Monday 16 January 2017

Wie Zu Design Automatisiert Trading System

Algorithmisches Trading System Architecture Bisher habe ich in diesem Blog über die konzeptionelle Architektur eines intelligenten algorithmischen Handelssystems sowie die funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen eines algorithmischen Produktionssystems geschrieben. Seitdem habe ich eine Systemarchitektur entworfen, von der ich glaube, dass sie diese architektonischen Anforderungen erfüllen kann. In diesem Beitrag werde ich beschreiben die Architektur nach den Richtlinien der ISOIECIEEE 42010 Systeme und Software Engineering Architektur Beschreibung Standard. Nach dieser Norm muss eine Architekturbeschreibung enthalten: Mehrere standardisierte architektonische Ansichten (z. B. in UML) enthalten und die Rückverfolgbarkeit zwischen Entwurfsentscheidungen und architektonischen Anforderungen beibehalten Softwarearchitekturdefinition Es gibt noch keinen Konsens darüber, was eine Systemarchitektur ist. Im Rahmen dieses Artikels wird sie als die Infrastruktur definiert, innerhalb der Anwendungskomponenten, die funktionalen Anforderungen genügen, spezifiziert, implementiert und ausgeführt werden können. Funktionale Anforderungen sind die erwarteten Funktionen des Systems und seiner Komponenten. Nicht funktionale Anforderungen sind Maßnahmen, durch die die Qualität des Systems gemessen werden kann. Ein System, das seine funktionalen Anforderungen voll erfüllt, kann die Erwartungen nicht erfüllen, wenn nicht funktionale Anforderungen unbefriedigt bleiben. Um dieses Konzept zu veranschaulichen, betrachten Sie das folgende Szenario: ein algorithmisches Handelssystem, das Sie gerade gekauft haben, macht ausgezeichnete Handelsentscheidungen, ist aber völlig inoperabel mit den Organisationen Risikomanagement und Buchhaltungssysteme. Würde dieses System Ihren Erwartungen entsprechen Konzeptionelle Architektur Eine konzeptionelle Sicht beschreibt hochrangige Konzepte und Mechanismen, die im System auf höchster Granularität existieren. Auf dieser Ebene folgt das algorithmische Handelssystem einer ereignisgesteuerten Architektur (EDA), die über vier Schichten aufgebrochen ist, und zwei architektonische Aspekte. Für jede Schicht - und Aspektreferenz werden Architekturen und Muster verwendet. Architektonische Muster sind bewährte, generische Strukturen, um spezifische Anforderungen zu erfüllen. Architektonische Aspekte sind Querschnittsaufgaben, die sich über mehrere Komponenten erstrecken. Ereignisgetriebene Architektur - eine Architektur, die Ereignisse erzeugt, erkennt, konsumiert und reagiert. Ereignisse umfassen Echtzeitbewegungen, komplexe Ereignisse oder Trends und Handelsereignisse, z. B. Einreichung einer Bestellung. Dieses Diagramm veranschaulicht die konzeptionelle Architektur des algorithmischen Handelssystems Referenzarchitekturen Um eine Analogie zu verwenden, ähnelt eine Referenzarchitektur den Blaupausen für eine tragende Wand. Dieses Blau-Druck kann für mehrfache Gebäudeentwürfe wiederverwendet werden, unabhängig davon, welches Gebäude errichtet wird, da es einen Satz von allgemein auftretenden Anforderungen erfüllt. Ähnlich definiert eine Referenzarchitektur eine Vorlage, die generische Strukturen und Mechanismen enthält, die verwendet werden können, um eine konkrete Softwarearchitektur zu konstruieren, die spezifischen Anforderungen genügt. Die Architektur für das algorithmische Handelssystem verwendet eine raumbasierte Architektur (SBA) und einen Model View Controller (MVC) als Referenzen. Gute Vorgehensweisen wie der Betriebsdaten-Speicher (ODS), das Extrakt-Transformations - und Belastungsmuster (ETL) und ein Data Warehouse (DW) werden ebenfalls verwendet. Modellansicht-Controller - ein Muster, das die Darstellung von Informationen von der Benutzerinteraktion mit ihr trennt. Raumbasierte Architektur - spezifiziert eine Infrastruktur, in der lose gekoppelte Verarbeitungseinheiten miteinander über einen gemeinsamen assoziativen Speicher mit dem Namen Space interagieren (siehe unten). Strukturansicht Die Strukturansicht einer Architektur zeigt die Komponenten und Unterkomponenten des algorithmischen Handelssystems. Es zeigt auch, wie diese Komponenten auf physische Infrastruktur eingesetzt werden. Die in dieser Ansicht verwendeten UML-Diagramme umfassen Komponentendiagramme und Bereitstellungsdiagramme. