Ross Hook Forex Handel

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FM un altro lettore italiano ha scritto La formazione che sto ricevendo tramite lei in assoluto la migliore che ci possa essere Sto rileggendo ich testi e noto veramente kommen - con Joe Ross - sia tutto pi semplice una volta compreso e applicationato Quello che lui dice. Trading Erzieher di Guido Albi Marini - Via Zorzi 39A - 6900 - Paradiso Lugano - Schweiz Telefono 39 06 56566072 Italien 41 22 5754059 Svizzera Email E-Mail geschützte Datenschutzrichtlinie Risiko Disclosure. The Ross Hook von Joe Ross. Produktbeschreibung. Die Konzepte in Trading the Ross Hook sind in jedem Markt anwendbar und können für Daytrading oder Position Handel verwendet werden. Sie lernen genau, was Ross Haken sind Sie sehen Ihre Ursprünge und was bewirkt, dass sie auftreten Sie werden Schritt für Schritt gezeigt, wie sie zu identifizieren, und wie sie zu filtern, so dass Sie nur die besten Haken handeln Sie sehen, wie man Ross Hook Trades zu verwalten, wie man Risiken zu verwalten, und wie Um Ihr Geld zu verwalten, wenn Sie diese sehr lukrativen Marktformationen handeln. Sie werden gezeigt, Kapitel nach Kapitel und Beispiel nach Beispiel, wie Joe Ross Studenten erfolgreich handeln Ross Haken mit einfachen Studien, die in den meisten Trading-Software-Pakete gefunden werden können Dann sehen Sie Wie er persönlich Haken verfolgt, mit Chart-Lesung, ohne technische Indikatoren oder technische Analysen jeglicher Art Dieses Hardbound-Handbuch enthält 24 Kapitel und ist mit über 200 grafischen Beispielen reichlich illustriert Ross Hook hat sich zu einem Klassiker auf dem Gebiet der Rohstoffhandel. Produktdetails. Produkt Abmessungen 11 x 8 6 x 1 1 Zoll. Versand Gewicht 2 9 Pfund. Mehr über den Autor. Joe Ross hat Handel und investiert seit seinem ersten Handel bei Das Alter von 14 Jahren, und ist ein bekannter Meister Trader und Investor Er hat alle Auf und Ab der Märkte überlebt wegen seiner anpassungsfähigen Trading-Stil, mit einem risikoarmen Ansatz, der konsequente Gewinne produziert. Joe Ross ist der Schöpfer der Ross Hook und hat neue Maßstäbe für Low-Risk-Handel mit seinen Konzepten von The Law of Charts und der Trader Trick Entry Joe war ein Privathändler und Investor für einen Großteil seines Lebens, aber eine schwere gesundheitliche Situation in den späten 80 s verursacht ihn Um seinen Fokus zu verlagern, und das ist, wenn er beschlossen, sein Wissen zu teilen Nach seiner Erholung, gründete er Trading Educators im Jahr 1988, um aufstrebende Händler zu lehren, wie man Gewinne mit seinem Trading-Ansatz zu machen. Kundenberichte. Joe s Trading the Ross Hook Buch gibt Eine detaillierte und Genaue Methode, um jeden Markt zu handeln und wenn gefolgt kann viel Herzschmerzen sparen Keine Phantasie mathematische Verwirrung Lesen Sie einfach das Muster und Praxis sehen die Muster bilden Nach mehr als zehn Jahren des Lesens über den Handel Joe-Methode destilliert das Wesen der Chart-Lesung für die praktische Anwendung. J Potts, Australien. Testimonial für Joe Ross Handelsbuch Trading the Ross Hook. Der Kauf von Trading the Ross Hook hat mein Leben für immer für die bessere geändert Die nächsten besten Bücher sind Day Trading und Trading ist ein Business Fantastische Werke, alle von ihnen war ich so glücklich, dass Joe Unterschrieb meine Kopie, als ich mich mit ihm in Texas traf. Eigentlich unterschrieb er alle meine Bücher von Trading Educators. 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Ich glaube wirklich, dass ich einen Mentor wie Joe Ross brauche, weil ich weiß, dass ich das Rad selbst neu erfinden kann, sogar zu einem sehr Bas Ic Umfang. Testimonial für Joe Ross Trading Buch Trading the Ross Hook. Großes Buch Ich empfehle es Ich wusste über die Ross Haken aus früheren Joe's Bücher Ich war Papier Handel ein System auf der Grundlage der Ross Haken und damit das Buch war der nächste logische logische Schritt in Meine Ausbildung vor dem Handel es leben Von vielen Büchern, die ich von Joe gelesen habe, hatte diese die praktischsten Auswirkungen auf meinen Handel Wenn Sie bereit sind, es gründlich zu lesen und zu hören, was Joe schreibt, müssen Sie in der Lage sein, einen Markt zu finden, Zeitrahmen und entwickeln ein Handelssystem, das Ihnen Gewinne bringen wird. Testimonial für Joe Ross Handelsbuch Trading the Ross Hook. 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Testimonial für Joe Ross Handelsbuch Trading the Ross Hook von einem Kunden.1 Dies ist eines der besten Bücher, die ich gelesen habe 2 Es basiert nicht auf Kauf in Wert, sondern kauft einen Schub Burst Markt Stärke 3 Kurz gesagt - das Buch wird Ihnen einige lehren Der besten Wege, um die Trends eines Marktes zu bewältigen - und - die Kehrseite der Münze, um von nicht-tendenziellen Bereichen zu bleiben 4 Viel empfehlenswert - ohne dass es nicht vollständig ausgebildet ist. PRETORIA, Gauteng Südafrika - Kundenstimmen aus. Testimonial für Joe Ross Trading Buch Trading the Ross Hook von einem Kunden. Die Ross Hook Pattern Trading-Strategie-Ross Hook Pattern vereinfacht. Wenn Sie auf der Suche nach einem Ross Hook Indikator werden Sie nicht finden, hier in hier Aber In hier werden Sie lernen, wie Zu identifizieren und zu handeln die ross Haken pattern. Many Forex Trader, vor allem neue Händler, auf der ersten finden es schwierig, die ross Hook Chart Muster Aber das Tragen der ross Haken ist einfach, wenn Sie wissen, was ein ross Haken Muster aussieht, wie Sie auch bekommen werden Um die Regeln des Ross Hook Forex Trading-Strategie weiter unten zu lernen. Let s get started. WHAT IST DAS ROSS HOOK PATTERN. Der Weg, um vollständig zu verstehen ross Haken Muster ist dies ist eine leichte Abweichung der 1-2-3 Muster, die Bedeutet für dich zu verstehen und zu handeln das ross Haken Muster, müssen Sie verstehen und wissen über die 1-2-3 Formation zuerst Nur dann können Sie aufbauen und wissen, über die Ross Hook Chart Pattern. The 1-2 -3 Diagrammmusterformationen sind umkehrbar Muster Es gibt zwei Arten von 1-2-3 Formation. Was ist der Unterschied zwischen den beiden. Well, im Allgemeinen, eine 1-2-3 hohe Formation Formen am Ende eines Aufwärtstrends bewegen bedeutet dies, dass Sie dies ist ein bärischer Verkauf Signal oder Sie sollten erwarten, dass der Markt nach unten zu bewegen. So bedeutet dies, dass die 1-2-3 niedrige Formulierung am Ende eines Abwärtstrends bewegen, so bedeutet dies, dies ist ein bullish kaufen Signal und Sie sollten erwarten, dass der Markt nach oben zu bewegen. Jetzt reden wir über die 1-2-3 hohe Musterbildung. Der Punkt 1 wird erstellt, wenn eine vorherige Aufwärtsbewegung endet und der Preis beginnt, sich den Markt zu bewegen, muss in einem Aufwärtstrend anfangs sein. Wenn der Preis sich auf Punkt 2 bewegt und dann Der Preis beginnt zu klettern. Preis geht bis zu Punkt 3, aber das so weit wie es kann und fängt an zu fallen wieder. Es kann mehr als ein Leuchter oder Bar bewegen Punkt 1 bis 2 und wieder von Punkt 2 bis 3.when Es dauert mehr als 3 Kerzenstäbchen oder Stäbe, um eine höhere hohe niedrig zu bilden, dann ist dies Stau. Für die 1-2-3 niedrige Musterbildung ist die c Omplete gegenüber der 1-2-3 hohen Musterformation. point i ist geschaffen, wenn eine vorherige Abwärtsbewegung endet und der Preis beginnt, den Markt zu bewegen, muss sich in einem Abwärtstrend beginnen. Der Preis bewegt sich bis zum Punkt 2 und beginnt dann zu gehen Down. Preis fällt auf Punkt 3, aber das s so weit wie es gehen kann und fängt an, wieder hoch zu klettern. WIE ein 1-2-3 MUSTER IST NULLIFIED. Wenn ein 1-2-3 Diagrammmuster gebildet wird, gibt es Sei mal wann. Preis bewegt sich über Punkt 1 für 1-2-3 highs. or Preis bewegt sich unter Punkt 1 für 1-2-3 Tiefs. Dies bedeutet, dass das 1-2-3-Muster nicht mehr gültig ist Siehe Beispiel unten. Das ROSS HOOK PATTERN. So wie funktioniert die ross Haken Muster Form dann Nun, hier ist es. Sie ross Haken Muster ist nach einem Ausbruch passiert auf der 1-2-3 hohen oder niedrigen Formation und eine Korrektur passiert. so in einem Uptrend Markt, wird der Preis an der Spitze von Punkt 2 in der 1-2-3 niedrigen formation brechen. das Versagen der Leuchter Bar weiter zu gehen, was bedeutet, Preis geht wieder ein Korrekt Auf schafft den Ross Hook. So in einem ähnlichen, aber gegenüber, ist das Ross Hook Pattern für eine 1-2-3 hohe formation. the ross Haken Muster ist nach einem Ausbruch passiert auf der 1-2-3 hohe Formation und eine Korrektur gebildet Passiert. so in einem Abwärtstrend Markt, wird der Preis fallen an der Tiefpunkt von Punkt 2 in der 1-2-3 hohen formation. das Ausfall der Leuchter bar weiter zu gehen, was bedeutet, Preis steigt wieder eine Korrektur schafft die Ross Hook. Wenn Sie nicht verstehen, gehen Sie zurück und lesen Sie langsam 2 bis 3 mal dann werden Sie verstehen, Ross Hook. HOW ZUM HANDEL DAS ROSS HOOK MUSTER MIT DER ROSS HOOK TRADING STRATEGY. Here ist ein Diagramm, das Sie beziehen müssen, wann Umgang mit der Ross Hook Trading-Strategie. Dies ist nicht ein Währungs-Paar-Diagramm, aber es ist ein Candlestick-Diagramm der Aktien der Firma, sagen XYZ. Now, dies, wenn für die erste 1-2-3 Formation ab links beziehen sich auf Preis Chart oben und hier sind einige Dinge zu beachten, dass. die Markt ist offensichtlich in einem Aufwärtstrend, wie man gesehen werden kann wi Die Preise bewegen sich über dem gleitenden Durchschnitt die Linie in der Mitte und bewegen sich auch in der Nähe und innerhalb der oberen Bollinger Band Line. at Punkt 1, können Sie sehen, dass der Markt einen Höhepunkt dann am nächsten Tag, es fällt, macht Punkt 2. Dann eine Korrektur passiert-Preis bewegt sich mit einem großen grünen Kerzenständer, aber dieser Leuchter scheitert nicht über die Höhe oder Höhepunkt von Punkt 1.so jetzt haben Sie eine Gelegenheit oder Signal zu kurz verkaufen basiert nur auf der 1-2-3 Muster mit Ein Verkaufsstopp Auftrag, der gerade unterhalb des Niedrigpunktes des Punktes platziert wird. Jedoch am 4. Tag, der Kerzenständer fällt nicht unten, also irgendein Verkauf stoppen anstehender Auftragsort, der auf dem 1-2-3 Muster basiert, das einen Ausbruch voraussetzt, wird nicht aktiviert Lass uns in die 2. 1-2-3 Chart-Formation gehen. Die nächsten paar Tage, die Preise eingestuft allmählich auf und effektiv machte das erste 1-2-3 Muster null und nichtig, weil ein weiterer hoher Peak gebildet höher als der erste Punkt 1.Then Der nächste Tag Punkt 2 gebildet wird und dann am 3. Tag, Punkt 3 gebildet wird. Preis dann Zoll u P aber scheitert über Punkt 1.die 4. Tag sieht einen großen roten Leuchter, der einen Ausbruch hinter dem Tiefpunkt von Punkt 2 macht. Wenn Sie eine Verkaufsstopp-Bestellung gerade unter dem Tiefpunkt von Punkt 2 platziert hätten, wäre es aktiviert worden Der rote Leuchter bildet den Ross-Haken, denn am nächsten Tag ist es ein Tag, den ein grüner Kerzenständer bildet. Wenn du weißt, dass der Ross-Haken sich gebildet hat, so platzierst du einen Verkaufstopp-Auftrag unter dem Tief des Ross-Hakens, der den Preis voraussetzt, um zurück zu fallen Und aktivieren Sie Ihre Verkauf Stop Order. This sind Beispiele für Verkauf Handel Setups, aber für Kauf Trade Setups, Sie nur das genaue Gegenteil. Ein weiteres Diagramm, um die Dinge etwas mehr darüber, wie man das Ross Hook Pattern zu handeln. Das ist, wie man die handeln Ross Hook Pattern. SOME TRADING RULES FÜR ROSS HOOK PATTERN. Die Ross Haken Muster Formen nach der Bildung von 1-2-3 Trading-Muster. In dem Prozess des Wartens auf die Ross Hook Pattern zu bilden, können Sie tatsächlich handeln die 1-2 -3 Muster Ausbruch als auch. Die Ross Haken Muster ist ein Ausbruch Forex Trading St Rategy. Once die ross Haken Formen, können Sie entweder eine ausstehende Reihenfolge knapp über dem ross Haken Muster, um einen Ausbruch zu fangen, wenn es passiert oder. Or wenn nach dem ross Haken Muster Formen müssen Sie Ihre ausstehenden Bestellungen über die folgenden Höhen zu verfolgen Diese Form für Kauf-Setup bis Preis bewegt sich wieder auf und aktiviert Ihre Biegung Kauf Stop Bestellungen. Similarly aber Gegenteil für Verkauf Stop-Aufträge nach der Bildung von ross Haken, können Sie Trail Sie verkaufen Stopp-Aufträge unter den Tiefen von jedem nachfolgenden Leuchter, die eine hat Höher niedrig, bis der Preis zurückfällt und aktiviert Ihren Verkauf Stopp order. TAKE PROFIT TARGET OPTIONEN FÜR ROSS HOOK PATTERN. Ich habe ein paar Vorschläge hier auf, wie Sie profitieren können beim Handel der ross Haken Muster Sie können kommen mit Ihren eigenen Ideen Auf was du denkst, am besten funktioniert für dich aber hier s meine take. measure die Distanz in Pips zwischen Punkt 1 und RH und benutze das als dein Take Profit Ziel Level. Messen Sie die Distanz in Pips zwischen Punkt 3 und RH und verwenden Sie