Estratégia de negociação do pregador

Ótima estratégia de negociação e dinâmica de oferta / demanda
Neste artigo, estudamos como a oferta / demanda intertemporal de um título afeta a estratégia de negociação. Desenvolvemos uma estrutura geral para um mercado de ordens de pedidos limitadas para capturar a dinâmica da oferta / demanda. Mostramos que a estratégia ideal para executar um pedido não depende das propriedades estáticas de oferta / demanda, como spread bid-ask e profundidade de mercado, depende de suas propriedades dinâmicas, como resiliência: a velocidade com que a oferta / demanda se recupera seu estado estacionário após um comércio. Em geral, a estratégia ótima é bastante complexa, misturando negociações grandes e pequenas e pode reduzir substancialmente o custo de execução. Os grandes negócios retiram a liquidez existente para atrair nova liquidez, enquanto os pequenos negócios permitem que o negociante absorva ainda mais qualquer fluxo de liquidez de entrada.
Classificação JEL.
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Os autores agradecem a Robert Fernstenberg, a Thierry Foucault, a William Goetzmann, a Bruce Lehmann, Christine Parlor, a Ioanid Roşu, Dimitri Vayanos, o árbitro, aos participantes dos Encontros da AFA de 2006, aos Encontros e Seminários da EFA de 2005 no MIT, Morgan Stanley e NYSE. comentários úteis.

Estratégia de negociação do pregador
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2. Etiquetas compram / vendem sinais no gráfico com setas.
3. Os sinais de compra / venda vêm com uma janela pop-up que descreve a configuração do comércio, as regras da configuração, o preço da entrada e o preço da sua parada. tudo exibido diretamente na tela do seu computador com cada sinal de compra / venda!
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Estratégia de negociação do pregador
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Módulo 1 - Indústria Forex.
Nesta unidade, explicaremos a Indústria Forex e como ela opera, incluindo os principais participantes do mercado e as principais sessões do mercado. Nós estaremos compartilhando com você os principais pares de moeda que são negociados e como eles são medidos em Pips. Você também aprenderá a lucrar tanto com um mercado crescente quanto com uma queda, bem como como interpretar um gráfico monetário.
& # 8211; Os participantes do mercado primário e secundário.
& # 8211; Horário de negociação chave.
& # 8211; O uso de Leverage & # 038; Margem.
& # 8211; Noções básicas sobre pips & # 038; Pipetas
& # 8211; A função de um corretor e a propagação.
Módulo 2 - Métodos de análise.
Durante esta seção, estaremos mostrando os vários Métodos de Análise utilizados pelos comerciantes financeiros, incluindo análise fundamental e técnica. Você será ensinado sobre o conceito chave de Suporte & amp; Resistência e como é usado ao identificar padrões de gráfico em condições de mercado reais. Finalmente, vamos apresentá-lo aos quatro indicadores técnicos utilizados no Alpha Trading Floor e como interpretá-los em um gráfico de moeda.
& # 8211; Compreender a importância da análise fundamental e técnica.
& # 8211; As características e relevância dos padrões de gráfico.
& # 8211; Indicadores técnicos utilizados por analistas e comerciantes profissionais.
& # 8211; Como identificar tendências emergentes.
& # 8211; O conceito do indicador Fibonacci.
& # 8211; Como interpretar o sentimento do mercado.
& # 8211; Como identificar mercados supervalorizados e subvalorizados.
& # 8211; O processo de combinação de técnicas de análise múltipla para obter uma maior probabilidade.
Módulo 3 - Estratégias de Negociação.
Nesta unidade, estaremos compartilhando os cinco elementos envolvidos em qualquer estratégia de negociação, bem como as únicas duas técnicas de entrada disponíveis ao negociar os mercados. Você também será apresentado às quatro principais estratégias de negociação da Alpha Markets e como elas são usadas para identificar oportunidades de negociação repetitivas e de alta probabilidade.
& # 8211; Como construir uma estratégia de negociação usando os cinco elementos principais.
& # 8211; Introdução às estratégias de negociação propiciatória do Alpha Trading Floor.
& # 8211; Como o conceito de 'breakout' e 'pullback' pode ser usado para entrar em uma negociação.
Módulo 4 - Gerenciamento de dinheiro.
Neste módulo, você aprenderá os vários recursos usados ​​que permitem que os comerciantes limitem seu risco por negociação a apenas 1% de sua conta. Também explicaremos as técnicas utilizadas pelos comerciantes que lhes permitem remover todo o risco de um comércio no momento correto, bem como o poder de crescimento de composição.
& # 8211; O requisito de um Stop Loss para um gerenciamento de risco efetivo.
& # 8211; Como o dimensionamento de posição pode ser usado para limitar o risco a uma porcentagem predefinida.
& # 8211; O conceito de rácio de risco / recompensa ao negociar os mercados financeiros.
& # 8211; O poder de agravar o crescimento.
Módulo 5 - Plataformas e Contas de Negociação.
Durante esta seção, explicaremos o que é uma plataforma de Forex e como abrir uma conta de negociação ao vivo. Você será mostrado uma plataforma de negociação, bem como os vários recursos que podem ser usados ​​ao negociar em condições de mercado ao vivo. Após o curso, você terá acesso à nossa série de video de Configuração Gráfica mostrando como baixar e configurar sua plataforma de gráficos.
& # 8211; Os elementos principais de uma plataforma de negociação.
& # 8211; Como executar negociações “no mercado”.
& # 8211; Como executar "negociações pendentes / automatizadas"
& # 8211; Como executar um Stop Loss para limitar o risco.
& # 8211; Funções secundárias de uma Plataforma de Negociação.
Módulo 6 - Psicologia do Trader.
Este módulo final irá apresentá-lo ao conceito de psicologia do comerciante e como ele afeta como os indivíduos comercializam os mercados financeiros. Nós estaremos explicando a montanha-russa psicológica da negociação usando exemplos ao vivo, bem como os seis passos para o sucesso comercial.
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Você não precisa ter nenhum conhecimento sobre o Forex Trading para participar do evento. O dia pretende ensinar-lhe todos os principais conceitos envolvidos na negociação a partir de um nível iniciante. Aqueles que têm experiência anterior em negociação são encorajados a participar, pois certas estratégias e técnicas usadas no Alpha Trading Floor podem ser benéficas para eles.
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A Alpha Markets Ltd. Trading como Alpha Trading Floor é registrada como uma empresa de responsabilidade limitada em Inglaterra e País de Gales. Número de registo da empresa 7208708. O endereço registado é Third Floor, 207 Regent Street, Londres, W1B 3HH. Número de registro de IVA: GB 142 7947 91. A Alpha Markets Ltd é autorizada e regulamentada pela Autoridade de Conduta Financeira com uma Licença de Crédito ao Consumidor. FRN 685049. Número de registro UKRLP: 10043182.

Estratégia de negociação de pares baseada em filtro de Kalman no QSTrader.
Estratégia de negociação de pares baseada em filtro de Kalman no QSTrader.
Anteriormente, no QuantStart, consideramos os fundamentos matemáticos dos Modelos de Espaço de Estado e Filtros de Kalman, bem como a aplicação da biblioteca pykalman a um par de ETFs para ajustar dinamicamente uma taxa de hedge como base para uma estratégia de negociação de reversão média.
Neste artigo vamos discutir uma estratégia de negociação originalmente devido a Ernest Chan (2012) [1] e testada por Aidan O'Mahony na Quantopian [2]. Usaremos a estrutura de backtesting QSTrader de código aberto baseada em Python para implementar a estratégia. O QSTrader realizará o "levantamento pesado" do rastreamento de posição, manuseio de portfólio e ingestão de dados, enquanto nos concentramos unicamente no código que gera os sinais de negociação.
A estratégia de negociação.
A estratégia de negociação de pares é aplicada a um par de Exchange Traded Funds (ETF) que acompanham o desempenho de títulos do Tesouro dos EUA de duração variável. Eles são:
O objetivo é construir uma estratégia de reversão da média deste par de ETFs.
O "spread" sintético entre TLT e IEI é a série temporal na qual estamos realmente interessados ​​em saudades ou em curto. O Filtro de Kalman é usado para rastrear dinamicamente a taxa de cobertura entre os dois, a fim de manter o spread estacionário (e, portanto, reverter).
Para criar as regras de negociação, é necessário determinar quando o spread se afastou muito do valor esperado. Como podemos determinar o que "longe demais" é? Poderíamos utilizar um conjunto de valores absolutos fixos, mas estes teriam que ser determinados empiricamente. Isso introduziria outro parâmetro livre no sistema que exigiria otimização (e perigo adicional de overfitting).
Uma abordagem "sem parâmetros" para criar esses valores é considerar um múltiplo do desvio padrão do spread e usá-los como limites. Por simplicidade, podemos definir o coeficiente do múltiplo para ser igual a um.