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht der Implementierungsdiagramme des algorithmischen Handelssystems und der Verarbeitungseinheiten in der SBA-Referenzarchitektur sowie zugehörige Komponentendiagramme für die einzelnen Schichten. Architectural Tactics Nach dem Software Engineering Institute ist eine architektonische Taktik ein Mittel zur Befriedigung einer Qualitätsanforderung durch Manipulation eines Aspekts eines Qualitätsattributmodells durch architektonische Designentscheidungen. Ein einfaches Beispiel, das in der algorithmischen Handelssystemarchitektur verwendet wird, ist, einen operativen Datenspeicher (ODS) mit einer kontinuierlichen Abfragekomponente zu manipulieren. Diese Komponente würde das ODS kontinuierlich analysieren, um komplexe Ereignisse zu identifizieren und zu extrahieren. Folgende Taktiken werden in der Architektur verwendet: Das Disruptormuster im Ereignis - und Auftragswarteschlange Gemeinsamer Speicher für die Ereignis - und Auftragswarteschlangen Ununterbrochene Abfragesprache (CQL) auf dem ODS Datenfilterung mit dem Filterentwurfsmuster auf eingehenden Daten Vermeidungsalgorithmen auf allen Eingehende und ausgehende Verbindungen Active Queue Management (AQM) und explizite Staubenachrichtigung Rohstoffrechenressourcen mit Kapazitäten für Upgrade (skalierbar) Aktive Redundanz für alle Single Points of Fail Indexierung und optimierte Persistenzstrukturen im ODS Planen Sie regelmäßige Datensicherungs - und Bereinigungsskripte für ODS Transaktionshistorie auf allen Datenbanken Prüfsummen für alle Aufträge, um Fehler zu erkennen Annotieren von Ereignissen mit Zeitstempeln, um veraltete Ereignisse zu überspringen Bestellen von Validierungsregeln zB Maximale Handelsmengen Automatisierte Händlerkomponenten verwenden eine Speicher-Datenbank für die Analyse Zweistufige Authentifizierung für Benutzeroberflächen, die eine Verbindung zu den ATs herstellen Verschlüsselung auf Benutzerschnittstellen und Verbindungen zu den ATs Observer-Entwurfsmuster für das MVC, um Ansichten zu verwalten Die obige Liste sind nur ein paar Design Entscheidungen, die ich bei der Gestaltung der Architektur identifiziert habe. Es ist nicht eine vollständige Liste der Taktiken. Da das System entwickelt wird, sollten zusätzliche Taktiken auf mehreren Ebenen der Granularität eingesetzt werden, um funktionale und nicht-funktionale Anforderungen zu erfüllen. Unten sind drei Diagramme, die das Disruptor-Designmuster, das Filterentwurfsmuster und die kontinuierliche Abfragekomponente beschreiben. Verhaltensansicht Diese Ansicht einer Architektur zeigt, wie die Komponenten und Ebenen miteinander interagieren sollen. Dies ist hilfreich bei der Erstellung von Szenarien zum Testen von Architekturentwürfen und zum Verständnis des Systems von Ende zu Ende. Diese Ansicht besteht aus Sequenzdiagrammen und Aktivitätsdiagrammen. Aktivitätsdiagramme, die den internen Prozess der algorithmischen Handelssysteme zeigen und wie Händler mit dem algorithmischen Handelssystem interagieren sollen, sind nachfolgend dargestellt. Technologien und Rahmenbedingungen Der letzte Schritt beim Entwerfen einer Softwarearchitektur besteht darin, mögliche Technologien und Rahmenbedingungen zu identifizieren, die zur Verwirklichung der Architektur genutzt werden könnten. Grundsätzlich ist es sinnvoll, bestehende Technologien auszuschöpfen, sofern sie sowohl funktionale als auch nicht funktionale Anforderungen adäquat erfüllen. Ein Framework ist eine realisierte Referenzarchitektur, z. B. JBoss ist ein Framework, das die JEE-Referenzarchitektur realisiert. Die folgenden Technologien und Frameworks sind interessant und sollten bei der Implementierung eines algorithmischen Handelssystems berücksichtigt werden: CUDA - NVidia verfügt über eine Reihe von Produkten, die eine hochleistungsfähige Computational Finance Modellierung unterstützen. Man kann bis zu 50x Performance-Verbesserungen in der Ausführung von Monte Carlo Simulationen auf der GPU anstelle der CPU erreichen. Apache River - River ist ein Tool-Kit zur Entwicklung verteilter Systeme. Es wurde als Rahmen für den Aufbau von Anwendungen auf der Grundlage der SBA-Muster Apache Hadoop - für den Fall, dass pervasive Logging ist eine Anforderung, dann die Verwendung von Hadoop bietet eine interessante Lösung für die Big-Data-Problem. Hadoop kann in einer Clusterumgebung eingesetzt werden, die CUDA-Technologien