diese als Ihre nehmen Sie Profit Ziel Ebene. Messen Sie die Distanz in Pips zwischen RH und die Korrektur niedrig für ein Kauf-Setup und RH und Korrektur hoch für einen Verkauf Setup und multiplizieren Sie diese Pips mit 2 oder 3 und das sollte Ihre Gewinn Ziel Ebenen. Or, wenn Sie Don t wollen wollen, nehmen Sie Profit Ziele dann warum nicht Trail stoppen Sie Ihre Trades, indem Sie Stop-Loss hinter jedem Peak oder Low-Point, die Formen, wie Ihr Handel bewegt sich zu Gunsten In einem guten Trending-Markt, wird dies ermöglichen es Ihnen, den Trend die meisten der Weg und verriegeln und erfassen viele gewinnbringende Pips. HOW TO PLACE STOP LOSS UND HANDEL RISIKO MANAGEMENT. Use die nächsten Gipfel und Tiefen für Ihre Stop-Loss-Platzierung Auf diese Weise haben Sie weniger Chance, sich vorzeitig zu stoppen. Remember, Jeder Handel Sie Platz Hat Potenzial, ein Verlust zu verlieren Handel So üben umsichtige Trading-Risiko-Management. In Forex Trading müssen Sie Ihre Verluste schnell zu schneiden und handeln mit akzeptablen Risiko wie riskieren nur 1-2 Ihrer Trading-Konto in jedem Trade. In auf diese Weise können Sie Immer S leben einen anderen Tag zu handeln eine Erhöhung Ihrer Forex Trading Account. Please, wie, teilen, tweet, G, indem Sie auf die Links unten Thankyou. Leave eine Antwort Abbrechen Reply. Ross Hook Pattern Forex Trading-Strategie. Es gibt kein ross Haken Muster Indikator Sie Werden hier zu verwenden, weil alles, was Sie brauchen, werden Ihre Augen sein, um in der Lage sein, ein ross Haken Handel Setup, wenn es bilden und nehmen Trades entsprechend. Seine Devisenhändler, zunächst finden es schwer zu verstehen, die ross Haken Diagramm pattern. But Handel Der ross haken ist einfach, wenn du weißt, was ein rosshakenmuster aussieht In diesem posten werde ich dir zeigen, wie man das ross hook chart muster und auch wie man es handeln kann. Lass es uns anfangen zu lernen, wie man den Ross Hook tauscht Pattern Forex Trading Strategy. WHAT AKTUELL IST DAS ROSS HOOK PATTERN. So, was ist die ross Hook-Muster und wie sieht es aus. In einfachen Worten ist die ross Haken Muster eine sehr leichte Variation der 1-2-3 pattern. This Bedeutet, wenn Sie wissen, was ein 1-2-3 Muster ist, dann wird es sein Ganz einfach für Sie zu verstehen, die ross Haken Muster. So, was sind die 1-2-3 Chart Muster. Well sind sie Umkehrmuster und sie können entweder bullish oder bearish. See Charts unten. Wo sehen Sie für die ross Haken Patterns. Look für 1-2-3 hohe Formation am Ende eines Aufwärtstrend bewegen, wo Sie erwarten, dass der Markt zu sehen, bewegen sich nach unten auf der Grundlage Ihrer Analyse. look für 1-2-3 niedrige Formation am Ende eines Abwärtstrends bewegen, wo Sie Erwarten Sie, dass der Preis beginnt, sich zu bewegen. Die Formation von 1-2-3 Diagrammmuster. Now lasst uns über die 1-2-3 hohe Musterbildung sprechen. Der Punkt 1 wird erstellt, wenn eine vorherige Aufwärtsbewegung endet und der Preis beginnt sich nach unten zu bewegen Der Markt muss in einem Aufwärtstrend anfangs sein. Wenn der Preis sich auf Punkt 2 bewegt und dann der Preis beginnt, um zu steigen. Der Preis geht auf Punkt 3, aber das ist weit, wie es kann und fängt an, wieder zu fallen. Es kann mehr sein Als ein Kerzenständer oder Stabbewegungspunkt 1 bis 2 und wieder von Punkt 2 bis 3.wenn es mehr als 3 Leuchter oder Stäbe braucht, um eine höhere zu bilden Hoch niedrig, dann ist dies congestion. READ Drei weiße Soldaten Drei schwarze Krähen Forex Trading-Strategie. Für die 1-2-3 niedrige Musterbildung, ist es das komplette Gegenteil von der 1-2-3 hohen Muster formation. point i ist erstellt, wenn Eine vorherige Abwärtsbewegung endet und der Preis beginnt sich auf den Markt zu bewegen muss in einem Abwärtstrend sein, anfangs. Der Preis bewegt sich bis zum Punkt 2 und fängt dann an zu gehen. Der Preis fällt auf Punkt 3, aber das geht so weit wie es gehen kann Und beginnt zu klettern back. WHEN Ein 1-2-3 MUSTER IST NULLIFIED. Wenn ein 1-2-3 Diagrammmuster gebildet wird, gibt es Zeiten, wenn. Preis über Punkt 1 für 1-2-3 highs. or bewegt Preis bewegt sich unter Punkt 1 für 1-2-3 Tiefs. Dies bedeutet, dass das 1-2-3-Muster nicht mehr gültig ist Siehe Beispiel unten. WIE BIETET DAS ROSS-HAKEN-MUSTER-FORM DANN. So ist das ross-Hakenmuster tatsächlich Forms. the ross Haken Muster ist das Muster, das kommt nach den 1-2-3 Muster Formen Dies bedeutet, dass die hohen oder niedrigen der 1-2-3 Muster muss gebrochen werden und dann die Korrektur Ction danach ist das, was ross Hakenmuster Trader sehen, ob es ein ross Haken oder nicht ist. Das bedeutet, dass in einem Aufwärtstrend, Sie sehen, um zu sehen, zuerst die Pause der Punkt 2 Spitze der 123 Muster und dann warte auf die Korrektur. das Versagen der Leuchter Bar weiter zu gehen, was bedeutet, Preis geht wieder eine Korrektur schafft die Ross Hook. So in einem ähnlichen, aber entgegengesetzt ist das Ross Hook Pattern für eine 1-2-3 hohe formation. the ross Haken Muster Ist nach einem Ausbruch passiert auf der 1-2-3 hohen Formation und eine Korrektur passiert. so in einem Abwärtstrend Markt, wird der Preis fallen an der Tiefpunkt von Punkt 2 in der 1-2-3 hohen formation. das Versagen Der Leuchter Bar weiter zu gehen, was bedeutet, Preis steigt wieder eine Korrektur schafft die Ross Hook. Wenn Sie nicht verstehen, halten Sie zurück und lesen Sie langsam 2 bis 3 mal dann werden Sie verstehen, Ross Hook. ROSS HOOK PATTERN TRADING RULES. Verweisen Sie auf die Tabelle unten, die Ihnen zeigt, wie man das ross Hakenmuster handeln kann Wenn für die erste 1-2-3 Formation von links auf Preis Diagramm oben und hier sind einige Dinge zu beachten, dass. die Markt ist offensichtlich in einem Aufwärtstrend, wie man mit Preisen bewegen über dem gleitenden Durchschnitt der Linie in Die mittlere und bewegte sich nah und innerhalb der oberen bollinger band line. at Punkt 1, können sie sehen, dass der markt einen peak dann am nächsten tag macht, es fällt, macht Punkt 2.then eine Korrektur passiert-Preis bewegt sich mit einem Großer grüner Kerzenständer, aber dieser Leuchter scheitert nicht über dem hohen oder Höhepunkt von Punkt 1.so jetzt haben Sie eine Gelegenheit oder Signal zu kurz verkaufen basiert nur auf dem 1-2-3 Muster mit einem Verkauf Stop-Order direkt unter dem Tief von Punkt 2.Jeder am 4. Tag, der Kerzenständer nicht unten fallen, so dass jeder Verkauf zu stoppen anstehende Bestellung Platz auf der Grundlage der 1-2-3 Muster voraussichtlich ein Ausbruch wird nicht aktiviert. LAD 3. Short Candlestick Forex Trading-Strategie. Now lass uns gehen Auf die 2. 1-2-3 Chart-Formation. Die nächsten paar Tage, die Preise Zoll g Radually up und effektiv machte das erste 1-2-3 Muster null und void, weil ein weiterer hoher Peak gebildet höher als der erste Punkt 1. Dann wird der nächste Tag Punkt 2 gebildet und dann am 3. Tag wird Punkt 3 gebildet. Preis dann Zentimeter oben aber nicht über Punkt 1 gehen. Der 4. Tag sieht einen großen roten Kerzenständer, der einen Ausbruch hinter dem Tiefpunkt von Punkt 2 macht. Wenn Sie einen Verkaufstoppauftrag gerade unter dem Tiefpunkt von Punkt 2 gesetzt hätten, wäre es aktiviert worden. Dass roter Leuchter den Ross-Haken bildet, denn am nächsten Tag ist es ein Tag, den ein grüner Leuchter formt. Wenn du weißt, dass der Ross-Haken sich gebildet hat, so platzierst du einen Verkaufsstopp-Auftrag unter dem Tief des Ross-Hakens, der den Preis zurücktreibt Unten und aktivieren Sie Ihre Verkauf Stop Order. This sind Beispiele für Verkauf Handel Setups, aber für Kauf Trade Setups, Sie tun nur die exakte entgegengesetzt. ROSS HOOK PATTERN TRADE SETUPS UND BEISPIELE. That s, wie man die Ross Hook Pattern. TRADING VORSCHRIFTEN FÜR ROSS HOOK MUSTER. Die Roß Haken Muster Formen nach der Bildung von 1-2-3 trading pattern. In the process of waiting for the Ross Hook Pattern to form, you can actually trade the 1-2-3 pattern breakout as well. The ross hook pattern is a breakout forex trading strategy. Once the ross hook forms, you can either place a pending order just above below the ross hook pattern to catch a breakout when it happens or. Or if after the ross hook pattern forms you need to trail your pending orders above the subsequent highs that form for buy setup until price moves back up again and activates your bending buy stop orders. Similarly but opposite for sell stop orders after the formation of ross hook, you can trail you sell stop orders under the lows of each subsequent candlestick that has a higher low until price falls back down and activates your sell stop order. READ Inside Bar Forex Trading Strategy-Learn How to Trade Inside Bar. TAKE PROFIT TARGET OPTIONS FOR ROSS HOOK PATTERN. These are a couple of suggestions you can use to take profit based on the ross hook pattern setup. m easure the distance in pips between point 1 and RH and use that as your take profit target level. measure the distance in pips between point 3 and RH and use that as your take profit target level. measure the distance in pips between RH and the Correction low for a buy setup and RH and correction high for a sell setup and multiply those pips by 2 or 3 and that should give your profit target levels. Or if you don t want to place take profit targets then why not trail stop your trades by moving stop loss behind each peak or low point that forms as your trade moves in favour In a good trending market, this will allow you to ride the trend most of the way and lock in and capture many profitable pips. HOW TO PLACE STOP LOSS AND TRADING RISK MANAGEMENT. Use the nearest peaks and lows for your stop loss placement This way, you have less chance of getting stopped out prematurely. Remember, Every trade you place has potential to be a losing trade So practice prudent trading risk management. In forex t rading you need to cut your losses quickly and and trade with acceptable risk like risking only 1-2 of your trading account in each trade. In that way, you can always live another day to trade an increase your forex trading account. Please share this ross hook chart pattern forex strategy with your friends by clicking those sharing buttons below Thanks. I have found Marco to be both knowledgeable and very helpful, in his teaching of trading He has given me the basics of trading in my 5 lessons with some strategies to work on which will get me up and running very quickly And moving in the right direction to become a profitable trader I would defiantly recommend Marco and will use him again in the future Thanks very much Marco, Gary UK July 2016. 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Trading System Architekt

Algorithmische Trading System Architecture. Previously auf diesem Blog habe ich über die konzeptionelle Architektur eines intelligenten algorithmischen Handelssystems sowie die funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen eines produktion algorithmischen Handelssystems geschrieben Seitdem habe ich eine Systemarchitektur entworfen, die ich glauben könnte Genügen diese architektonischen Anforderungen In diesem Beitrag werde ich die Architektur nach den Richtlinien der ISO IEC IEEE 42010 Systeme und Software Engineering Architektur Beschreibung Standard Nach dieser Norm eine Architektur Beschreibung muss. Contain mehrere standardisierte architektonische Ansichten zB in UML und. Hain Traceability zwischen Designentscheidungen und architektonische Anforderungen. Softwarearchitekturdefinition. Es gibt noch keinen Konsens darüber, was ein System s Architektur ist Im Kontext dieses Artikels ist es definiert als die Infrastruktur, in der Anwendungskomponenten, die funktionale Anforderungen erfüllen, spezifiziert, eingesetzt werden können und Durchgeführt 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 noch 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 hervorragende Handelsentscheidungen, ist aber mit den Organisationen nicht inoperabel. Risikomanagement und Buchhaltungssysteme Wäre dieses System Ihren Erwartungen zu erfüllen. Konzeptuelle Architektur. Eine konzeptionelle Sicht beschreibt hoch Level-Konzepte und Mechanismen, die im System auf höchster Granularität vorhanden sind 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 Aspekt werden Referenzarchitekturen und - muster verwendet Architektonische Muster sind bewährte, generische Strukturen für die Erreichung spezifischer Anforderungen Architektonische Aspekte sind Querschnitts-Sorgen, die mehrere Komponenten umfassen. Event getriebene Architektur - eine Architektur, die produziert, erkennt, verbraucht und reagiert auf Ereignisse Ereignisse beinhalten Echtzeit-Marktbewegungen, komplexe Ereignisse oder Trends und Trading-Events zB die Einreichung eines Auftrags. Dieses Diagramm veranschaulicht die konzeptionelle Architektur des algorithmischen