Portanto, podemos ir "longo o spread" se o erro de previsão cai abaixo do desvio padrão negativo do spread. Respectivamente podemos ir "curto o spread" se o erro de previsão exceder o desvio padrão positivo do spread. As regras de saída são simplesmente o oposto das regras de entrada.
A taxa de hedge dinâmica é representada por um componente do vetor de estado oculto no tempo $ t $, $ \ theta_t $, que será denotado como $ \ theta ^ 0_t $. Este é o valor do declive "beta" que é bem conhecido a partir da regressão linear.
"Longing the spread" significa aqui comprar (long) $ N $ unidades de TLT e vender (shorting) $ \ lfloor $, onde $ \ lfloor $ é o "floor" representando o maior inteiro menor que $ x $. Este último é necessário, pois devemos transacionar um número inteiro de unidades dos ETFs. "Reduzir o spread" é ​​o oposto disso. $ N $ controla o tamanho geral da posição.
$ e_t $ representa o erro de previsão ou erro residual da previsão no tempo $ t $, enquanto $ Q_t $ representa a variação dessa previsão no momento $ t $.
Para completar, as regras são especificadas aqui:
$ e_t \ lt - \ sqrt $ - Longo o spread: Vá em frente $ N $ em ações de TLT e vá em $ \ lfloor $ unidades de IEI $ e_t \ ge - \ sqrt $ - Saia por muito tempo: feche todas as posições longas de TLT e IEI $ e_t \ gt \ sqrt $ - Reduza o spread: Vá em baixa $ N $ em ações de TLT e vá em frente $ \ lfloor $ unidades de IEI $ e_t \ le \ sqrt $ - Saia em curto: feche todas as posições curtas de TLT e IEI .
O papel do filtro de Kalman é nos ajudar a calcular $ \ theta_t $, bem como $ e_t $ e $ Q_t $. $ \ theta_t $ representa o vetor dos valores de intercepto e inclinação na regressão linear entre TLT e IEI no tempo $ t $. É estimado pelo filtro de Kalman. O erro de previsão / residual $ e_t = y_t - \ hat _t $ é a diferença entre o valor previsto de TLT hoje e a estimativa de TLT do filtro de Kalman hoje. $ Q_t $ é a variância das previsões e, portanto, $ \ sqrt $ é o desvio padrão da previsão.
A implementação da estratégia envolve os seguintes passos:
Receber barras de mercado OHLCV diariamente para TLT e IEI Use o filtro de Kalman recursivo "on-line" para estimar o preço de TLT hoje baseado em observações de IEI de ontem Tome a diferença entre a estimativa de TLT de Kalman e o valor real ou erro residual, que é uma medida de quanto o spread de TLT e IEI se afasta de seu valor esperado Longo o spread quando o movimento está negativamente longe do valor esperado e correspondentemente curto o spread quando o movimento está positivamente longe do esperado valor Saia das posições longa e curta quando a série reverter para o seu valor esperado.
Para executar esta estratégia, é necessário ter dados de preços do OHLCV para o período coberto por este backtest. Em particular, é necessário fazer o download do seguinte:
TLT - Para o período de 3 de agosto de 2009 a 1 de agosto de 2016 (link aqui) IEI Para o período de 3 de agosto de 2009 a 1 de agosto de 2016 (link aqui).
Esses dados precisarão ser colocados no diretório especificado pelo arquivo de configurações do QSTrader se você quiser replicar os resultados.
Implementação do Python QSTrader.
Como o QSTrader lida com rastreamento de posição, gerenciamento de portfólio, ingestão de dados e gerenciamento de pedidos, o único código que precisamos escrever envolve o próprio objeto Strategy.
A Estratégia se comunica com o PortfolioHandler por meio da fila de eventos, fazendo uso dos objetos SignalEvent para fazer isso. Além disso, devemos importar a classe de estratégia abstrata base, AbstractStrategy.
Observe que na versão alfa atual do QSTrader também devemos importar a classe PriceParser. Isso é usado para multiplicar todos os preços na entrada por um múltiplo grande ($ 10 ^ 8 $) e realizar aritmética inteira ao rastrear posições. Isso evita problemas de arredondamento de ponto flutuante que podem se acumular durante o longo período de um backtest. Devemos dividir todos os preços por PriceParser. PRICE_MULTIPLIER para obter os valores corretos:
O próximo passo é criar a classe KalmanPairsTradingStrategy. O trabalho dessa classe é determinar quando criar objetos SignalEvent com base nos BarEvent s recebidos das barras OHLCV diárias de TLT e IEI do Yahoo Finance.
Existem muitas maneiras diferentes de organizar essa classe. Eu optei por codificar todos os parâmetros da classe para esclarecer a explicação. Notavelmente eu fixei o valor de $ \ delta = 10 ^ $ e $ v_t = 10 ^ $. Eles representam o ruído do sistema e a variação de ruído de medição no modelo do Filtro de Kalman. Isso também pode ser implementado como um argumento de palavra-chave no construtor __init__ da classe. Tal abordagem permitiria a otimização direta de parâmetros.
A primeira tarefa é definir o tempo e os membros investidos como iguais a Nenhum, pois eles serão atualizados conforme os dados de mercado forem aceitos e os sinais de negociação gerados. latest_prices é uma matriz de dois dos preços atuais de TLT e IEI, usados ​​por conveniência através da classe.
O próximo conjunto de parâmetros está relacionado ao Filtro de Kalman e é explicado em profundidade nos dois artigos anteriores aqui e aqui.
O conjunto final de parâmetros inclui dias, usados ​​para rastrear quantos dias se passaram, bem como qty e cur_hedge_qty, usados ​​para rastrear as quantidades absolutas de ETFs a serem comprados para o lado longo e curto. Eu defini isso para ser 2.000 unidades em um patrimônio de conta de 100.000 USD.
O próximo método _set_correct_time_and_price é um método "auxiliar" utilizado para garantir que o Filtro de Kalman tenha todas as informações de preço corretas disponíveis no ponto certo. Isso é necessário porque, em um sistema de backtest baseado em eventos, como as informações de mercado do QSTrader, chegam sequencialmente.
Podemos estar em uma situação no dia em que recebemos um preço por IEI, mas não por TFT. Portanto, devemos aguardar até que os eventos de mercado TFT e IEI tenham chegado do loop de backtest, através da fila de eventos. Na negociação ao vivo, isso não é um problema, uma vez que eles chegarão quase instantaneamente em comparação com o período de negociação de alguns dias. No entanto, em um backtest baseado em eventos, devemos aguardar a chegada dos dois preços antes de calcular a nova atualização do filtro de Kalman.
O código essencialmente verifica se o evento subsequente é para o dia atual. Se estiver, o preço correto é adicionado à lista latest_price de TLT e IEI. Se for um novo dia, os preços mais recentes são redefinidos e os preços corretos são adicionados novamente.
Este tipo de método "housekeeping" provavelmente será absorvido pela base de código do QSTrader no futuro, reduzindo a necessidade de escrever código "boilerplate", mas por enquanto ele deve fazer parte da estratégia em si.
O núcleo da estratégia é executado no método calculate_signals. Em primeiro lugar, definimos os horários e os preços corretos (conforme descrito acima). Em seguida, verificamos que temos os dois preços para TLT e IEI, quando podemos considerar novos sinais de negociação.
$ y $ é igual ao preço mais recente para IEI, enquanto $ F $ é a matriz de observação que contém o preço mais recente para TLT, bem como um marcador de posição de unidade para representar o intercepto na regressão linear. O Filtro de Kalman é subsequentemente atualizado com estes últimos preços. Finalmente, calculamos o erro de previsão $ e_t $ e o desvio padrão das previsões, $ \ sqrt $. Vamos percorrer este código passo a passo, pois parece um pouco complicado.
A primeira tarefa é formar o valor escalar y e a matriz de observação F, contendo os preços do IEI e do TLT, respectivamente. Calculamos a matriz de variância-covariância R ou configuramos para a matriz zero se ela ainda não foi inicializada. Subsequentemente, calculamos a nova previsão da observação, bem como o erro de previsão et.
Calculamos então a variância das previsões de observação Qt, bem como o desvio padrão sqrt_Qt. Usamos as regras de atualização derivadas aqui para obter a distribuição posterior dos estados theta, que contém a relação de hedge / inclinação entre os dois preços:
Por fim, geramos os sinais de negociação com base nos valores de $ e_t $ e $ \ sqrt $. Para fazer isso, precisamos verificar qual é o status "investido" - "longo", "curto" ou "Nenhum". Observe como precisamos ajustar a quantidade atual de hedge cur_hedge_qty quando formos longos ou curtos, pois a inclinação $ \ theta ^ 0_t $ está constantemente se ajustando no tempo:
Este é todo o código necessário para o objeto Strategy. Também precisamos criar um arquivo de backtest para encapsular toda a nossa lógica de negociação e as opções de classe. A versão específica é muito semelhante àquelas usadas no diretório de exemplos e substitui o patrimônio de 500.000 USD por 100.000 USD.