unterstützt. AlgoTrader - eine Open-Source-algorithmische Handelsplattform. AlgoTrader könnte an Stelle der automatisierten Händlerkomponenten eingesetzt werden. FIX Engine - eine eigenständige Anwendung, die die Financial Information Exchange (FIX) - Protokolle einschließlich FIX, FAST und FIXatdl unterstützt. Obwohl es sich nicht um eine Technologie oder ein Framework handelt, sollten Komponenten mit einer API (Application Programming Interface) aufgebaut werden, um die Interoperabilität des Systems und seiner Komponenten zu verbessern. Fazit Die vorgeschlagene Architektur wurde entwickelt, um sehr allgemeine Anforderungen für algorithmische Handelssysteme zu erfüllen. Im Allgemeinen werden algorithmische Handelssysteme durch drei Faktoren kompliziert, die bei jeder Implementierung variieren: Abhängigkeiten von externen Unternehmen und Tauschsystemen Herausforderung an nicht funktionale Anforderungen und Entwicklung von architektonischen Zwängen Die vorgeschlagene Softwarearchitektur müsste daher im Einzelfall von Fall zu Fall angepasst werden Um spezifische organisatorische und regulatorische Anforderungen zu erfüllen sowie regionale Zwänge zu überwinden. Die algorithmische Handelssystemarchitektur sollte nur als Referenz für Einzelpersonen und Organisationen betrachtet werden, die ihre eigenen algorithmischen Handelssysteme entwerfen wollen. Für eine vollständige Kopie und Quellen verwendet, laden Sie bitte eine Kopie meines Berichts. Thank you. Hochfrequenz Trading System Design und Prozess-Management Hochfrequenz-Trading-System-Design und Prozess-Management Berater: Roy E. Welsch. Abteilung: Systemdesign und Managementprogramm. Herausgeber: Massachusetts Institute of Technology Datum der Herausgabe: 2009 Handelsunternehmen sind heutzutage sehr stark auf Data Mining, Computermodellierung und Softwareentwicklung angewiesen. Financial Analysts erfüllen viele ähnliche Aufgaben wie die in der Software-und Fertigungsindustrie. Allerdings hat die Finanzbranche noch nicht in vollem Umfang verabschiedet High-Standard-Systeme Engineering Frameworks und Prozess-Management-Ansätze, die erfolgreich in der Software-und Fertigungsindustrie waren. Viele der traditionellen Methoden für Produktdesign, Qualitätskontrolle, systematische Innovation und kontinuierliche Verbesserungen in Ingenieurdisziplinen können im Finanzbereich angewendet werden. Diese Arbeit zeigt, wie das Wissen aus Ingenieurdisziplinen das Design und Prozessmanagement von Hochfrequenz-Handelssystemen verbessern kann. Hochfrequenz-Handelssysteme sind rechnerisch. Diese Systeme sind automatische oder halbautomatische Softwaresysteme, die von Natur aus komplex sind und ein hohes Maß an Konstruktionsgenauigkeit erfordern. Der Entwurf eines Hochfrequenz-Handelssystems verbindet mehrere Felder, darunter quantitative Finanzen, Systemdesign und Software-Engineering. In der Finanzbranche, wo mathematische Theorien und Handelsmodelle relativ gut recherchiert sind, ist die Fähigkeit, diese Entwürfe in echten Handelspraktiken umzusetzen, eines der Schlüsselelemente der Wettbewerbsfähigkeit einer Wertpapierfirma. Die Fähigkeit, Investmentideen effizient und effizient in leistungsfähige Handelssysteme umzuwandeln, kann einer Investmentfirma einen enormen Wettbewerbsvorteil verschaffen. (Fortsetzung) Diese Arbeit bietet eine detaillierte Studie, die sich aus Hochfrequenz-Handelssystem-Design, Systemmodellierung und - prinzipien sowie Prozessmanagement zusammensetzt Für die Systementwicklung. Besonderes Augenmerk wird auf Backtesting und Optimierung gelegt, die als die wichtigsten Bestandteile beim Aufbau eines Handelssystems gelten. Diese Forschung baut System-Engineering-Modelle, die den Entwicklungsprozess zu führen. Es verwendet auch experimentelle Handelssysteme zur Überprüfung und Validierung von Grundsätzen, die in dieser Arbeit behandelt werden. Schließlich kommt diese These zu dem Schluss, dass systemtechnische Grundlagen und Rahmenbedingungen der Schlüssel zum Erfolg für die Durchführung hochfrequenter Handelssysteme oder quantitativer Investitionssysteme sein können. Thesis (S. M.) - Massachusetts Institut für Technologie, System Design und Management-Programm, 2009. Cataloged aus PDF-Version der Arbeit. Enthält bibliographische Hinweise (S. 78-79). Schlüsselwörter: System Design and Management Program. Mein Konto


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