Handelssystems. Referenzarchitekturen. Um eine Analogie zu verwenden, ist eine Referenzarchitektur ähnlich den Blaupausen für eine tragende Wand Dieser Blue-Print kann sein Wiederverwendet für mehrfache Gebäudeentwürfe unabhängig davon, welches Gebäude gebaut wird, da es einen Satz von häufig vorkommenden Anforderungen erfüllt. Ähnlich definiert eine Referenzarchitektur eine Vorlage mit generischen Strukturen und Mechanismen, die verwendet werden können, um eine konkrete Softwarearchitektur zu konstruieren, die spezifische Anforderungen erfüllt Die Architektur für das algorithmische Handelssystem verwendet eine raumbasierte Architektur SBA und eine Modellansicht-Controller MVC als Referenzen Gute Praktiken wie der Betriebsdatenspeicher ODS, das Extrakttransformations - und Last-ETL-Muster sowie ein Data Warehouse DW werden ebenfalls verwendet. Modellansicht Controller - ein Muster, das die Darstellung von Informationen aus der Benutzer-Interaktion mit it. Space-basierte Architektur trennt - spezifiziert eine Infrastruktur, in der lose gekoppelte Verarbeitungseinheiten miteinander über einen gemeinsam genutzten assoziativen Speicher interagieren, der nachstehend als Space bezeichnet wird. Spacebasierte architektonische konzeptionelle Ansicht Model View Controller Originalbild. Strukturelle Ansicht Die Strukturansicht einer Architektur zeigt die Komponenten und Unterkomponenten des algorithmischen Handelssystems Es zeigt auch, wie diese Komponenten auf der physischen Infrastruktur bereitgestellt werden. Die in dieser Ansicht verwendeten UML-Diagramme beinhalten Komponentendiagramme und Bereitstellung Diagramme Im Folgenden finden Sie eine Galerie der Bereitstellungsdiagramme des gesamten algorithmischen Handelssystems und der Verarbeitungseinheiten in der SBA-Referenzarchitektur sowie zugehörige Komponentendiagramme für jeden der Schichten. Ein systemuelles Trading-System Hochwertiges Deployment-Diagramm SBA-Verarbeitungseinheiten-Deployment-Diagramm Auftragsabwicklung Layer-Komponentendiagramm Automatisierte Trader-Event-Processing-Komponenten-Diagramm Datenquelle und Pre-Processing-Layer-Komponentendiagramm MVC-basiertes User Interface-Komponenten-Diagramm. Architectural Tactics. Nach dem Software-Engineering-Institut ist eine architektonische Taktik ein Mittel, um eine Qualitätsanforderung zu befriedigen, indem man einen Aspekt von manipuliert Ein Qualitätsattributmodell durch architektonische Designentscheidungen Ein einfaches Beispiel, das in der algorithmischen Handelssystemarchitektur verwendet wird, manipuliert einen operativen Datenspeicher ODS mit einer kontinuierlichen Abfragekomponente Diese Komponente würde die ODS kontinuierlich analysieren, um komplexe Ereignisse zu identifizieren und zu extrahieren. Folgende Taktiken werden in der Architektur. Das Disruptor-Muster in der Veranstaltung und Auftragswarteschlangen. Shared Speicher für die Veranstaltung und Auftragswarteschlangen. Continuous Abfrage Sprache CQL auf der ODS. Data-Filterung mit dem Filter-Design-Muster auf eingehende Daten. Kongestion Vermeidung Algorithmen auf alle eingehenden und ausgehenden Verbindungen. Active Queue Management AQM und explizite Staus Notification Modity Rechenressourcen mit Kapazitäten für Upgrade skalierbar. Aktiv Redundanz für alle einzelnen Punkte des Versagens. Indexation und optimierte Persistenzstrukturen in der ODS. Schedule regelmäßige Datensicherung und Clean-up-Skripte für ODS. Transaction Histories auf allen Datenbanken. Checksums für alle Aufträge, um Fehler zu erkennen. Enotieren Sie Ereignisse mit Zeitstempeln, um veraltete Ereignisse zu überspringen. Order Validierungsregeln zB maximale Handelsmengen. Automatisierte Trader-Komponenten verwenden eine In-Memory-Datenbank für die Analyse. Zwei Bühnenauthentifizierung für Benutzeroberflächen, die mit den ATs verbinden. Verschlüsselung auf Benutzerschnittstellen und Verbindungen zum ATs. Observer-Design-Muster für die MVC, um Ansichten zu verwalten. Die obige Liste sind nur einige Designentscheidungen, die ich bei der Gestaltung der Architektur identifiziert habe. Es ist keine vollständige Liste der Taktiken Wie das System ist Entwickelte zusätzliche Taktiken sollten über mehrere Ebenen der Granularität eingesetzt werden, um funktionale und nicht-funktionale Anforderungen zu erfüllen. Im Folgenden finden Sie drei Diagramme, die das Disruptor-Designmuster, das Filterdesign-Muster und die kontinuierliche Abfragekomponente beschreiben. Kontinuierliche Abfrage Komponenten-Diagramm Disruptor-Design-Muster-Klassendiagramm Quelle Filter Design-Muster-Klassendiagramm. Behavioural View. This Ansicht einer Architektur zeigt, wie die Komponenten und Ebenen miteinander interagieren sollten Dies ist nützlich bei der Erstellung von Szenarien für das Testen von Architektur-Designs und für das Verständnis des Systems von Ende zu Ende Diese Ansicht besteht aus Sequenz Diagramme und Aktivitätsdiagramme Aktivitätsdiagramme, die den internen Prozess des algorithmischen Handelssystems zeigen und wie Händler mit dem algorithmischen Handelssystem interagieren sollen, sind nachfolgend dargestellt: Eine systematische Trader-Interaktion End-to-End-Algorithmus-Handelsprozess. Technologien und Frameworks. Der letzte Schritt in Entwerfen einer Softwarearchitektur ist es, potenzielle Technologien und Frameworks zu identifizieren, die zur Realisierung der Architektur genutzt werden könnten. Grundsätzlich ist es besser, die bestehenden Technologien zu nutzen, vorausgesetzt, dass sie sowohl funktionale als auch nicht funktionale Anforderungen adäquat erfüllen. Ein Framework ist eine realisierte Referenzarchitektur ZB 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 leistungsstarke Computational Finance-Modellierung unterstützen. Man kann bis zu 50x erreichen Leistungsverbesserungen bei der Ausführung von Monte Carlo Simulationen auf der GPU statt der CPU. 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 verwendet. Apache Hadoop - in der Event, dass das Pervasive Logging eine Voraussetzung ist, dann bietet die Verwendung von Hadoop eine interessante Lösung für das Big-Data-Problem. Hadoop kann in einer Clusterumgebung eingesetzt werden, die CUDA-Technologien unterstützt. AlgoTrader - eine Open Source Algorithmische Handelsplattform AlgoTrader könnte potenziell in der Ort der automatisierten Trader components. FIX Engine - eine eigenständige Anwendung, die die Financial Information Exchange FIX-Protokolle einschließlich FIX, FAST und FIXatdl unterstützt. Während nicht eine Technologie oder ein Framework, sollten Komponenten mit einer API zur Anwendungsprogrammierung integriert werden, um die Interoperabilität zu verbessern Des Systems und seiner Komponenten. Die vorgeschlagene Architektur wurde entworfen, um sehr generische Anforderungen zu erfüllen, die für algorithmische Handelssysteme identifiziert wurden. Im Allgemeinen werden algorithmische Handelssysteme durch drei Faktoren kompliziert, die mit jeder Implementierung variieren. Dependenzen auf externen Unternehmens - und Austauschsystemen. Fragens nicht funktionale Anforderungen Und. Erweiterte architektonische Zwänge. Die vorgeschlagene Softwarearchitektur müsste daher von Fall zu Fall angepasst werden, um spezifische organisatorische und regulatorische Anforderungen zu erfüllen sowie regionale Einschränkungen zu überwinden. Die algorithmische Handelssystemarchitektur sollte als gesehen werden Nur ein Bezugspunkt für Einzelpersonen und Organisationen, die ihre eigenen algorithmischen Handelssysteme entwerfen möchten. Für eine vollständige Kopie und Quellen verwendet, laden Sie bitte eine Kopie meines Berichts Vielen Dank. Best Programmiersprache für algorithmische Trading Systems. One der häufigsten Fragen I Erhalten in der QS Mailbag ist was ist die beste Programmiersprache für algorithmischen Handel Die kurze Antwort ist, dass es keine beste Sprache Strategie Parameter, Leistung, Modularität, Entwicklung, Ausfallsicherheit und Kosten müssen alle berücksichtigt werden Dieser Artikel wird die notwendigen Komponenten eines Algorithmische Trading-System-Architektur und wie Entscheidungen über die Umsetzung beeinflussen die Wahl der Sprache. Zunächst werden die wichtigsten Komponenten eines algorithmischen Handelssystems berücksichtigt werden, wie die Forschungs-Tools, Portfolio-Optimierer, Risikomanager und Ausführungs-Engine Nachfolgend werden verschiedene Handelsstrategien werden Untersucht und wie sie sich auf die Gestaltung des Systems auswirken. Insbesondere wird die Häufigkeit des Handels und des wahrscheinlichen Handelsvolumens diskutiert. Wenn die Handelsstrategie ausgewählt wurde, ist es notwendig, das gesamte System zu architektieren. Dazu gehört auch die Auswahl der Hardware, der Betrieb System s und System-Resilienz gegen seltene, potenziell katastrophale Ereignisse Während die Architektur in Betracht gezogen wird, muss die Leistung berücksichtigt werden - sowohl für die Forschungs-Tools als auch für die Live-Ausführungsumgebung. Was ist das Trading-System zu tun. Before entscheiden Auf die beste Sprache, mit der man ein automatisiertes Handelssystem schreiben muss, ist es notwendig, die Anforderungen zu definieren Ist das System rein Ausführung basiert Wird das System ein Risikomanagement oder ein Portfolio-Konstruktionsmodul benötigen Wird das System einen leistungsstarken Backtester benötigen Für die meisten Strategien Das Handelssystem kann in zwei Kategorien aufgeteilt werden Forschung und Signalerzeugung. Forschung beschäftigt sich mit der Bewertung einer Strategieleistung über historische Daten Der Prozess der Auswertung einer Handelsstrategie gegenüber früheren Marktdaten ist bekannt als Backtesting Die Datengröße und die algorithmische Komplexität haben Ein großer Einfluss auf die rechnerische Intensität der Backtester CPU-Geschwindigkeit und Parallelität sind oft die begrenzenden Faktoren bei der Optimierung der Forschungs-Durchlauf-Geschwindigkeit. Signal-Generierung ist mit der Erzeugung einer Reihe von Handelssignalen aus einem Algorithmus und Senden solcher Aufträge auf den Markt, in der Regel über eine Brokerage Für bestimmte Strategien ist ein hohes Leistungsniveau erforderlich IO-Themen wie Netzwerkbandbreite und Latenz sind oft der begrenzende Faktor bei der Optimierung von Ausführungssystemen So kann die Wahl der Sprachen für jede Komponente Ihres Gesamtsystems ganz anders sein. Typ, Frequenz und Volumen Der Strategie Die Art der verwendeten algorithmischen Strategie wird sich erheblich auf die Gestaltung des Systems auswirken. Es wird notwendig sein, die gehandelten Märkte, die Konnektivität mit externen Datenanbietern, die Häufigkeit und das Volumen der Strategie, den Kompromiss zu berücksichtigen Zwischen der Leichtigkeit der Entwicklung und Performance-Optimierung, sowie jede benutzerdefinierte Hardware, einschließlich co-lokalisierte benutzerdefinierte Server, GPUs oder FPGAs, die erforderlich sein könnten. Die Technologie-Entscheidungen für eine niederfrequente US-Aktien-Strategie wird sich weit von denen von einem hohen unterscheiden - Frequenzstatistische Arbitrage-Strategie Handel auf dem Futures-Markt Vor der Wahl der Sprache müssen viele Datenverkäufer ausgewertet werden, die sich auf eine Strategie zur Hand beziehen. Es wird notwendig sein, die Konnektivität mit dem Anbieter, die Struktur der APIs, die Aktualität der Daten, Speicheranforderungen und Resiliency im Angesicht eines Anbieters, der offline geht Es ist auch klug, schnellen Zugriff auf mehrere Anbieter zu besitzen. Verschiedene Instrumente haben alle ihre eigenen Speicherquirks, Beispiele dafür sind mehrere Tickersymbole für Aktien und Verfallsdaten für Futures nicht zu Erwähnen spezifische OTC-Daten Dies muss in die Plattform-Design berücksichtigt werden. Frequenz der Strategie ist wahrscheinlich einer der größten Treiber, wie die Technologie-Stack definiert werden Strategien, die Daten häufiger als minutely oder zweitens Bars benötigen erhebliche Betrachtung mit In Bezug auf die Leistung. Eine Strategie, die zweitens Stäbe übersteigt, dh Tick-Daten führt zu einem leistungsgesteuerten Design als primäre Anforderung Für Hochfrequenz-Strategien muss eine beträchtliche Menge an Marktdaten gespeichert und ausgewertet werden. Software wie HDF5 oder kdb werden häufig für diese verwendet Rollen, um die umfangreichen Datenmengen für HFT-Anwendungen zu verarbeiten, muss ein weitgehend optimiertes Backtester - und Ausführungssystem CC verwendet werden, mit einigen Assemblern ist wahrscheinlich der stärkste Sprachkandidat. Ultra-Hochfrequenz-Strategien werden mit Sicherheit sicherlich benutzerdefinierte Hardware erfordern Als FPGAs, Austausch-Co-Location und Kern-Netzwerk-Interface-Tuning. Research Systems. Research-Systeme beinhalten in der