Ele também altera o FixedPositionSizer para o NaivePositionSizer. O último é usado para "ingenuamente" aceitar as sugestões de quantidades absolutas de unidades ETF para negociar conforme determinado na classe KalmanPairsTradingStrategy. Em um ambiente de produção, seria necessário ajustar isso dependendo das metas de gerenciamento de risco do portfólio.
Aqui está o código completo para o kalman_qstrader_backtest. py:
Enquanto o QSTrader estiver instalado corretamente e os dados tiverem sido baixados do Yahoo Finance, o código pode ser executado através do seguinte comando no terminal:
Graças aos esforços de muitos desenvolvedores voluntários, particularmente @ryankennedyio e @femtotrader, o código é bem otimizado para dados de barra OHLCV e realiza o backtesting rapidamente.
Resultados da Estratégia.
Um dos recursos mais recentes a serem adicionados ao QSTrader é o da "ficha de rascunho" desenvolvida principalmente pela @nwillemse. Esse recurso ainda está em um estágio inicial de desenvolvimento, mas será demonstrado aqui.
Uma folha de rascunho é usada principalmente dentro de configurações institucionais como uma descrição de "um pager" de uma estratégia de negociação. A classe TearsheetStatistics na base de código do QSTrader replica muitas das estatísticas encontradas em um relatório típico de desempenho de estratégia.
Os dois principais gráficos representam a curva de capital e a porcentagem de redução, respectivamente. Abaixo estão os painéis de desempenho mensais e anuais. Por fim, são apresentadas as estatísticas da curva de capital, do nível de comércio e do tempo:
Clique na imagem para ampliar.
A curva de capital começa relativamente plana para o primeiro ano da estratégia, mas aumenta rapidamente durante 2011. Durante 2012, a estratégia torna-se significativamente mais volátil, permanecendo “submersa” até 2015 e alcançando um percentual máximo diário de rebaixamento de 15,79%. O desempenho aumenta gradualmente a partir do rebaixamento máximo no final de 2013 até 2016.
A estratégia tem um CAGR de 8,73% com um índice de Sharpe de 0,75. Ele também tem uma longa duração máxima de rebaixamento de 777 dias - mais de dois anos! Observe que essa estratégia é realizada com custos brutos de transação, portanto, o desempenho real provavelmente seria pior.
Próximos passos.
Há muito trabalho de pesquisa necessário para transformar isso em uma estratégia lucrativa que implantamos em um ambiente ao vivo. Possíveis avenidas de pesquisa incluem:
Otimização de Parâmetros - Variando os parâmetros do Filtro de Kalman através de pesquisa de grade de validação cruzada ou alguma forma de otimização de aprendizado de máquina. No entanto, isso introduz a possibilidade distinta de overfitting para dados históricos. Seleção de Ativos - A escolha de pares adicionais ou alternativos de ETFs ajudaria a adicionar diversificação à carteira, mas aumenta a complexidade da estratégia, bem como o número de negociações (e, portanto, os custos de transação).
Em artigos futuros, vamos considerar como realizar esses procedimentos para várias estratégias de negociação.
Referências.
A Quantcademy.
Participe do portal de associação da Quantcademy que atende à crescente comunidade de traders de quantificação de varejo e aprenda como aumentar a lucratividade de sua estratégia.
Negociação Algorítmica Bem Sucedida.
Como encontrar novas ideias de estratégia de negociação e avaliá-las objetivamente para o seu portfólio usando um mecanismo de backtesting personalizado no Python.
Comércio Algorítmico Avançado.
Como implementar estratégias de negociação avançadas usando análise de séries temporais, aprendizado de máquina e estatísticas Bayesianas com R e Python.

Revisão completa da estratégia do pregador de piso para opções binárias.
Hoje eu vou apresentar a você uma das primeiras estratégias que usei depois que aprendi os fundamentos do negócio e ainda uma das minhas estratégias favoritas. Para ser honesto, passei muito tempo para realmente entender, mas isso pode ser apenas porque eu era tão verde quando me deparei com isso. Eu vou explicar o mais claro possível e torná-lo um pouco mais "amigável", porque em sua forma original, o desenvolvedor às vezes usa algumas frases complicadas, pelo menos na minha opinião. A estratégia original é usada para Forex e pode ser encontrada aqui: trading-naked / FloorTraderMethod. htm. O núcleo da estratégia é seguir a tendência e isso faz com que seja uma das minhas favoritas. Para reconhecimento de tendência, usaremos 2 Médias Móveis Exponenciais com períodos de 9 e 18. O ângulo e o posicionamento das 2 Médias Móveis determinarão a tendência e então usaremos um padrão formado durante a retração para entrar no mercado. Aqui está a explicação detalhada da estratégia e todas as regras.
Como usar a estratégia do Floor Trader.
Antes de mais nada, quero ter certeza de que todos saibam o que é um retraimento (como usado por esta estratégia). Durante uma tendência de alta, um retrocesso é um pequeno declínio nos preços e, durante uma tendência de baixa, consiste em uma alta menor (subir). Retracements são movimentos de tendência de contra-ataque e, uma vez terminados, a tendência geralmente é retomada. Estes são muito importantes para a nossa estratégia, porque o padrão de entrada ocorre durante o retrocesso. Nosso gatilho de entrada em uma tendência de alta é a primeira vela que se eleva acima da altura da vela anterior, marcando o fim da retração e a continuação de nossa tendência de alta. O oposto aplica-se a uma tendência de baixa. Aqui está a foto:
As melhores entradas são encontradas depois de um retraimento que contém 2-5 velas e falando de entradas, aqui estão as regras. Sim, eles vão parecer complicados, mas seja paciente, tudo vai se alinhar eventualmente.
Uma Tendência de Alta é identificada por:
1. Negociação de preços acima de ambos os EMAs.
2. A linha 9-EMA está acima da linha 18-EMA.
3. A inclinação de ambos ou pelo menos um dos EMAs é para cima. (Exceção: às vezes o 9 EMA estará abaixo do 18, mas curvando-se para cima e prestes a atravessá-lo. Isso é permitido.)
Número 1 acima é o identificador principal; os preços devem primeiro negociar acima de ambas as linhas EMA & # 8211; sujeito às duas condições abaixo:
1. O preço está acima das linhas para pelo menos 3 velas, ou.
2. O preço está em um & # 8220; significativo & # 8221; distância acima das linhas (antes de voltar a
toque nas linhas EMA).
Existem três tipos de sinais de entrada: Nível 1 (L1), Nível 2 (L2) e Nível 3 (L3). L1 é o sinal mais forte, seguido de perto por L2. O sinal mais fraco é L3 e deve ser negociado com muita cautela.
O sinal de chamada LEVEL 1 (longa):
Depois de determinar que há uma tendência de alta e um retrocesso de declínio é identificado, observe:
Preço para descer e entrar na zona entre as 9 e 18 linhas EMA, e uma ou mais velas tocam a linha 18-EMA (ou penetram um pouco abaixo dela) Uma vez que o 18-EMA foi tocado, procure uma vela que quebra acima a altura da vela precedente por um ou mais pontos. (Vela de gatilho)
O sinal LEVEL 2 Call (long): (semelhante ao sinal L1 e pode aparecer antes dele)
Depois de determinar que há uma tendência de alta e um retrocesso de declínio é identificado, observe:
Preço para baixar e para entrar na zona entre as 9 e 18 linhas EMA Um sinal de chamada A vela de disparo ocorre antes da 18-EMA ser tocada. O mercado começa a subir sem tocar o 18-EMA (que normalmente acionaria o sinal L1).
Depois de determinar que há uma tendência de alta e um retrocesso de declínio é identificado, observe:
Preço para baixar, mas não entra na zona entre as 9 e 18 linhas EMA, ou o preço apenas toca a linha 9-EMA. Uma vela Acionadora do sinal de chamada ocorre acima do 9-EMA. O mercado começa a se reunir acima de ambas as linhas EMA (ou apenas toca levemente a linha 9-EMA) após um retrocesso superficial.
Só tome um sinal de chamada L3 se for o primeiro em uma nova tendência de alta.
Os sinais de chamada L3 qualificados não são comuns. Os melhores formam quando o mercado está negociando em novas máximas em um & # 8220; runaway & # 8221; rally, ou após uma forte consolidação.
Monitorar de perto o primeiro sinal de chamada em uma nova tendência de alta, independentemente de ser ou não tomado, se essa negociação parar, ou retornar ao ponto de equilíbrio, não atue em nenhum sinal longo adicional na tendência de alta atual. O desenvolvedor da estratégia também nos aconselha a não usar sinais longos adicionais se eles não acontecerem bem acima do primeiro. Em geral, os melhores negócios são os primeiros sinais de uma nova tendência. Ou seja, a maior taxa de sucesso será com um sinal do primeiro retrocesso após um cruzamento de EMA. Para um sinal de Put, todas as regras devem ser invertidas.
