. EPAT ™는 알고리즘 거래에서 유망한 경력을 쌓기 위해 필요한 기술 세트를 제공합니다. 지금 등록!

거래 남원시

Sunday 18 February 2018

에너지 거래 시스템 아키텍처

No comments:

Post a Comment