Regel eine Mischung aus interaktiver Entwicklung und automatisierte Scripting Das ehemalige findet oft in einer IDE wie Visual Studio, MatLab oder R Studio Letzteres beinhaltet umfangreiche numerische Berechnungen über zahlreiche Parameter und Datenpunkte Dies führt zu einer Sprachwahl, die eine einfache Umgebung bietet, um Code zu testen, bietet aber auch eine ausreichende Leistung, um Strategien über mehrere Parameterdimensionen auszuwerten. Typische IDEs in diesem Raum sind Microsoft Visual CC, das umfangreiche Debugging-Dienstprogramme enthält, Code-Completion-Funktionen über Intellisense und einfache Übersichten des gesamten Projektstapels über die Datenbank ORM, LINQ MatLab, die für umfangreiche numerische lineare Algebra und vektorisierte Operationen konzipiert ist, aber in einer interaktiven Konsolenart R Studio, die die R statistische Sprachkonsole vollständig verpackt - Fleded IDE Eclipse IDE für Linux Java und C und semi-proprietäre IDEs wie Enthought Canopy für Python, die Datenanalyse Bibliotheken wie NumPy SciPy scikit-lernen und Pandas in einer einzigen interaktiven Konsolenumgebung enthalten. Für numerische Backtesting, alle Oberhalb von Sprachen sind geeignet, obwohl es nicht notwendig ist, eine GUI-IDE zu verwenden, da der Code im Hintergrund ausgeführt wird. Die Hauptbetrachtung in diesem Stadium ist die der Ausführungsgeschwindigkeit Eine kompilierte Sprache wie C ist oft nützlich, wenn die Backtesting-Parameter-Dimensionen sind Groß Denken Sie daran, dass es notwendig ist, vor solchen Systemen vorsichtig zu sein, wenn dies der Fall ist. Interpretierte Sprachen wie Python nutzen oft Hochleistungsbibliotheken wie NumPy-Pandas für den Backtesting-Schritt, um ein vernünftiges Maß an Wettbewerbsfähigkeit aufrechtzuerhalten Kompilierte Äquivalente Letztlich wird die für das Backtesting gewählte Sprache durch spezifische algorithmische Bedürfnisse sowie die Bandbreite der Bibliotheken, die in der Sprache mehr dazu verfügbar sind, bestimmt. Allerdings kann die Sprache, die für den Backtester und die Forschungsumgebungen verwendet wird, völlig unabhängig von den verwendeten sein Die Portfolio-Konstruktion, das Risikomanagement und die Ausführungskomponenten, wie man sehen wird. Portfolio Construction und Risk Management. Die Portfolio-Konstruktion und Risikomanagement-Komponenten werden oft von Einzelhandels-Algorithmen Trader übersehen Dies ist fast immer ein Fehler Diese Tools bieten den Mechanismus, mit dem Kapital wird Bewahrt werden Sie versuchen nicht nur, die Anzahl der riskanten Wetten zu lindern, sondern auch die Churn of the Trades selbst zu reduzieren und die Transaktionskosten zu reduzieren. Hochentwickelte Versionen dieser Komponenten können einen signifikanten Einfluss auf die Qualität und die Konsequenz der Profitabilität haben. Es ist einfach, eine Stabile Strategien, da der Portfolio-Konstruktionsmechanismus und der Risikomanager leicht modifiziert werden können, um mehrere Systeme zu behandeln. So sollten sie zu Beginn der Gestaltung eines algorithmischen Handelssystems als wesentliche Komponenten betrachtet werden. Die Aufgabe des Portfolio-Bausystems ist es, einen Satz zu setzen Der gewünschten Trades und produzieren die Menge der tatsächlichen Trades, die Churn minimieren, halten Belichtungen zu verschiedenen Faktoren wie Sektoren, Asset-Klassen, Volatilität etc. und optimieren die Zuweisung von Kapital auf verschiedene Strategien in einem Portfolio. Portfolio-Konstruktion reduziert sich oft auf eine lineare Algebra Problem Wie z. B. eine Matrixfaktorisierung und damit die Leistung hängt stark von der Effektivität der numerischen linearen Algebra-Implementierung ab. Gemeinsame Bibliotheken beinhalten uBLAS LAPACK und NAG für C MatLab besitzt auch weitgehend optimierte Matrixoperationen Python nutzt NumPy SciPy für solche Berechnungen Ein häufig neu ausgewogenes Portfolio wird benötigt Eine kompilierte und gut optimierte Matrixbibliothek, um diesen Schritt auszuführen, um den Handelssystem nicht zu verschränken. Das Risikomanagement ist ein weiterer äußerst wichtiger Teil eines algorithmischen Handelssystems. Das Risiko kann in vielen Formen kommen. Erhöhte Volatilität, obwohl dies als wünschenswert angesehen werden kann Bestimmte Strategien, erhöhte Korrelationen zwischen Assetklassen, Gegenpartei-Default, Server-Ausfälle, Black-Swan-Events und unentdeckte Bugs im Handelscode, um einige zu nennen. Risk Management-Komponenten versuchen und erwarten die Auswirkungen von übermäßiger Volatilität und Korrelation zwischen Asset-Klassen und Ihre nachfolgenden Auswirkungen auf das Handelskapital Oft reduziert sich dies auf eine Reihe von statistischen Berechnungen wie Monte Carlo Stresstests Dies ist sehr ähnlich wie die rechnerischen Bedürfnisse einer Derivate-Pricing-Engine und als solche wird CPU-gebunden Diese Simulationen sind sehr parallelisierbar siehe unten Und bis zu einem gewissen Grad ist es möglich, Hardware auf das Problem zu werfen. Execution Systems. Der Job des Ausführungssystems ist es, gefilterte Handelssignale aus dem Portfolio Bau-und Risikomanagement-Komponenten zu erhalten und senden sie auf eine Vermittlung oder andere Mittel Des Marktzugangs Für die Mehrheit der Einzelhandels-algorithmischen Handelsstrategien beinhaltet dies eine API - oder FIX-Verbindung zu einem Brokerage wie Interactive Brokers. Die primären Überlegungen bei der Entscheidung über eine Sprache beinhalten die Qualität der API, die Sprache-Wrapper-Verfügbarkeit für eine API, die Ausführungsfrequenz und Die erwartete Schlupf. Die Qualität der API bezieht sich auf, wie gut dokumentiert es ist, welche Art von Leistung, die es bietet, ob es Standalone-Software benötigt, um zugegriffen werden, oder ob ein Gateway kann in einer kopflosen Weise dh keine GUI Im Falle von Interaktive Broker, das Trader WorkStation-Tool muss in einer GUI-Umgebung ausgeführt werden, um auf ihre API zuzugreifen. Ich musste einmal eine Desktop Ubuntu-Edition auf einen Amazon-Cloud-Server installieren, um interaktive Broker remote zu nutzen, nur aus diesem Grund. Die meisten APIs werden bereitgestellt Eine C - und Java-Schnittstelle Es ist in der Regel bis zu der Community, sprachspezifische Wrapper für C, Python, R, Excel und MatLab zu entwickeln. Beachten Sie, dass bei jedem zusätzlichen Plugin, das speziell API-Wrapper verwendet wird, ein Spielraum für Bugs besteht, um ins System zu kriechen. Immer Test-Plugins dieser Art und sicherzustellen, dass sie aktiv gepflegt werden Ein lohnender Messgerät ist zu sehen, wie viele neue Updates zu einer Codebasis in den letzten Monaten gemacht wurden. Execution Frequenz ist von größter Bedeutung in der Ausführung Algorithmus Beachten Sie, dass Hunderte von Aufträgen gesendet werden können Jede Minute und als solche Leistung ist kritisch Schlupf wird durch eine schlecht durchführende Ausführung System entstehen und dies wird einen dramatischen Einfluss auf die Rentabilität. Statically-typisierte Sprachen siehe unten wie C Java sind in der Regel optimal für die Ausführung, aber es ist ein Trade - In der Entwicklungszeit, Test und Wartungsfreundlichkeit Dynamisch typisierte Sprachen wie Python und Perl sind jetzt in der Regel schnell genug Immer sicherstellen, dass die Komponenten modular aufgebaut sind, siehe unten, so dass sie als Systemwaage ausgetauscht werden können. Architektonische Planung und Entwicklung Prozess. Die Komponenten eines Handelssystems, seine Häufigkeit und Volumen Anforderungen wurden oben diskutiert, aber System-Infrastruktur noch nicht abgedeckt werden diejenigen, die als Einzelhändler oder arbeiten in einem kleinen Fonds wird wahrscheinlich tragen viele Hüte Es wird notwendig sein, das Alpha-Modell, das Risikomanagement und die Ausführungsparameter abdecken zu können, und auch die endgültige Implementierung des Systems. Bevor es um spezifische Sprachen geht, wird die Gestaltung einer optimalen Systemarchitektur diskutiert. Separation of Concerns. One der wichtigsten Entscheidungen, die zu Beginn getroffen werden müssen, ist, wie man die Anliegen eines Handelssystems trennen. In der Softwareentwicklung bedeutet dies im Wesentlichen, wie man die verschiedenen Aspekte des Handelssystems in getrennte modulare Komponenten zerlegt. Durch die Belichtung von Schnittstellen an jedem der Komponenten ist es möglich Ist einfach, Teile des Systems für andere Versionen auszutauschen, die Leistung, Zuverlässigkeit oder Wartung unterstützen, ohne irgendeinen externen Abhängigkeitscode zu ändern. Dies ist die beste Praxis für solche Systeme Für Strategien bei niedrigeren Frequenzen werden solche Praktiken empfohlen Für den Hochfrequenzhandel das Regelbuch Müsste auf Kosten der Optimierung des Systems für noch mehr Leistung ignoriert werden Ein stärker gekoppeltes System kann wünschenswert sein. Das Erstellen einer Komponentenkarte eines algorithmischen Handelssystems ist einen Artikel an sich wert. Allerdings ist ein optimaler Ansatz, um sicherzustellen, dass es dort ist Sind getrennte Komponenten für die historischen und Echtzeit-Marktdateneingaben, Datenspeicherung, Datenzugriffs-API, Backtester, Strategieparameter, Portfolio-Konstruktion, Risikomanagement und automatisierte Ausführungssysteme. Zum Beispiel, wenn der verwendete Datenspeicher derzeit noch unterdurchschnittlich ist Bei signifikanten Optimierungsstufen kann es mit minimaler Umschreibung auf die Datenaufnahme oder Datenzugriffs-API ausgetauscht werden. Soweit die als Backtester und nachfolgende Komponenten betroffen sind, gibt es keinen Unterschied. Ein weiterer Vorteil von getrennten Komponenten ist, dass es eine Vielzahl erlaubt Der Programmiersprachen, die im Gesamtsystem verwendet werden sollen Es besteht keine Notwendigkeit, auf eine einzige Sprache beschränkt zu sein, wenn die Kommunikationsmethode der Komponenten sprachunabhängig ist. Dies ist der Fall, wenn sie über TCP IP, ZeroMQ oder eine andere Sprache kommunizieren, Unabhängiges Protokoll. Als ein konkretes Beispiel betrachten wir den Fall eines Backtesting-Systems, das in C für die Nummer Crunching-Performance geschrieben wird, während die Portfolio-Manager und Ausführungs-Systeme in Python mit SciPy und IBPy. Performance Überlegungen geschrieben werden. Performance ist ein wichtiger Aspekt für die meisten Handelsstrategien Für höhere Frequenzstrategien ist es der wichtigste Faktor Leistung umfasst eine Vielzahl von Themen wie die algorithmische Ausführungsgeschwindigkeit, die Netzwerklatenz, die Bandbreite, die Daten IO, die Parallelität und die Skalierung der Parallelität. Jeder dieser Bereiche wird individuell von großen Lehrbüchern abgedeckt Dieser Artikel wird nur die Oberfläche jedes Themas kratzen Architektur und Sprachwahl wird nun in Bezug auf ihre Auswirkungen auf die Leistung diskutiert werden. Die vorherrschende Weisheit, wie von Donald Knuth einer der Väter der Informatik, ist, dass vorzeitige Optimierung ist die Wurzel von Alles Böse Dies ist fast immer der Fall - außer beim Aufbau eines hochfrequenten Trading-Algorithmus Für diejenigen, die an niedrigeren Frequenzstrategien interessiert sind, ist ein gemeinsamer Ansatz, ein System auf die einfachste Art und Weise zu bauen und nur zu optimieren, wenn Engpässe beginnen zu erscheinen. Profiling Werkzeuge werden verwendet, um festzustellen, wo Engpässe entstehen Profile für alle oben aufgeführten Faktoren, entweder in einer MS Windows oder Linux-Umgebung Es gibt viele Betriebssystem-und Sprach-Tools zur Verfügung, um dies zu tun, sowie Drittanbieter-Dienstprogramme Sprachwahl wird gemacht werden Jetzt diskutiert werden im Rahmen von performance. C, Java, Python, R und MatLab alle enthalten Hochleistungs-Bibliotheken entweder als Teil ihrer Standard-oder extern für grundlegende Datenstruktur und algorithmische Arbeit C Schiffe mit der Standard-Vorlage-Bibliothek, während Python enthält NumPy SciPy Gemeinsame mathematische Aufgaben sind in diesen Bibliotheken zu finden und es ist selten von Vorteil, eine neue Implementierung zu schreiben. Eine Ausnahme ist, wenn eine hochgradig maßgeschneiderte Hardwarearchitektur erforderlich ist und ein Algorithmus umfangreiche Verwendung von proprietären Erweiterungen wie benutzerdefinierte Caches macht Neuerung des Rades verschwendet Zeit, die besser ausgegeben werden könnte, um andere Teile der Handelsinfrastruktur zu entwickeln und zu optimieren. Entwicklungszeit ist vor allem im Kontext von Sohlenentwicklern äußerst wertvoll. Die Latenz ist oft ein Thema des Ausführungssystems, da sich die Forschungsinstrumente meist befinden Die gleiche Maschine Für die ehemalige Latenz kann an mehreren Punkten entlang der Ausführungspfad auftreten Datenbanken müssen konsultiert werden Datenträger Netzwerk Latenz, Signale müssen generiert werden Betriebssystem, kernal Messaging