Eu sei… muitas condições a serem cumpridas, mas prometo que não darei mais regras, apenas algumas fotos para exemplificar boas configurações:
Por que o Floor Trader Strategy Suck?
Bem… olhe para todas as regras e imagine como seria difícil para um novato aprender a estratégia. Eu estava nessa situação, eu sei o sentimento. O pensamento de abandoná-lo passou pela minha cabeça várias vezes, mas eu decidi me ater a isso e, mais cedo do que eu esperava, comecei a ver melhor os sinais e não precisei checar minha folha de regras. A maior desvantagem da estratégia vem do fato de ela não lidar bem com os períodos de intervalo e isso é conhecido por ser o ponto fraco das estratégias de tendências. Isso poderia ser evitado usando outra ferramenta (talvez ADX) para identificar melhor a tendência. Além disso, quando as duas Médias Móveis estiverem planas, evite quaisquer negociações.
Por que a estratégia do Google Trader não é ruim?
Esta estratégia é baseada em um dos princípios mais fortes de negociação e que é "A tendência é sua amiga". E qual o melhor lugar para se juntar à tendência do que depois de um retrocesso? Pela minha experiência, ele dá sinais precisos e eles ocorrem com uma freqüência bastante alta, então até os caras que querem trocar muito estão satisfeitos. Várias transações podem ser tomadas durante uma tendência e isso maximiza os lucros, dando ao comerciante grandes ganhos se todos os sinais forem tomados.
Conclusão.
Eu poderia ser subjetivo aqui, mas o fato de eu usar essa estratégia e funcionar para mim, faz dela uma das minhas favoritas. Alguns outros filtros podem ser necessários para evitar os mercados e talvez os EMAs devam ser modificados. A melhor maneira de saber se o Floor Trader Strategy é para você é testá-lo em uma conta demo e se acostumar com isso. A decisão de usá-lo ou não em uma conta ativa deve ser tomada após um teste completo e posterior. Não deixe que todas as regras desencorajem você a usá-lo; coisas boas vêm do trabalho duro.
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O que é 9EMA e 18 EMA?
9ema é uma linha móvel que você pode colocar em um gráfico 9ema para nove barras, 18ema para 18 barras, cada barra tem um período de tempo que você pode escolher, geralmente 1min-5-15-30-60-4hora ou 1 dia no metatrader .
Acho que este artigo deve responder à sua pergunta em detalhes binaryoptionsthatsuck / full-review-of-fast-moving-averages-crossover-strategy /
Se você precisar de mais informações, por favor me avise e participe de nossos fóruns.
Oi, Obrigado por um fórum muito bom! Eu sou novo com isso, então desculpe antecipadamente por perguntas estúpidas .. O gráfico de 1m é preferido? Quanto tempo a expiração de comércios? Quais moedas são mais adequadas? A negociação preferida exigiu a estratégia? Obrigado, brgs & # 8211; Jon.
Estratégia de negociação de piso; Um menor diminuiu nos preços final do retrocesso e a continuação da nossa tendência de alta. A tendência de alta pode ser identificada como negociação de preços acima da EMA. A tendência de alta consiste em 3 níveis, o nível 1 é o mais forte, o L2 o mais fraco, o L3 pode ser negociado com muita cautela. O melhor comércio é o Nível 1, o sinal de taxa mais alta de sua primeira retração. Várias transações podem ser tomadas durante uma tendência e maximizar o lucro. Para mais informações visite: onlineforextradingstrategies /
Você não diz em sua descrição, mas os gráficos mostram que você usa gráficos de 5 minutos. Isso está correto?
Você também não diz qual o tempo de expiração que você usa.
Eu entendo a estratégia, mas qual a validade? Além disso, você está usando os gráficos de 5 minutos?
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Arquitetura de pregão.
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Índice.
Arquitetura de pregão.
Visão geral executiva.
Maior concorrência, maior volume de dados de mercado e novas exigências regulatórias são algumas das forças motrizes por trás das mudanças na indústria. As empresas estão tentando manter sua vantagem competitiva mudando constantemente suas estratégias de negociação e aumentando a velocidade de negociação.
Uma arquitetura viável precisa incluir as tecnologias mais recentes dos domínios de rede e de aplicativo. Tem que ser modular para fornecer um caminho gerenciável para evoluir cada componente com o mínimo de interrupção no sistema geral. Portanto, a arquitetura proposta por este artigo é baseada em uma estrutura de serviços. Examinamos serviços como mensagens de baixíssima latência, monitoramento de latência, multicast, computação, armazenamento, virtualização de dados e aplicativos, resiliência comercial, mobilidade comercial e thin client.
A solução para os complexos requisitos da plataforma de negociação da próxima geração deve ser construída com uma mentalidade holística, cruzando as fronteiras de silos tradicionais como negócios e tecnologia ou aplicativos e redes.
O principal objetivo deste documento é fornecer diretrizes para a criação de uma plataforma de negociação de baixíssima latência e, ao mesmo tempo, otimizar o rendimento bruto e a taxa de mensagens para dados de mercado e ordens de negociação FIX.
Para conseguir isso, estamos propondo as seguintes tecnologias de redução de latência:
• Interconexão de alta velocidade - conectividade InfiniBand ou 10 Gbps para o cluster de negociação.
• Barramento de mensagens de alta velocidade.
• Aceleração de aplicativos via RDMA sem re-código do aplicativo.
• Monitoramento de latência em tempo real e redirecionamento do tráfego de negociação para o caminho com latência mínima.
Tendências e Desafios da Indústria.
As arquiteturas comerciais da próxima geração precisam responder às crescentes demandas por velocidade, volume e eficiência. Por exemplo, espera-se que o volume de dados do mercado de opções dobre após a introdução da negociação de centavos de opções em 2007. Também há exigências regulatórias para a melhor execução, que exigem o manuseio de atualizações de preço a taxas que se aproximam de 1 milhão de msg / seg. para trocas. Eles também exigem visibilidade do frescor dos dados e prova de que o cliente obteve a melhor execução possível.
No curto prazo, a velocidade de negociação e inovação são os principais diferenciais. Um número crescente de negociações é tratado por aplicativos de comércio algorítmico colocados o mais próximo possível do local de execução da negociação. Um desafio com estes "black-box" mecanismos de negociação é que eles compõem o aumento de volume emitindo ordens apenas para cancelá-los e reenviá-los. A causa desse comportamento é a falta de visibilidade sobre qual local oferece a melhor execução. O comerciante humano é agora um "engenheiro financeiro" um "quant" (analista quantitativo) com habilidades de programação, que podem ajustar os modelos de negociação em tempo real. As empresas desenvolvem novos instrumentos financeiros, como derivativos climáticos ou transações de classe entre ativos, e precisam implantar os novos aplicativos rapidamente e de forma escalável.
No longo prazo, a diferenciação competitiva deve vir da análise, não apenas do conhecimento. Os principais traders do futuro assumem riscos, obtêm uma visão verdadeira do cliente e batem consistentemente no mercado (fonte IBM: www-935.ibm/services/us/imc/pdf/ge510-6270-trader. pdf).
A resiliência dos negócios tem sido uma das principais preocupações das empresas de trading desde 11 de setembro de 2001. As soluções nesta área variam desde centros de dados redundantes localizados em diferentes geografias e conectados a múltiplos locais de negociação até soluções de negociadores virtuais oferecendo aos operadores de mercado a maior parte da funcionalidade de uma plataforma de negociação em um local remoto.
O setor de serviços financeiros é um dos mais exigentes em termos de requisitos de TI. O setor está passando por uma mudança arquitetônica em direção à Arquitetura Orientada a Serviços (SOA), serviços da Web e virtualização de recursos de TI. A SOA aproveita o aumento da velocidade da rede para permitir a vinculação dinâmica e a virtualização de componentes de software. Isso permite a criação de novos aplicativos sem perder o investimento em sistemas e infraestrutura existentes. O conceito tem o potencial de revolucionar a forma como a integração é feita, permitindo reduções significativas na complexidade e no custo de tal integração (gigaspaces / download / MerrilLynchGigaSpacesWP. pdf).
Outra tendência é a consolidação de servidores em farms de servidores de data center, enquanto as mesas de operação possuem apenas extensões KVM e clientes ultra-thin (por exemplo, SunRay e HP blade solutions). As redes de área metropolitana de alta velocidade permitem que os dados de mercado sejam multicast entre locais diferentes, permitindo a virtualização do pregão.
Arquitetura de alto nível.
A Figura 1 descreve a arquitetura de alto nível de um ambiente comercial. A fábrica de tickers e os mecanismos de negociação algorítmica estão localizados no cluster de negociação de alto desempenho no data center da empresa ou na bolsa. Os comerciantes humanos estão localizados na área de aplicativos do usuário final.
Funcionalmente, há dois componentes de aplicativos no ambiente comercial corporativo, editores e assinantes. O barramento de mensagens fornece o caminho de comunicação entre editores e assinantes.
Existem dois tipos de tráfego específicos para um ambiente de negociação:
• Dados de mercado - carrega informações sobre preços para instrumentos financeiros, notícias e outras informações de valor agregado, como análises. É unidirecional e muito sensível à latência, normalmente entregue em multicast UDP. É medido em atualizações / seg. e em Mbps. Os dados de mercado fluem de um ou vários feeds externos, provenientes de provedores de dados de mercado, como bolsas de valores, agregadores de dados e ECNs. Cada provedor tem seu próprio formato de dados de mercado. Os dados são recebidos por manipuladores de feeds, aplicativos especializados que normalizam e limpam os dados e os enviam para os consumidores de dados, como mecanismos de preços, aplicativos de comércio algorítmico ou comerciantes humanos. As empresas do lado da venda também enviam os dados do mercado para seus clientes, empresas compradoras, como fundos mútuos, fundos de hedge e outros gerentes de ativos. Algumas empresas de buy-side podem optar por receber feeds diretos das trocas, reduzindo a latência.
Figura 1 Arquitetura de negociação para uma empresa do lado de compra / venda.
Não existe um padrão da indústria para formatos de dados de mercado. Cada troca tem seu formato proprietário. Provedores de conteúdo financeiro, como Reuters e Bloomberg, agregam diferentes fontes de dados de mercado, normalizam e adicionam notícias ou análises. Exemplos de feeds consolidados são RDF (Reuters Data Feed), RWF (Reuters Wire Format) e Bloomberg Professional Services Data.
Para fornecer dados de mercado de latência mais baixa, os dois fornecedores lançaram feeds de dados de mercado em tempo real que são menos processados ​​e têm menos análises:
- Bloomberg B-Pipe - Com o B-Pipe, a Bloomberg separa seu feed de dados de mercado de sua plataforma de distribuição porque um terminal Bloomberg não é necessário para obter o B-Pipe. Wombat e Reuters Feed Handlers anunciaram o apoio ao B-Pipe.
Uma empresa pode decidir receber feeds diretamente de uma troca para reduzir a latência. Os ganhos na velocidade de transmissão podem variar entre 150 milissegundos e 500 milissegundos. Esses feeds são mais complexos e mais caros e a empresa precisa construir e manter sua própria fábrica de tickers (financetech / featured / showArticle. jhtml? ArticleID = 60404306).
• Ordens de negociação - esse tipo de tráfego transporta as negociações reais. É bidirecional e muito sensível à latência. É medido em mensagens / seg. e Mbps. Os pedidos são originários de uma empresa de buy side ou sell side e são enviados para plataformas de negociação como uma Exchange ou ECN para execução. O formato mais comum para o transporte de pedidos é o FIX (Financial Information eXchange - fixprotocol /). Os aplicativos que manipulam mensagens FIX são chamados de mecanismos FIX e interagem com sistemas de gerenciamento de pedidos (OMS).
Uma otimização para o FIX é chamada de FAST (correção adaptada para streaming), que usa um esquema de compactação para reduzir o tamanho da mensagem e, com efeito, reduzir a latência. O FAST é voltado mais para a entrega de dados de mercado e tem o potencial de se tornar um padrão. O FAST também pode ser usado como um esquema de compactação para formatos de dados de mercado proprietários.
Para reduzir a latência, as empresas podem optar por estabelecer o acesso direto ao mercado (Direct Market Access - DMA).
O DMA é o processo automatizado de encaminhamento de uma ordem de títulos diretamente para um local de execução, evitando assim a intervenção de terceiros (towergroup / research / content / glossary. jsp? Page = 1 & glossaryId = 383). O DMA requer uma conexão direta com o local de execução.
O barramento de mensagens é um software de middleware de fornecedores como a Tibco, a 29West, a Reuters RMDS ou uma plataforma de código aberto, como o AMQP. O barramento de mensagens usa um mecanismo confiável para entregar mensagens. O transporte pode ser feito via TCP / IP (TibcoEMS, 29West, RMDS e AMQP) ou UDP / multicast (TibcoRV, 29West e RMDS). Um conceito importante na distribuição de mensagens é o & quot; stream de tópico & quot; que é um subconjunto de dados de mercado definidos por critérios como símbolo de ticker, setor ou uma determinada cesta de instrumentos financeiros. Os inscritos participam de grupos de tópicos mapeados em um ou vários subtópicos para receber apenas as informações relevantes. No passado, todos os comerciantes recebiam todos os dados do mercado. Nos volumes atuais de tráfego, isso seria sub-ótimo.
A rede desempenha um papel crítico no ambiente de negociação. Os dados de mercado são transportados para o pregão onde os comerciantes humanos estão localizados através de uma rede de alta velocidade Campus ou Metro Area. Alta disponibilidade e baixa latência, bem como alta taxa de transferência, são as métricas mais importantes.
O ambiente comercial de alto desempenho possui a maioria de seus componentes no farm de servidores do Data Center. Para minimizar a latência, os mecanismos de negociação algorítmica precisam estar localizados nas proximidades dos manipuladores de feeds, mecanismos FIX e sistemas de gerenciamento de pedidos. Um modelo de implantação alternativo tem os sistemas de negociação algorítmica localizados em uma troca ou um provedor de serviços com conectividade rápida para várias trocas.
Modelos de implantação.
Existem dois modelos de implantação para uma plataforma de negociação de alto desempenho. As empresas podem optar por ter uma mistura dos dois:
• Data Center da empresa de trading (Figura 2) - Este é o modelo tradicional, onde uma plataforma de negociação completa é desenvolvida e mantida pela empresa com links de comunicação para todas as plataformas de negociação. A latência varia com a velocidade dos links e o número de saltos entre a empresa e os locais.
Figura 2 Modelo de Implantação Tradicional.
• Co-location na plataforma de negociação (bolsas, prestadores de serviços financeiros (FSP)) (Figura 3)
A empresa comercial implanta sua plataforma de negociação automatizada o mais próximo possível dos locais de execução para minimizar a latência.
Figura 3 Modelo de Implantação Hospedada.
Arquitetura de Negociação Orientada a Serviços.
Estamos propondo uma estrutura orientada a serviços para a construção da arquitetura comercial de próxima geração. Essa abordagem fornece uma estrutura conceitual e um caminho de implementação com base na modularização e minimização de interdependências.
Essa estrutura fornece às empresas uma metodologia para:
• Avalie seu estado atual em termos de serviços.
• Priorizar serviços com base em seu valor para o negócio.
• Evolua a plataforma de negociação para o estado desejado usando uma abordagem modular.
A arquitetura de negociação de alto desempenho conta com os seguintes serviços, conforme definido pela estrutura de arquitetura de serviços representada na Figura 4.
Figura 4 Estrutura de Arquitetura de Serviço para Negociação de Alto Desempenho.
Tabela 1 Descrições e Tecnologias de Serviço.
Mensagens de latência ultra baixa.
Instrumentação - appliances, agentes de software e módulos roteadores.
Virtualização de SO e E / S, RDMA (Remote Direct Memory Access), TOE (TCP Offload Engines)
Middleware que paraleliza o processamento de aplicativos.
Middleware que acelera o acesso a dados para aplicativos, por exemplo, armazenamento em cache na memória.
Replicação multicast assistida por hardware através da rede; otimizações multicast Camada 2 e Camada 3.
Virtualização de hardware de armazenamento (VSANs), replicação de dados, backup remoto e virtualização de arquivos.
Resiliência comercial e mobilidade.
Balanceamento de carga local e local e redes de campus de alta disponibilidade.
Serviços de aplicativos de área ampla.
Aceleração de aplicativos em uma conexão WAN para comerciantes residindo fora do campus.
Serviço de cliente fino.
Desacoplamento dos recursos de computação dos terminais voltados para o usuário final.
Serviço de Mensagens de Latência Ultra-Baixa.
Esse serviço é fornecido pelo barramento de mensagens, que é um sistema de software que resolve o problema de conectar muitos-para-muitos aplicativos. O sistema consiste em:
• Um conjunto de esquemas de mensagens predefinidos.
• 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: amqp/tikiwiki/tiki-index. php? page=OpenApproach#Why_AMQP_).
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 (tradingmetrics/).
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 (tradingmetrics/TM_brochure. pdf).
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 (cisco/go/ipsla).
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 ì 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 Deployment.
Serviços de computação.
Computing services cover a wide range of technologies with the goal of eliminating memory and CPU bottlenecks created by the processing of network packets. Trading applications consume high volumes of market data and the servers have to dedicate resources to processing network traffic instead of application processing.