Latenz, Handel Signale gesendet NIC Latenz und Bestellungen verarbeitete Austausch-Systeme interne Latenz Höhere Frequenzoperationen ist es notwendig, sich mit der kernalen Optimierung und der Optimierung der Netzübertragung vertraut zu machen. Dies ist ein tiefer Bereich und liegt weit über den Rahmen des Artikels hinaus, aber wenn ein UHFT-Algorithmus gewünscht wird, dann ist die Kenntnis der erforderlichen Kenntnisse bekannt. Caching ist sehr nützlich in der Toolkit eines quantitativen Handelsentwicklers Caching bezieht sich auf das Konzept der Speicherung von häufig zugegriffenen Daten in einer Weise, die einen leistungsfähigeren Zugriff ermöglicht, auf Kosten der potenziellen Verschärfung der Daten Ein gemeinsamer Anwendungsfall tritt bei der Webentwicklung auf Wenn Sie Daten aus einer disk-backed relationalen Datenbank und setzen sie in den Speicher Jede nachfolgende Anfragen für die Daten müssen nicht auf die Datenbank und so Performance-Gewinne können signifikant sein. Für Handelssituationen Caching kann sehr vorteilhaft sein Zum Beispiel der aktuelle Zustand Eines Strategieportfolios kann in einem Cache gespeichert werden, bis es neu ausgeglichen wird, so dass die Liste nicht auf jede Schleife des Trading-Algorithmus regeneriert werden muss. Solche Regeneration ist wahrscheinlich eine hohe CPU - oder Festplatten-IO-Operation. Jedoch ist das Caching Nicht ohne eigene Probleme Regeneration von Cache-Daten auf einmal, aufgrund der volatilen Natur des Cache-Speichers, kann erhebliche Nachfrage nach Infrastruktur stellen Ein weiteres Problem ist Dog-Piling, wo mehrere Generationen einer neuen Cache-Kopie unter extrem hoher Belastung durchgeführt werden, Was zu Kaskadenfehlern führt. Dynamische Speicherzuordnung ist ein teurer Vorgang in der Softwareausführung So ist es zwingend erforderlich, dass hochleistungsfähige Handelsanwendungen bewusst sind, wie Speicher während des Programmablaufs zugewiesen und freigegeben wird. Neuere Sprachstandards wie Java, C und Python Alle führen automatische Müllabfuhr, die sich auf die Freigabe von dynamisch zugewiesenen Speicher bezieht, wenn Objekte aus dem Geltungsbereich gehen. Garbage-Sammlung ist äußerst nützlich während der Entwicklung, da es Fehler reduziert und hilft Lesbarkeit Allerdings ist es oft sub-optimale für bestimmte Hochfrequenz-Handelsstrategien Custom Müll Sammlung ist oft für diese Fälle erwünscht In Java, zum Beispiel durch Abstimmung der Garbage Collector und Heap-Konfiguration, ist es möglich, hohe Leistung für HFT-Strategien zu erhalten. C doesn t bieten eine native Garbage Collector und so ist es notwendig, alle Speicher zu behandeln Zuteilung Deallokation als Teil einer Objekt-S-Implementierung Während potenziell fehleranfällige potenziell führen zu baumelnden Zeiger ist es äußerst nützlich, um feinkörnige Kontrolle darüber, wie Objekte auf dem Haufen für bestimmte Anwendungen erscheinen Bei der Auswahl einer Sprache stellen Sie sicher, wie der Müllsammler zu studieren Arbeitet und ob es modifiziert werden kann, um für einen bestimmten Anwendungsfall zu optimieren. Viele Operationen in algorithmischen Handelssystemen sind der Parallelisierung zugänglich. Dies bezieht sich auf das Konzept der Durchführung mehrerer programmatischer Operationen zur gleichen Zeit, dh parallel, so genannte peinlich parallele Algorithmen Beinhalten Schritte, die vollständig unabhängig von anderen Schritten berechnet werden können. Bestimmte statistische Operationen wie Monte-Carlo-Simulationen sind ein gutes Beispiel für peinlich parallele Algorithmen, da jede zufällige Zeichnung und nachfolgende Pfadoperation ohne Kenntnis anderer Pfade berechnet werden können. Andere Algorithmen sind nur Teilweise parallelisierbare Fluiddynamiksimulationen sind ein Beispiel, bei dem die Berechnungsdomäne unterteilt werden kann, aber letztlich müssen diese Domänen miteinander kommunizieren und somit sind die Operationen teilweise sequentiell. Parallelisierbare Algorithmen unterliegen dem Amdahlschen Gesetz, das eine theoretische Obergrenze darstellt Die Leistungssteigerung eines parallelisierten Algorithmus bei N separaten Prozessen zB auf einem CPU-Core oder Thread. Parallelisierung ist zunehmend wichtiger als Optimierungsmechanismus, da die Prozessor-Taktraten stagniert haben, da neuere Prozessoren viele Kerne enthalten, mit denen parallel geschaltet werden kann Berechnungen Der Anstieg der Consumer-Grafik-Hardware vorwiegend für Videospiele hat zur Entwicklung von Graphic Processing Units GPUs geführt, die Hunderte von Cores für sehr gleichzeitige Operationen enthalten. Diese GPUs sind jetzt sehr erschwinglich High-Level Frameworks wie Nvidia s CUDA führen zu Weit verbreitete Adoption in Akademie und Finanzen. Sie GPU-Hardware ist in der Regel nur für den Forschungsaspekt der quantitativen Finanzierung geeignet, während andere spezialisierte Hardware einschließlich Field-Programmable Gate Arrays - FPGAs für U HFT verwendet werden. Die meisten modernen Langungen unterstützen ein gewisses Maß an Parallelität Multithreading So ist es einfach, einen Backtester zu optimieren, da alle Berechnungen in der Regel unabhängig von den anderen sind. Skalierung in Software Engineering und Operationen bezieht sich auf die Fähigkeit des Systems, konsequent zunehmende Lasten in Form von größeren Anfragen, höherer Prozessorverbrauch und mehr zu behandeln memory allocation In algorithmic trading a strategy is able to scale if it can accept larger quantities of capital and still produce consistent returns The trading technology stack scales if it can endure larger trade volumes and increased latency, without bottlenecking. While systems must be designed to scale , it is often hard to predict beforehand where a bottleneck will occur Rigourous logging, testing, profiling and monitoring will aid greatly in allowing a system to scale Languages themselves are often described as unscalable This is usually the result of misinformation, rather than hard fact It is the total technology stack that should be ascertained for scalability, not the language Clearly certain languages have greater performance than others in particular use cases, but one language is never better than another in every sense. One means of managing scale is to separate concerns, as stated above In order to further introduce the ability to handle spikes in the system ie sudden volatility which triggers a raft of trades , it is useful to create a message queuing architecture This simply means placing a message queue system between components so that orders are stacked up if a certain component is unable to process many requests. Rather than requests being lost they are simply kept in a stack until the message is handled This is particularly useful for sending trades to an execution engine If the engine is suffering under heavy latency then it will back up trades A queue between the trade signal generator and the execution API will alleviate this issue at the expense of potential trade slippage A well-respected open source message queue broker is RabbitMQ. Hardware and Operating Systems. The hardware running your strategy can have a significant impact on the profitability of your algorithm This is not an issue restricted to high frequency traders either A poor choice in hardware and operating system can lead to a machine crash or reboot at the most inopportune moment Thus it is necessary to consider where your application will reside The choice is generally between a personal desktop machine, a remote server, a cloud provider or an exchange co-located server. Desktop machines are simple to install and administer, especially with newer user friendly operating systems such as Windows 7 8, Mac OSX and Ubuntu Desktop systems do possess some significant drawbacks, however The foremost is that the versions of operating systems designed for desktop machines are likely to require reboots patching and often at the worst of times They also use up more computational resources by the virtue of requiring a graphical user interface GUI. Utilising hardware in a home or local office environment can lead to internet connectivity and power uptime problems The main benefit of a desktop system is that significant computational horsepower can be purchased for the fraction of the cost of a remote dedicated server or cloud based system of comparable speed. A dedicated server or cloud-based machine, while often more expensive than a desktop option, allows for more significant redundancy infrastructure, such as automated data backups, the ability to more straightforwardly ensure uptime and remote monitoring They are harder to administer since they require the ability to use remote login capabilities of the operating system. In Windows this is generally via the GUI Remote Desktop Protocol RDP In Unix-based systems the command-line Secure SHell SSH is used Unix-based server infrastructure is almost always command-line based which immediately renders GUI-based programming tools such as MatLab or Excel to be unusable. A co-located server, as the phrase is used in the capital markets, is simply a dedicated server that resides within an exchange in order to reduce latency of the trading algorithm This is absolutely necessary for certain high frequency trading strategies, which rely on low latency in order to generate alpha. The final aspect to hardware choice and the choice of programming language is platform-independence Is there a need for the code to run across multiple different operating systems Is the code designed to be run on a particular type of processor architecture, such as the Intel x86 x64 or will it be possible to execute on RISC processors such as those manufactured by ARM These issues will be highly dependent upon the frequency and type of strategy being implemented. Resilience and Testing. One of the best ways to lose a lot of money on algorithmic trading is to create a system with no resiliency This refers to the durability of the sytem when subject to rare events, such as brokerage bankruptcies, sudden excess volatility, region-wide downtime for a cloud server provider or the accidental deletion of an entire trading database Years of profits can be eliminated within seconds with a poorly-designed architecture It is absolutely essential to consider issues such as debuggng, testing, logging, backups, high-availability and monitoring as core components of your system. It is likely that in any reasonably complicated custom quantitative trading application at least 50 of development time will be spent on debugging, testing and maintenance. Nearly all programming languages either ship with an associated debugger or possess well-respected third-party alternatives In essence, a debugger allows execution of a program with insertion of arbitrary break points in the code path, which temporarily halt execution in order to investigate the state of the system The main benefit of debugging is that it is possible to investigate the behaviour of code prior to a known crash point. Debugging is an essential component in the toolbox for analysing programming errors However, they are more widely used in compiled languages such as C or Java, as interpreted languages such as Python are often easier to debug due to fewer LOC and less verbose statements Despite this tendency Python does ship with the pdb which is a sophisticated debugging tool The Microsoft Visual C IDE possesses extensive GUI debugging utilities , while for the command line Linux C programmer, the gdb debugger exists. Testing in software development refers to the process of applying known parameters and results to specific functions, methods and objects within a codebase, in order to simulate behaviour and evaluate multiple code - paths, helping to ensure that a system behaves as it should A more recent paradigm is known as Test Driven Development TDD , where test code is developed against a specified interface with no implementation Prior to the completion of the actual codebase all tests will fail As code is written to fill in the blanks , the tests will eventually all pass, at which point development should cease. TDD requires extensive upfront specification design as well as a healthy degree of discipline in order to carry out successfully In C , Boost provides a unit testing framework In Java, the JUnit library exists to fulfill the same purpose Python also has the unittest module as part of the standard library Many other languages possess unit testing frameworks and often there are multiple options. In a production environment, sophisticated logging is absolutely essential Logging refers to the process of outputting messages, with various degrees of severity, regarding execution behaviour of a system to