• Transport processing—At high speeds, network packet processing can consume a significant amount of server CPU cycles and memory. An established rule of thumb states that 1Gbps of network bandwidth requires 1 GHz of processor capacity (source Intel white paper on I/O acceleration intel/technology/ioacceleration/306517.pdf).
• Intermediate buffer copying—In a conventional network stack implementation, data needs to be copied by the CPU between network buffers and application buffers. This overhead is worsened by the fact that memory speeds have not kept up with increases in CPU speeds. For example, processors like the Intel Xeon are approaching 4 GHz, while RAM chips hover around 400MHz (for DDR 3200 memory) (source Intel intel/technology/ioacceleration/306517.pdf).
• Context switching—Every time an individual packet needs to be processed, the CPU performs a context switch from application context to network traffic context. This overhead could be reduced if the switch would occur only when the whole application buffer is complete.
Figure 12 Sources of Overhead in Data Center Servers.
• TCP Offload Engine (TOE)—Offloads transport processor cycles to the NIC. Moves TCP/IP protocol stack buffer copies from system memory to NIC memory.
• Remote Direct Memory Access (RDMA)—Enables a network adapter to transfer data directly from application to application without involving the operating system. Eliminates intermediate and application buffer copies (memory bandwidth consumption).
• Kernel bypass — Direct user-level access to hardware. Dramatically reduces application context switches.
Figure 13 RDMA and Kernel Bypass.
InfiniBand is a point-to-point (switched fabric) bidirectional serial communication link which implements RDMA, among other features. Cisco offers an InfiniBand switch, the Server Fabric Switch (SFS): cisco/application/pdf/en/us/guest/netsol/ns500/c643/cdccont_0900aecd804c35cb. pdf.
Figure 14 Typical SFS Deployment.
Trading applications benefit from the reduction in latency and latency variability, as proved by a test performed with the Cisco SFS and Wombat Feed Handlers by Stac Research:
Application Virtualization Service.
De-coupling the application from the underlying OS and server hardware enables them to run as network services. One application can be run in parallel on multiple servers, or multiple applications can be run on the same server, as the best resource allocation dictates. This decoupling enables better load balancing and disaster recovery for business continuance strategies. The process of re-allocating computing resources to an application is dynamic. Using an application virtualization system like Data Synapse's GridServer, applications can migrate, using pre-configured policies, to under-utilized servers in a supply-matches-demand process (networkworld/supp/2005/ndc1/022105virtual. html? page=2).
There are many business advantages for financial firms who adopt application virtualization:
• Faster time to market for new products and services.
• Faster integration of firms following merger and acquisition activity.
• Increased application availability.
• Better workload distribution, which creates more "head room" for processing spikes in trading volume.
• Operational efficiency and control.
• Reduction in IT complexity.
Currently, application virtualization is not used in the trading front-office. One use-case is risk modeling, like Monte Carlo simulations. As the technology evolves, it is conceivable that some the trading platforms will adopt it.
Data Virtualization Service.
To effectively share resources across distributed enterprise applications, firms must be able to leverage data across multiple sources in real-time while ensuring data integrity. With solutions from data virtualization software vendors such as Gemstone or Tangosol (now Oracle), financial firms can access heterogeneous sources of data as a single system image that enables connectivity between business processes and unrestrained application access to distributed caching. The net result is that all users have instant access to these data resources across a distributed network (gridtoday/03/0210/101061.html).
This is called a data grid and is the first step in the process of creating what Gartner calls Extreme Transaction Processing (XTP) (gartner/DisplayDocument? ref=g_search&id=500947). Technologies such as data and applications virtualization enable financial firms to perform real-time complex analytics, event-driven applications, and dynamic resource allocation.
One example of data virtualization in action is a global order book application. An order book is the repository of active orders that is published by the exchange or other market makers. A global order book aggregates orders from around the world from markets that operate independently. The biggest challenge for the application is scalability over WAN connectivity because it has to maintain state. Today's data grids are localized in data centers connected by Metro Area Networks (MAN). This is mainly because the applications themselves have limits—they have been developed without the WAN in mind.
Figure 15 GemStone GemFire Distributed Caching.
Before data virtualization, applications used database clustering for failover and scalability. This solution is limited by the performance of the underlying database. Failover is slower because the data is committed to disc. With data grids, the data which is part of the active state is cached in memory, which reduces drastically the failover time. Scaling the data grid means just adding more distributed resources, providing a more deterministic performance compared to a database cluster.
Multicast Service.
Market data delivery is a perfect example of an application that needs to deliver the same data stream to hundreds and potentially thousands of end users. Market data services have been implemented with TCP or UDP broadcast as the network layer, but those implementations have limited scalability. Using TCP requires a separate socket and sliding window on the server for each recipient. UDP broadcast requires a separate copy of the stream for each destination subnet. Both of these methods exhaust the resources of the servers and the network. The server side must transmit and service each of the streams individually, which requires larger and larger server farms. On the network side, the required bandwidth for the application increases in a linear fashion. For example, to send a 1 Mbps stream to 1000recipients using TCP requires 1 Gbps of bandwidth.
IP multicast is the only way to scale market data delivery. To deliver a 1 Mbps stream to 1000 recipients, IP multicast would require 1 Mbps. The stream can be delivered by as few as two servers—one primary and one backup for redundancy.
There are two main phases of market data delivery to the end user. In the first phase, the data stream must be brought from the exchange into the brokerage's network. Typically the feeds are terminated in a data center on the customer premise. The feeds are then processed by a feed handler, which may normalize the data stream into a common format and then republish into the application messaging servers in the data center.
The second phase involves injecting the data stream into the application messaging bus which feeds the core infrastructure of the trading applications. The large brokerage houses have thousands of applications that use the market data streams for various purposes, such as live trades, long term trending, arbitrage, etc. Many of these applications listen to the feeds and then republish their own analytical and derivative information. For example, a brokerage may compare the prices of CSCO to the option prices of CSCO on another exchange and then publish ratings which a different application may monitor to determine how much they are out of synchronization.
Figure 16 Market Data Distribution Players.
The delivery of these data streams is typically over a reliable multicast transport protocol, traditionally Tibco Rendezvous. Tibco RV operates in a publish and subscribe environment. Each financial instrument is given a subject name, such as CSCO. last. Each application server can request the individual instruments of interest by their subject name and receive just a that subset of the information. This is called subject-based forwarding or filtering. Subject-based filtering is patented by Tibco.
A distinction should be made between the first and second phases of market data delivery. The delivery of market data from the exchange to the brokerage is mostly a one-to-many application. The only exception to the unidirectional nature of market data may be retransmission requests, which are usually sent using unicast. The trading applications, however, are definitely many-to-many applications and may interact with the exchanges to place orders.
Figure 17 Market Data Architecture.
Design Issues.
Number of Groups/Channels to Use.
Many application developers consider using thousand of multicast groups to give them the ability to divide up products or instruments into small buckets. Normally these applications send many small messages as part of their information bus. Usually several messages are sent in each packet that are received by many users. Sending fewer messages in each packet increases the overhead necessary for each message.
In the extreme case, sending only one message in each packet quickly reaches the point of diminishing returns—there is more overhead sent than actual data. Application developers must find a reasonable compromise between the number of groups and breaking up their products into logical buckets.
Consider, for example, the Nasdaq Quotation Dissemination Service (NQDS). The instruments are broken up alphabetically:
Another example is the Nasdaq Totalview service, broken up this way:
This approach allows for straight forward network/application management, but does not necessarily allow for optimized bandwidth utilization for most users. A user of NQDS that is interested in technology stocks, and would like to subscribe to just CSCO and INTL, would have to pull down all the data for the first two groups of NQDS. Understanding the way users pull down the data and then organize it into appropriate logical groups optimizes the bandwidth for each user.
In many market data applications, optimizing the data organization would be of limited value. Typically customers bring in all data into a few machines and filter the instruments. Using more groups is just more overhead for the stack and does not help the customers conserve bandwidth. Another approach might be to keep the groups down to a minimum level and use UDP port numbers to further differentiate if necessary. The other extreme would be to use just one multicast group for the entire application and then have the end user filter the data. In some situations this may be sufficient.
Intermittent Sources.
A common issue with market data applications are servers that send data to a multicast group and then go silent for more than 3.5 minutes. These intermittent sources may cause trashing of state on the network and can introduce packet loss during the window of time when soft state and then hardware shorts are being created.
PIM-Bidir or PIM-SSM.
The first and best solution for intermittent sources is to use PIM-Bidir for many-to-many applications and PIM-SSM for one-to-many applications.
Both of these optimizations of the PIM protocol do not have any data-driven events in creating forwarding state. That means that as long as the receivers are subscribed to the streams, the network has the forwarding state created in the hardware switching path.
Intermittent sources are not an issue with PIM-Bidir and PIM-SSM.
Null Packets.