a flat file or database Logs are a first line of attack when hunting for unexpected program runtime behaviour Unfortunately the shortcomings of a logging system tend only to be discovered after the fact As with backups discussed below, a logging system should be given due consideration BEFORE a system is designed. Both Microsoft Windows and Linux come with extensive system logging capability and programming languages tend to ship with standard logging libraries that cover most use cases It is often wise to centralise logging information in order to analyse it at a later date, since it can often lead to ideas about improving performance or error reduction, which will almost certainly have a positive impact on your trading returns. While logging of a system will provide information about what has transpired in the past, monitoring of an application will provide insight into what is happening right now All aspects of the system should be considered for monitoring System level metrics such as disk usage, available memory, network bandwidth and CPU usage provide basic load information. Trading metrics such as abnormal prices volume, sudden rapid drawdowns and account exposure for different sectors markets should also be continuously monitored Further, a threshold system should be instigated that provides notification when certain metrics are breached, elevating the notification method email, SMS, automated phone call depending upon the severity of the metric. System monitoring is often the domain of the system administrator or operations manager However, as a sole trading developer, these metrics must be established as part of the larger design Many solutions for monitoring exist proprietary, hosted and open source, which allow extensive customisation of metrics for a particular use case. Backups and high availability should be prime concerns of a trading system Consider the following two questions 1 If an entire production database of market data and trading history was deleted without backups how would the research and execution algorithm be affected 2 If the trading system suffers an outage for an extended period with open positions how would account equity and ongoing profitability be affected The answers to both of these questions are often sobering. It is imperative to put in place a system for backing up data and also for testing the restoration of such data Many individuals do not test a restore strategy If recovery from a crash has not been tested in a safe environment, what guarantees exist that restoration will be available at the worst possible moment. Similarly, high availability needs to be baked in from the start Redundant infrastructure even at additional expense must always be considered, as the cost of downtime is likely to far outweigh the ongoing maintenance cost of such systems I won t delve too deeply into this topic as it is a large area, but make sure it is one of the first considerations given to your trading system. Choosing a Language. Considerable detail has now been provided on the various factors that arise when developing a custom high - performance algorithmic trading system The next stage is to discuss how programming languages are generally categorised. Type Systems. When choosing a language for a trading stack it is necessary to consider the type system The languages which are of interest for algorithmic trading are either statically - or dynamically-typed A statically-typed language performs checks of the types eg integers, floats, custom classes etc during the compilation process Such languages include C and Java A dynamically-typed language performs the majority of its type-checking at runtime Such languages include Python , Perl and JavaScript. For a highly numerical system such as an algorithmic trading engine, type-checking at compile time can be extremely beneficial, as it can eliminate many bugs that would otherwise lead to numerical errors However, type-checking doesn t catch everything , and this is where exception handling comes in due to the necessity of having to handle unexpected operations Dynamic languages ie those that are dynamically-typed can often lead to run-time errors that would otherwise be caught with a compilation-time type-check For this reason, the concept of TDD see above and unit testing arose which, when carried out correctly, often provides more safety than compile-time checking alone. Another benefit of statically-typed languages is that the compiler is able to make many optimisations that are otherwise unavailable to the dynamically - typed language, simply because the type and thus memory requirements are known at compile-time In fact, part of the inefficiency of many dynamically-typed languages stems from the fact that certain objects must be type-inspected at run - time and this carries a performance hit Libraries for dynamic languages, such as NumPy SciPy alleviate this issue due to enforcing a type within arrays. Open Source or Proprietary. One of the biggest choices available to an algorithmic trading developer is whether to use proprietary commercial or open source technologies There are advantages and disadvantages to both approaches It is necessary to consider how well a language is supported, the activity of the community surrounding a language, ease of installation and maintenance, quality of the documentation and any licensing maintenance costs. The Microsoft stack including Visual C , Visual C and MathWorks MatLab are two of the larger proprietary choices for developing custom algorithmic trading software Both tools have had significant battle testing in the financial space, with the former making up the predominant software stack for investment banking trading infrastructure and the latter being heavily used for quantitative trading research within investment funds. Microsoft and MathWorks both provide extensive high quality documentation for their products Further, the communities surrounding each tool are very large with active web forums for both The software allows cohesive integration with multiple languages such as C , C and VB, as well as easy linkage to other Microsoft products such as the SQL Server database via LINQ MatLab also has many plugins libraries some free, some commercial for nearly any quantitative research domain. There are also drawbacks With either piece of software the costs are not insignificant for a lone trader although Microsoft does provide entry-level version of Visual Studio for free Microsoft tools play well with each other, but integrate less well with external code Visual Studio must also be executed on Microsoft Windows, which is arguably far less performant than an equivalent Linux server which is optimally tuned. MatLab also lacks a few key plugins such as a good wrapper around the Interactive Brokers API, one of the few brokers amenable to high-performance algorithmic trading The main issue with proprietary products is the lack of availability of the source code This means that if ultra performance is truly required, both of these tools will be far less attractive. Open source tools have been industry grade for sometime Much of the alternative asset space makes extensive use of open - source Linux, MySQL PostgreSQL, Python, R, C and Java in high-performance production roles However, they are far from restricted to this domain Python and R, in particular, contain a wealth of extensive numerical libraries for performing nearly any type of data analysis imaginable, often at execution speeds comparable to compiled languages, with certain caveats. The main benefit of using interpreted languages is the speed of development time Python and R require far fewer lines of code LOC to achieve similar functionality, principally due to the extensive libraries Further, they often allow interactive console based development, rapidly reducing the iterative development process. Given that time as a developer is extremely valuable, and execution speed often less so unless in the HFT space , it is worth giving extensive consideration to an open source technology stack Python and R possess significant development communities and are extremely well supported, due to their popularity Documentation is excellent and bugs at least for core libraries remain scarce. Open source tools often suffer from a lack of a dedicated commercial support contract and run optimally on systems with less-forgiving user interfaces A typical Linux server such as Ubuntu will often be fully command-line oriented In addition, Python and R can be slow for certain execution tasks There are mechanisms for integrating with C in order to improve execution speeds, but it requires some experience in multi-language programming. While proprietary software is not immune from dependency versioning issues it is far less common to have to deal with incorrect library versions in such environments Open source operating systems such as Linux can be trickier to administer. I will venture my personal opinion here and state that I build all of my trading tools with open source technologies In particular I use Ubuntu, MySQL, Python, C and R The maturity, community size, ability to dig deep if problems occur and lower total cost ownership TCO far outweigh the simplicity of proprietary GUIs and easier installations Having said that, Microsoft Visual Studio especially for C is a fantastic Integrated Development Environment IDE which I would also highly recommend. Batteries Included. The header of this section refers to the out of the box capabilities of the language - what libraries does it contain and how good are they This is where mature languages have an advantage over newer variants C , Java and Python all now possess extensive libraries for network programming, operating system interaction, GUIs, regular expressions regex , iteration and basic algorithms. C is famed for its Standard Template Library STL which contains a wealth of high performance data structures and algorithms for free Python is known for being able to communicate with nearly any other type of system protocol especially the web , mostly through its own standard library R has a wealth of statistical and econometric tools built in, while MatLab is extremely optimised for any numerical linear algebra code which can be found in portfolio optimisation and derivatives pricing, for instance. Outside of the standard libraries, C makes use of the Boost library, which fills in the missing parts of the standard library In fact, many parts of Boost made it into the TR1 standard and subsequently are available in the C 11 spec, including native support for lambda expressions and concurrency. Python has the high performance NumPy SciPy Pandas data analysis library combination, which has gained widespread acceptance for algorithmic trading research Further, high-performance plugins exist for access to the main relational databases, such as MySQL MySQL C , JDBC Java MatLab , MySQLdb MySQL Python and psychopg2 PostgreSQL Python Python can even communicate with R via the RPy plugin. An often overlooked aspect of a trading system while in the initial research and design stage is the connectivity to a broker API Most APIs natively support C and Java, but some also support C and Python , either directly or with community-provided wrapper code to the C APIs In particular, Interactive Brokers can be connected to via the IBPy plugin If high-performance is required, brokerages will support the FIX protocol. As is now evident, the choice of programming language s for an algorithmic trading system is not straightforward and requires deep thought The main considerations are performance, ease of development, resiliency and testing, separation of concerns, familiarity, maintenance, source code availability, licensing costs and maturity of libraries. The benefit of a separated architecture is that it allows languages to be plugged in for different aspects of a trading stack, as and when requirements change A trading system is an evolving tool and it is likely that any language choices will evolve along with it. Just Getting Started with Quantitative Trading. Trading Floor Architecture. Trading Floor Architecture. Executive Overview. Increased competition, higher market data volume, and new regulatory demands are some of the driving forces behind industry changes Firms are trying to maintain their competitive edge by constantly changing their trading strategies and increasing the speed of trading. A viable architecture has to include the latest technologies from both network and application domains It has to be modular to provide a manageable path to evolve each component with minimal disruption to the overall system Therefore the architecture proposed by this paper is based on a services framework We examine services such as ultra-low latency messaging, latency monitoring, multicast, computing, storage, data and application virtualization, trading resiliency, trading mobility, and thin client. The solution to the complex requirements of the next - generation trading platform must be built with a holistic mindset, crossing the boundaries of traditional silos like business and technology or applications and networking. This document s main goal is to provide guidelines for building an ultra-low latency trading platform while optimizing the raw throughput and message rate for both market data and FIX trading orders. To achieve this, we are proposing the following latency reduction technologies. High speed inter-connect InfiniBand or 10 Gbps connectivity for the trading cluster. High-speed messaging bus. Application acceleration via RDMA without application re-code. Real-time latency monitoring and re-direction of trading traffic to the path with minimum latency. Industry Trends and Challenges. Next-generation trading architectures have to respond to increased demands for speed, volume, and efficiency For example, the volume of options market data is expected to double after the introduction of options penny trading in 2007 There are also regulatory demands for best execution, which require handling price updates at rates that approach 1M msg sec for exchanges They also require visibility into the freshness of the data and proof that the client got the best possible execution. In the short term, speed of trading and innovation are key differentiators An increasing number of trades are handled by algorithmic trading applications placed as close as possible to the trade execution venue A challenge with these black-box trading engines is that they compound the volume increase by issuing orders only to cancel them and re-submit them The cause of this behavior is lack of visibility into which venue offers best execution The human trader is now a financial engineer, a quant quantitative analyst with programming skills, who can adjust trading models on the fly Firms develop new financial instruments like weather derivatives or cross-asset class trades and they need to deploy the new applications quickly and in a scalable fashion. In the long term, competitive differentiation should come from analysis, not just knowledge The star traders of tomorrow assume risk, achieve true client insight, and consistently beat the market source IBM. Business resilience has been one main concern of trading firms since September 11, 2001 Solutions in this area range from redundant data centers situated in different geographies and connected to multiple trading venues to virtual trader solutions offering power traders most of the functionality of a trading floor in a remote location. The financial services industry is one of the most demanding in terms of IT requirements The industry is experiencing an architectural shift towards Services-Oriented Architecture SOA , Web services, and virtualization of IT resources SOA takes advantage of the increase in network speed to enable dynamic binding and virtualization of software components This allows the creation of new applications without losing the investment in existing systems and infrastructure The concept has the potential to revolutionize the way integration is done, enabling significant reductions in the complexity and cost of such integration. Another trend is the consolidation of servers into data center server farms, while trader desks have only KVM extensions and ultra-thin clients e g SunRay and HP blade solutions High-speed Metro Area Networks enable market data to be multicast between different locations, enabling the virtualization of the trading floor. High-Level Architecture. Figure 1 depicts the high-level architecture of a trading environment The ticker plant and the algorithmic trading engines are located in the high performance trading cluster in the firm s data center or at the exchange The human traders are located in the end-user applications area. Functionally there are two application components in the enterprise trading environment, publishers and subscribers The messaging bus provides the communication path between publishers and subscribers. There are two types of traffic specific to a trading environment. Market Data Carries pricing information for financial instruments, news, and other value-added information such as analytics It is unidirectional and very latency sensitive, typically delivered over UDP multicast It is measured in updates sec and in Mbps Market data flows from one or multiple external feeds, coming from market data providers like stock exchanges, data aggregators, and ECNs Each provider has their own market data format The data is received by feed handlers, specialized applications which normalize and clean the data and then send it to data consumers, such as pricing engines, algorithmic trading applications, or human traders Sell-side firms also send the market data to their clients, buy-side firms such as mutual funds, hedge funds, and other asset managers Some buy-side firms may opt to receive direct feeds from exchanges, reducing latency. Figure 1 Trading Architecture for a Buy Side Sell Side Firm. There is no industry standard for market data formats Each exchange has their proprietary format Financial content providers such as Reuters and Bloomberg aggregate different sources of market data, normalize it, and add news or analytics Examples of consolidated feeds are RDF Reuters Data Feed , RWF Reuters Wire Format , and Bloomberg Professional Services Data. To deliver lower latency market data, both vendors have released real-time market data feeds which are less processed and have less analytics. Bloomberg B-Pipe With B-Pipe, Bloomberg de-couples their market data feed from their distribution platform because a Bloomberg terminal is not required for get B-Pipe Wombat and Reuters Feed Handlers have announced support for B-Pipe. A firm may decide to receive feeds directly from an exchange to reduce latency The gains in transmission speed can be between 150 milliseconds to 500 milliseconds These feeds are more complex and more expensive and the firm has to build and maintain their own ticker plant. Trading Orders This type of traffic carries the actual trades It is bi-directional and very latency sensitive It is measured in messages sec and Mbps The orders originate from a buy side or sell side firm and are sent to trading venues like an Exchange or ECN for execution The most common format for order transport is FIX Financial Information The applications which handle FIX messages are called FIX engines and they interface with order management systems OMS. An optimization to FIX is called FAST Fix Adapted for Streaming , which uses a compression schema to reduce message length and, in effect, reduce latency FAST is targeted more to the delivery of market data and has the potential to become a standard FAST can also be used as a compression schema for proprietary market data formats. To reduce latency, firms may opt to establish Direct Market Access DMA. DMA is the automated process of routing a securities order directly to an execution venue, therefore avoiding the intervention by a third-party glossaryId 383 DMA requires a direct connection to the execution venue. The messaging bus is middleware software from vendors such as Tibco, 29West, Reuters RMDS, or an open source platform such as AMQP The messaging bus uses a reliable mechanism to deliver messages The transport can be done over TCP IP TibcoEMS, 29West, RMDS, and AMQP or UDP multicast TibcoRV, 29West, and RMDS One important concept in message distribution is the topic stream, which is a subset of market data defined by criteria such as ticker symbol, industry, or a certain basket of financial instruments Subscribers join topic groups mapped to one or multiple sub-topics in order to receive only the relevant information In the past, all traders received all market data At the current volumes of traffic, this would be sub-optimal. The network plays a critical role in the trading environment Market data is carried to the trading floor where the human traders are located via a Campus or Metro Area high-speed network High availability and low latency, as well as high throughput, are the most important metrics. The high performance trading environment has most of its components in the Data Center server farm To minimize latency, the algorithmic trading engines need to be located in the proximity of the feed handlers, FIX engines, and order management systems An alternate deployment model has the algorithmic trading systems located at an exchange or a service provider with fast connectivity to multiple exchanges. Deployment Models. There are two deployment models for a high performance trading platform Firms may chose to have a mix of the two. Data Center of the trading firm Figure 2 This is the traditional model, where a full-fledged trading platform is developed and maintained by the firm with communication links to all the trading venues Latency varies with the speed of the links and the number of hops between the firm and the venues. Figure 2 Traditional Deployment Model. Co-location at the trading venue exchanges, financial service providers FSP Figure 3.The trading firm deploys its automated trading platform as close as possible to the execution venues to minimize latency. Figure 3 Hosted Deployment Model. Services-Oriented Trading Architecture. We are proposing a services-oriented framework for building the next-generation trading architecture This approach provides a conceptual framework and an implementation path based on modularization and minimization of inter-dependencies. This framework provides firms with a methodology to. Evaluate their current state in terms of services. Prioritize services based on their value to the business. Evolve the trading platform to the desired state using a modular approach. The high performance trading architecture relies on the following services, as defined by the services architecture framework represented in Figure 4.Figure 4 Service Architecture Framework for High Performance Trading. Ultra-Low Latency Messaging Service. This service is provided by the messaging bus, which is a software system that solves the problem of connecting many-to-many applications The system consists of. A set of pre-defined message schemas. A set of common command messages. A shared application infrastructure for sending the messages to recipients The shared infrastructure can be based on a message broker or on a publish subscribe model. The key requirements for the next-generation messaging bus are source 29West. Lowest possible latency e g less than 100 microseconds. Stability under heavy load e g more than 1 4 million msg sec. Control and flexibility rate control and configurable transports. There are efforts in the industry to standardize the messaging bus Advanced Message Queueing Protocol AMQP is an example of an open standard championed by J P Morgan Chase and supported by a group of vendors such as Cisco, Envoy Technologies, Red Hat, TWIST Process Innovations, Iona, 29West, and iMatix Two of the main goals are to provide a more simple path to inter-operability for applications written on different platforms and modularity so that the middleware can be easily evolved. In very general terms, an AMQP server is analogous to an E-mail server with each exchange acting as a message transfer agent and each message queue as a mailbox The bindings define the routing tables in each transfer agent Publishers send messages to individual transfer agents, which then route the messages into mailboxes Consumers take messages from mailboxes, which creates a powerful and flexible model that is simple source. Latency Monitoring Service. The main requirements for this service are. Sub-millisecond granularity of measurements. Near-real time visibility without adding latency to the trading traffic. Ability to differentiate application processing latency from network transit latency. Ability to handle high message rates. Provide a programmatic interface for trading applications to receive latency data, thus enabling algorithmic trading engines to adapt to changing conditions. Correlate network events with application events for troubleshooting purposes. Latency can be defined as the time interval between when a trade order is sent and when the same order is acknowledged and acted upon by the receiving party. Addressing the latency issue is a complex problem, requiring a holistic approach that identifies all sources of