In PIM-SM environments a common method to make sure forwarding state is created is to send a burst of null packets to the multicast group before the actual data stream. The application must efficiently ignore these null data packets to ensure it does not affect performance. The sources must only send the burst of packets if they have been silent for more than 3 minutes. A good practice is to send the burst if the source is silent for more than a minute. Many financials send out an initial burst of traffic in the morning and then all well-behaved sources do not have problems.
Periodic Keepalives or Heartbeats.
An alternative approach for PIM-SM environments is for sources to send periodic heartbeat messages to the multicast groups. This is a similar approach to the null packets, but the packets can be sent on a regular timer so that the forwarding state never expires.
S, G Expiry Timer.
Finally, Cisco has made a modification to the operation of the S, G expiry timer in IOS. There is now a CLI knob to allow the state for a S, G to stay alive for hours without any traffic being sent. The (S, G) expiry timer is configurable. This approach should be considered a workaround until PIM-Bidir or PIM-SSM is deployed or the application is fixed.
RTCP Feedback.
A common issue with real time voice and video applications that use RTP is the use of RTCP feedback traffic. Unnecessary use of the feedback option can create excessive multicast state in the network. If the RTCP traffic is not required by the application it should be avoided.
Fast Producers and Slow Consumers.
Today many servers providing market data are attached at Gigabit speeds, while the receivers are attached at different speeds, usually 100Mbps. This creates the potential for receivers to drop packets and request re-transmissions, which creates more traffic that the slowest consumers cannot handle, continuing the vicious circle.
The solution needs to be some type of access control in the application that limits the amount of data that one host can request. QoS and other network functions can mitigate the problem, but ultimately the subscriptions need to be managed in the application.
Tibco Heartbeats.
TibcoRV has had the ability to use IP multicast for the heartbeat between the TICs for many years. However, there are some brokerage houses that are still using very old versions of TibcoRV that use UDP broadcast support for the resiliency. This limitation is often cited as a reason to maintain a Layer 2 infrastructure between TICs located in different data centers. These older versions of TibcoRV should be phased out in favor of the IP multicast supported versions.
Multicast Forwarding Options.
PIM Sparse Mode.
The standard IP multicast forwarding protocol used today for market data delivery is PIM Sparse Mode. It is supported on all Cisco routers and switches and is well understood. PIM-SM can be used in all the network components from the exchange, FSP, and brokerage.
There are, however, some long-standing issues and unnecessary complexity associated with a PIM-SM deployment that could be avoided by using PIM-Bidir and PIM-SSM. These are covered in the next sections.
The main components of the PIM-SM implementation are:
• PIM Sparse Mode v2.
• Shared Tree (spt-threshold infinity)
A design option in the brokerage or in the exchange.
Details of Anycast RP can be found in:
The classic high availability design for Tibco in the brokerage network is documented in:
Bidirectional PIM.
PIM-Bidir is an optimization of PIM Sparse Mode for many-to-many applications. It has several key advantages over a PIM-SM deployment:
• Better support for intermittent sources.
• No data-triggered events.
One of the weaknesses of PIM-SM is that the network continually needs to react to active data flows. This can cause non-deterministic behavior that may be hard to troubleshoot. PIM-Bidir has the following major protocol differences over PIM-SM:
– No source registration.
Source traffic is automatically sent to the RP and then down to the interested receivers. There is no unicast encapsulation, PIM joins from the RP to the first hop router and then registration stop messages.
All PIM-Bidir traffic is forwarded on a *,G forwarding entry. The router does not have to monitor the traffic flow on a *,G and then send joins when the traffic passes a threshold.
– No need for an actual RP.
The RP does not have an actual protocol function in PIM-Bidir. The RP acts as a routing vector in which all the traffic converges. The RP can be configured as an address that is not assigned to any particular device. This is called a Phantom RP.
– No need for MSDP.
MSDP provides source information between RPs in a PIM-SM network. PIM-Bidir does not use the active source information for any forwarding decisions and therefore MSDP is not required.
Bidirectional PIM is ideally suited for the brokerage network in the data center of the exchange. In this environment there are many sources sending to a relatively few set of groups in a many-to-many traffic pattern.
The key components of the PIM-Bidir implementation are:
Further details about Phantom RP and basic PIM-Bidir design are documented in:
Source Specific Multicast.
PIM-SSM is an optimization of PIM Sparse Mode for one-to-many applications. In certain environments it can offer several distinct advantages over PIM-SM. Like PIM-Bidir, PIM-SSM does not rely on any data-triggered events. Furthermore, PIM-SSM does not require an RP at all—there is no such concept in PIM-SSM. The forwarding information in the network is completely controlled by the interest of the receivers.
Source Specific Multicast is ideally suited for market data delivery in the financial service provider. The FSP can receive the feeds from the exchanges and then route them to the end of their network.
Many FSPs are also implementing MPLS and Multicast VPNs in their core. PIM-SSM is the preferred method for transporting traffic in VRFs.
When PIM-SSM is deployed all the way to the end user, the receiver indicates his interest in a particular S, G with IGMPv3. Even though IGMPv3 was defined by RFC 2236 back in October, 2002, it still has not been implemented by all edge devices. This creates a challenge for deploying an end-to-end PIM-SSM service. A transitional solution has been developed by Cisco to enable an edge device that supports IGMPv2 to participate in an PIM-SSM service. This feature is called SSM Mapping and is documented in:
Storage Services.
The service provides storage capabilities into the market data and trading environments. Trading applications access backend storage to connect to different databases and other repositories consisting of portfolios, trade settlements, compliance data, management applications, Enterprise Service Bus (ESB), and other critical applications where reliability and security is critical to the success of the business. The main requirements for the service are:
Storage virtualization is an enabling technology that simplifies management of complex infrastructures, enables non-disruptive operations, and facilitates critical elements of a proactive information lifecycle management (ILM) strategy. EMC Invista running on the Cisco MDS 9000 enables heterogeneous storage pooling and dynamic storage provisioning, allowing allocation of any storage to any application. High availability is increased with seamless data migration. Appropriate class of storage is allocated to point-in-time copies (clones). Storage virtualization is also leveraged through the use of Virtual Storage Area Networks (VSANs), which enable the consolidation of multiple isolated SANs onto a single physical SAN infrastructure, while still partitioning them as completely separate logical entities. VSANs provide all the security and fabric services of traditional SANs, yet give organizations the flexibility to easily move resources from one VSAN to another. This results in increased disk and network utilization while driving down the cost of management. Integrated Inter VSAN Routing (IVR) enables sharing of common resources across VSANs.
Figure 18 High Performance Computing Storage.
Replication of data to a secondary and tertiary data center is crucial for business continuance. Replication offsite over Fiber Channel over IP (FCIP) coupled with write acceleration and tape acceleration provides improved performance over long distance. Continuous Data Replication (CDP) is another mechanism which is gaining popularity in the industry. It refers to backup of computer data by automatically saving a copy of every change made to that data, essentially capturing every version of the data that the user saves. It allows the user or administrator to restore data to any point in time. Solutions from EMC and Incipient utilize the SANTap protocol on the Storage Services Module (SSM) in the MDS platform to provide CDP functionality. The SSM uses the SANTap service to intercept and redirect a copy of a write between a given initiator and target. The appliance does not reside in the data path—it is completely passive. The CDP solutions typically leverage a history journal that tracks all changes and bookmarks that identify application-specific events. This ensures that data at any point in time is fully self-consistent and is recoverable instantly in the event of a site failure.
Backup procedure reliability and performance are extremely important when storing critical financial data to a SAN. The use of expensive media servers to move data from disk to tape devices can be cumbersome. Network-accelerated serverless backup (NASB) helps you back up increased amounts of data in shorter backup time frames by shifting the data movement from multiple backup servers to Cisco MDS 9000 Series multilayer switches. This technology decreases impact on application servers because the MDS offloads the application and backup servers. It also reduces the number of backup and media servers required, thus reducing CAPEX and OPEX. The flexibility of the backup environment increases because storage and tape drives can reside anywhere on the SAN.
Trading Resilience and Mobility.
The main requirements for this service are to provide the virtual trader:
• Fully scalable and redundant campus trading environment.
• Resilient server load balancing and high availability in analytic server farms.
• Global site load balancing that provide the capability to continue participating in the market venues of closest proximity.
A highly-available campus environment is capable of sustaining multiple failures (i. e., links, switches, modules, etc.), which provides non-disruptive access to trading systems for traders and market data feeds. Fine-tuned routing protocol timers, in conjunction with mechanisms such as NSF/SSO, provide subsecond recovery from any failure.
The high-speed interconnect between data centers can be DWDM/dark fiber, which provides business continuance in case of a site failure. Each site is 100km-200km apart, allowing synchronous data replication. Usually the distance for synchronous data replication is 100km, but with Read/Write Acceleration it can stretch to 200km. A tertiary data center can be greater than 200km away, which would replicate data in an asynchronous fashion.
Figure 19 Trading Resilience.
A robust server load balancing solution is required for order routing, algorithmic trading, risk analysis, and other services to offer continuous access to clients regardless of a server failure. Multiple servers encompass a "farm" and these hosts can added/removed without disruption since they reside behind a virtual IP (VIP) address which is announced in the network.
A global site load balancing solution provides remote traders the resiliency to access trading environments which are closer to their location. This minimizes latency for execution times since requests are always routed to the nearest venue.
Figure 20 Virtualization of Trading Environment.
A trading environment can be virtualized to provide segmentation and resiliency in complex architectures. Figure 20 illustrates a high-level topology depicting multiple market data feeds entering the environment, whereby each vendor is assigned its own Virtual Routing and Forwarding (VRF) instance. The market data is transferred to a high-speed InfiniBand low-latency compute fabric where feed handlers, order routing systems, and algorithmic trading systems reside. All storage is accessed via a SAN and is also virtualized with VSANs, allowing further security and segmentation. The normalized data from the compute fabric is transferred to the campus trading environment where the trading desks reside.
Wide Area Application Services.
This service provides application acceleration and optimization capabilities for traders who are located outside of the core trading floor facility/data center and working from a remote office. To consolidate servers and increase security in remote offices, file servers, NAS filers, storage arrays, and tape drives are moved to a corporate data center to increase security and regulatory compliance and facilitate centralized storage and archival management. As the traditional trading floor is becoming more virtual, wide area application services technology is being utilized to provide a "LAN-like" experience to remote traders when they access resources at the corporate site. Traders often utilize Microsoft Office applications, especially Excel in addition to Sharepoint and Exchange. Excel is used heavily for modeling and permutations where sometime only small portions of the file are changed. CIFS protocol is notoriously known to be "chatty," where several message normally traverse the WAN for a simple file operation and it is addressed by Wide Area Application Service (WAAS) technology. Bloomberg and Reuters applications are also very popular financial tools which access a centralized SAN or NAS filer to retrieve critical data which is fused together before represented to a trader's screen.
Figure 21 Wide Area Optimization.
A pair of Wide Area Application Engines (WAEs) that reside in the remote office and the data center provide local object caching to increase application performance. The remote office WAEs can be a module in the ISR router or a stand-alone appliance. The data center WAE devices are load balanced behind an Application Control Engine module installed in a pair of Catalyst 6500 series switches at the aggregation layer. The WAE appliance farm is represented by a virtual IP address. The local router in each site utilizes Web Cache Communication Protocol version 2 (WCCP v2) to redirect traffic to the WAE that intercepts the traffic and determines if there is a cache hit or miss. The content is served locally from the engine if it resides in cache; otherwise the request is sent across the WAN the initial time to retrieve the object. This methodology optimizes the trader experience by removing application latency and shielding the individual from any congestion in the WAN.
WAAS uses the following technologies to provide application acceleration:
• Data Redundancy Elimination (DRE) is an advanced form of network compression which allows the WAE to maintain a history of previously-seen TCP message traffic for the purposes of reducing redundancy found in network traffic. This combined with the Lempel-Ziv (LZ) compression algorithm reduces the number of redundant packets that traverse the WAN, which improves application transaction performance and conserves bandwidth.
• Transport Flow Optimization (TFO) employs a robust TCP proxy to safely optimize TCP at the WAE device by applying TCP-compliant optimizations to shield the clients and servers from poor TCP behavior because of WAN conditions. By running a TCP proxy between the devices and leveraging an optimized TCP stack between the devices, many of the problems that occur in the WAN are completely blocked from propagating back to trader desktops. The traders experience LAN-like TCP response times and behavior because the WAE is terminating TCP locally. TFO improves reliability and throughput through increases in TCP window scaling and sizing enhancements in addition to superior congestion management.
Thin Client Service.
This service provides a "thin" advanced trading desktop which delivers significant advantages to demanding trading floor environments requiring continuous growth in compute power. As financial institutions race to provide the best trade executions for their clients, traders are utilizing several simultaneous critical applications that facilitate complex transactions. It is not uncommon to find three or more workstations and monitors at a trader's desk which provide visibility into market liquidity, trading venues, news, analysis of complex portfolio simulations, and other financial tools. In addition, market dynamics continue to evolve with Direct Market Access (DMA), ECNs, alternative trading volumes, and upcoming regulation changes with Regulation National Market System (RegNMS) in the US and Markets in Financial Instruments Directive (MiFID) in Europe. At the same time, business seeks greater control, improved ROI, and additional flexibility, which creates greater demands on trading floor infrastructures.
Traders no longer require multiple workstations at their desk. Thin clients consist of keyboard, mouse, and multi-displays which provide a total trader desktop solution without compromising security. Hewlett Packard, Citrix, Desktone, Wyse, and other vendors provide thin client solutions to capitalize on the virtual desktop paradigm. Thin clients de-couple the user-facing hardware from the processing hardware, thus enabling IT to grow the processing power without changing anything on the end user side. The workstation computing power is stored in the data center on blade workstations, which provide greater scalability, increased data security, improved business continuance across multiple sites, and reduction in OPEX by removing the need to manage individual workstations on the trading floor. One blade workstation can be dedicated to a trader or shared among multiple traders depending on the requirements for computer power.
The "thin client" solution is optimized to work in a campus LAN environment, but can also extend the benefits to traders in remote locations. Latency is always a concern when there is a WAN interconnecting the blade workstation and thin client devices. The network connection needs to be sized accordingly so traffic is not dropped if saturation points exist in the WAN topology. WAN Quality of Service (QoS) should prioritize sensitive traffic. There are some guidelines which should be followed to allow for an optimized user experience. A typical highly-interactive desktop experience requires a client-to-blade round trip latency of <20ms for a 2Kb packet size. There may be a slight lag in display if network latency is between 20ms to 40ms. A typical trader desk with a four multi-display terminal requires 2-3Mbps bandwidth consumption with seamless communication with blade workstation(s) in the data center. Streaming video (800x600 at 24fps/full color) requires 9 Mbps bandwidth usage.
Figure 22 Thin Client Architecture.
Management of a large thin client environment is simplified since a centralized IT staff manages all of the blade workstations dispersed across multiple data centers. A trader is redirected to the most available environment in the enterprise in the event of a particular site failure. High availability is a key concern in critical financial environments and the Blade Workstation design provides rapid provisioning of another blade workstation in the data center. This resiliency provides greater uptime, increases in productivity, and OpEx reduction.
Advanced Encryption Standard.
Advanced Message Queueing Protocol.
Application Oriented Networking.
The Archipelago® Integrated Web book gives investors the unique opportunity to view the entire ArcaEx and ArcaEdge books in addition to books made available by other market participants.
ECN Order Book feed available via NASDAQ.
Chicago Board of Trade.
Class-Based Weighted Fair Queueing.
Continuous Data Replication.
Chicago Mercantile Exchange is engaged in trading of futures contracts and derivatives.
Central Processing Unit.
Distributed Defect Tracking System.
Acesso Direto ao Mercado.
Data Redundancy Elimination.
Dense Wavelength Division Multiplexing.
Rede de Comunicação Eletrônica.
Enterprise Service Bus.
Enterprise Solutions Engineering.
FIX Adapted for Streaming.
Fibre Channel over IP.
Financial Information Exchange.
Financial Services Latency Monitoring Solution.
Financial Service Provider.
Information Lifecycle Management.
Instinet Island Book.
Internetworking Operating System.
Keyboard Video Mouse.
Low Latency Queueing.
Metro Area Network.
Multilayer Director Switch.
Directiva relativa aos mercados de instrumentos financeiros.
Message Passing Interface is an industry standard specifying a library of functions to enable the passing of messages between nodes within a parallel computing environment.
Network Attached Storage.
Network Accelerated Serverless Backup.
Network Interface Card.
Nasdaq Quotation Dissemination Service.
Order Management System.
Open Systems Interconnection.
Protocol Independent Multicast.
PIM-Source Specific Multicast.
Qualidade de serviço.
Random Access Memory.
Reuters Data Feed.
Reuters Data Feed Direct.
Remote Direct Memory Access.
Regulation National Market System.
Remote Graphics Software.
Reuters Market Data System.
RTP Control Protocol.
Real Time Protocol.
Reuters Wire Format.
Storage Area Network.
Small Computer System Interface.
Sockets Direct Protocol—Given that many modern applications are written using the sockets API, SDP can intercept the sockets at the kernel level and map these socket calls to an InfiniBand transport service that uses RDMA operations to offload data movement from the CPU to the HCA hardware.
Server Fabric Switch.
Secure Financial Transaction Infrastructure network developed to provide firms with excellent communication paths to NYSE Group, AMEX, Chicago Stock Exchange, NASDAQ, and other exchanges. It is often used for order routing.