latency and applies different technologies at different layers of the system. Figure 5 depicts the variety of components that can introduce latency at each layer of the OSI stack It also maps each source of latency with a possible solution and a monitoring solution This layered approach can give firms a more structured way of attacking the latency issue, whereby each component can be thought of as a service and treated consistently across the firm. Maintaining an accurate measure of the dynamic state of this time interval across alternative routes and destinations can be of great assistance in tactical trading decisions The ability to identify the exact location of delays, whether in the customer s edge network, the central processing hub, or the transaction application level, significantly determines the ability of service providers to meet their trading service-level agreements SLAs For buy-side and sell-side forms, as well as for market-data syndicators, the quick identification and removal of bottlenecks translates directly into enhanced trade opportunities and revenue. Figure 5 Latency Management Architecture. Cisco Low-Latency Monitoring Tools. Traditional network monitoring tools operate with minutes or seconds granularity Next-generation trading platforms, especially those supporting algorithmic trading, require latencies less than 5 ms and extremely low levels of packet loss On a Gigabit LAN, a 100 ms microburst can cause 10,000 transactions to be lost or excessively delayed. Cisco offers its customers a choice of tools to measure latency in a trading environment. Bandwidth Quality Manager BQM OEM from Corvil. Cisco AON-based Financial Services Latency Monitoring Solution FSMS. Bandwidth Quality Manager. Bandwidth Quality Manager BQM 4 0 is a next-generation network application performance management product that enables customers to monitor and provision their network for controlled levels of latency and loss performance While BQM is not exclusively targeted at trading networks, its microsecond visibility combined with intelligent bandwidth provisioning features make it ideal for these demanding environments. Cisco BQM 4 0 implements a broad set of patented and patent-pending traffic measurement and network analysis technologies that give the user unprecedented visibility and understanding of how to optimize the network for maximum application performance. Cisco BQM is now supported on the product family of Cisco Application Deployment Engine ADE The Cisco ADE product family is the platform of choice for Cisco network management applications. BQM Benefits. Cisco BQM micro-visibility is the ability to detect, measure, and analyze latency, jitter, and loss inducing traffic events down to microsecond levels of granularity with per packet resolution This enables Cisco BQM to detect and determine the impact of traffic events on network latency, jitter, and loss Critical for trading environments is that BQM can support latency, loss, and jitter measurements one-way for both TCP and UDP multicast traffic This means it reports seamlessly for both trading traffic and market data feeds. BQM allows the user to specify a comprehensive set of thresholds against microburst activity, latency, loss, jitter, utilization, etc on all interfaces BQM then operates a background rolling packet capture Whenever a threshold violation or other potential performance degradation event occurs, it triggers Cisco BQM to store the packet capture to disk for later analysis This allows the user to examine in full detail both the application traffic that was affected by performance degradation the victims and the traffic that caused the performance degradation the culprits This can significantly reduce the time spent diagnosing and resolving network performance issues. BQM is also able to provide detailed bandwidth and quality of service QoS policy provisioning recommendations, which the user can directly apply to achieve desired network performance. BQM Measurements Illustrated. To understand the difference between some of the more conventional measurement techniques and the visibility provided by BQM, we can look at some comparison graphs In the first set of graphs Figure 6 and Figure 7 , we see the difference between the latency measured by BQM s Passive Network Quality Monitor PNQM and the latency measured by injecting ping packets every 1 second into the traffic stream. In Figure 6 we see the latency reported by 1-second ICMP ping packets for real network traffic it is divided by 2 to give an estimate for the one-way delay It shows the delay comfortably below about 5ms for almost all of the time. Figure 6 Latency Reported by 1-Second ICMP Ping Packets for Real Network Traffic. In Figure 7 we see the latency reported by PNQM for the same traffic at the same time Here we see that by measuring the one-way latency of the actual application packets, we get a radically different picture Here the latency is seen to be hovering around 20 ms, with occasional bursts far higher The explanation is that because ping is sending packets only every second, it is completely missing most of the application traffic latency In fact, ping results typically only indicate round trip propagation delay rather than realistic application latency across the network. Figure 7 Latency Reported by PNQM for Real Network Traffic. In the second example Figure 8 , we see the difference in reported link load or saturation levels between a 5-minute average view and a 5 ms microburst view BQM can report on microbursts down to about 10-100 nanosecond accuracy The green line shows the average utilization at 5-minute averages to be low, maybe up to 5 Mbits s The dark blue plot shows the 5ms microburst activity reaching between 75 Mbits s and 100 Mbits s, the LAN speed effectively BQM shows this level of granularity for all applications and it also gives clear provisioning rules to enable the user to control or neutralize these microbursts. Figure 8 Difference in Reported Link Load Between a 5-Minute Average View and a 5 ms Microburst View. BQM Deployment in the Trading Network. Figure 9 shows a typical BQM deployment in a trading network. Figure 9 Typical BQM Deployment in a Trading Network. BQM can then be used to answer these types of questions. Are any of my Gigabit LAN core links saturated for more than X milliseconds Is this causing loss Which links would most benefit from an upgrade to Etherchannel or 10 Gigabit speeds. What application traffic is causing the saturation of my 1 Gigabit links. Is any of the market data experiencing end-to-end loss. How much additional latency does the failover data center experience Is this link sized correctly to deal with microbursts. Are my traders getting low latency updates from the market data distribution layer Are they seeing any delays greater than X milliseconds. Being able to answer these questions simply and effectively saves time and money in running the trading network. BQM is an essential tool for gaining visibility in market data and trading environments It provides granular end-to-end latency measurements in complex infrastructures that experience high-volume data movement Effectively detecting microbursts in sub-millisecond levels and receiving expert analysis on a particular event is invaluable to trading floor architects Smart bandwidth provisioning recommendations, such as sizing and what-if analysis, provide greater agility to respond to volatile market conditions As the explosion of algorithmic trading and increasing message rates continues, BQM, combined with its QoS tool, provides the capability of implementing QoS policies that can protect critical trading applications. Cisco Financial Services Latency Monitoring Solution. Cisco and Trading Metrics have collaborated on latency monitoring solutions for FIX order flow and market data monitoring Cisco AON technology is the foundation for a new class of network-embedded products and solutions that help merge intelligent networks with application infrastructure, based on either service-oriented or traditional architectures Trading Metrics is a leading provider of analytics software for network infrastructure and application latency monitoring purposes. The Cisco AON Financial Services Latency Monitoring Solution FSMS correlated two kinds of events at the point of observation. Network events correlated directly with coincident application message handling. Trade order flow and matching market update events. Using time stamps asserted at the point of capture in the network, real-time analysis of these correlated data streams permits precise identification of bottlenecks across the infrastructure while a trade is being executed or market data is being distributed By monitoring and measuring latency early in the cycle, financial companies can make better decisions about which network service and which intermediary, market, or counterparty to select for routing trade orders Likewise, this knowledge allows more streamlined access to updated market data stock quotes, economic news, etc , which is an important basis for initiating, withdrawing from, or pursuing market opportunities. The components of the solution are. AON hardware in three form factors. AON Network Module for Cisco 2600 2800 3700 3800 routers. AON Blade for the Cisco Catalyst 6500 series. AON 8340 Appliance. Trading Metrics M A 2 0 software, which provides the monitoring and alerting application, displays latency graphs on a dashboard, and issues alerts when slowdowns occur. Figure 10 AON-Based FIX Latency Monitoring. Cisco IP SLA. Cisco IP SLA is an embedded network management tool in Cisco IOS which allows routers and switches to generate synthetic traffic streams which can be measured for latency, jitter, packet loss, and other criteria. Two key concepts are the source of the generated traffic and the target Both of these run an IP SLA responder, which has the responsibility to timestamp the control traffic before it is sourced and returned by the target for a round trip measurement Various traffic types can be sourced within IP SLA and they are aimed at different metrics and target different services and applications The UDP jitter operation is used to measure one-way and round-trip delay and report variations As the traffic is time stamped on both sending and target devices using the responder capability, the round trip delay is characterized as the delta between the two timestamps. A new feature was introduced in IOS 12 3 14 T, IP SLA Sub Millisecond Reporting, which allows for timestamps to be displayed with a resolution in microseconds, thus providing a level of granularity not previously available This new feature has now made IP SLA relevant to campus networks where network latency is typically in the range of 300-800 microseconds and the ability to detect trends and spikes brief trends based on microsecond granularity counters is a requirement for customers engaged in time-sensitive electronic trading environments. As a result, IP SLA is now being considered by significant numbers of financial organizations as they are all faced with requirements to. Report baseline latency to their users. Trend baseline latency over time. Respond quickly to traffic bursts that cause changes in the reported latency. Sub-millisecond reporting is necessary for these customers, since many campus and backbones are currently delivering under a second of latency across several switch hops Electronic trading environments have generally worked to eliminate or minimize all areas of device and network latency to deliver rapid order fulfillment to the business Reporting that network response times are just under one millisecond is no longer sufficient the granularity of latency measurements reported across a network segment or backbone need to be closer to 300-800 micro-seconds with a degree of resolution of 100 seconds. IP SLA recently added support for IP multicast test streams, which can measure market data latency. A typical network topology is shown in Figure 11 with the IP SLA shadow routers, sources, and responders. Figure 11 IP SLA Deploymentputing Servicesputing 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. 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. 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. 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. 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. This is called a data grid and is the first step in the process of creating what Gartner calls Extreme Transaction Processing XTP 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 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. 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.