Terdapat banyak sistem operasi dan peralatan Bahasa sedia untuk melakukan begitu, serta ketiga pihak utiliti. sisa masa yang mungkin lebih baik menghabiskan membangun dan mengoptimumkan bahagian-bahagian lain infrastruktur perdagangan. Tugas-tugas biasa matematik adalah merupakan antara keselesaan tambahan yang anda akan dapati di Perpustakaan ini dan ianya jarang bermanfaat untuk menulis perlaksanaan yang baru. Bagi bekas, latency boleh berlaku di beberapa tempat di sepanjang laluan perlaksanaan. Kependaman adalah sering satu isu sistem pelaksanaan seperti alat-alat penyelidikan biasanya terletak di mesin yang sama. Pembangunan masa adalah sangat berharga terutama dalam konteks pemaju semata-mata. Bagi operasi-operasi frekuensi yang lebih tinggi adalah perlu untuk membiasakan diri dengan menggunakan dengan pengoptimuman kernal serta pengoptimuman rangkaian penghantaran.
Ini merupakan sebuah kawasan yang mendalam dan ketara adalah di luar skop artikel tetapi jika suatu algoritma UHFT yang diingini maka menjadi sedar tentang kedalaman ilmu! Untuk dagangan situasi cache boleh menjadi sangat berfaedah. prestasi capaian, menjejaskan potensi staleness data. dan supaya keuntungan prestasi boleh menjadi ketara.
Cache adalah sangat berguna dalam seiap pemaju perdagangan kuantitatif. disokong oleh pangkalan data relasional dan memasukkannya ke dalam ingatan. Walau bagaimanapun, cache bukanlah tanpa isu-isu yang tersendiri. perlu dijana semula atas setiap gelung algoritma perdagangan. Pemulihan data cache semua sekali gus, oleh kerana sifat volatilie Menyimpan cache, boleh meletakkan permintaan penting infrastruktur. mengetahui bagaimana memori yang diperuntukkan dan deallocated semasa aliran atur cara.
Pengagihan ingatan dinamik adalah satu pembedahan yang mahal dalam perlaksanaan perisian. dan semua melakukan kutipan sampah automatik, yang merujuk kepada deallocation yang dinamik Python diperuntukkan memori apabila objek keluar dari skop. pemasangan cerucuk, di mana generasi berbilang salinan cache yang baru dijalankan di bawah beban sangat tinggi, yang membawa kepada laporan kegagalan. optimum untuk frekuensi tinggi tertentu strategi perdagangan.
grained kawalan bagaimana objek muncul pada timbunan untuk aplikasi tertentu. Kutipan sampah adalah amat berguna dalam pembangunan kerana ia mengurangkan kesilapan dan membantu pembacaan. Kutipan Sampah adat sering dikehendaki bagi kes-kes ini. Di Tanah Jawa, sebagai contoh, dengan menala Pemungut sampah dan konfigurasi timbunan, ia adalah mungkin untuk mendapatkan prestasi yang tinggi untuk HFT strategi. Apabila memilih bahasa pastikan untuk mengkaji bagaimana kerja-kerja Pemungut sampah dan sama ada ia boleh diubahsuai untuk mengoptimumkan untuk tertentu menggunakan kes.
Dengan mendedahkan antaramuka pada salah satu komponen yang sangat mudah untuk menukar keluar bahagian dalam sistem bagi versi lain yang membantu prestasi, kebolehpercayaan atau penyelenggaraan, tanpa mengubah suai mana-mana kod pergantungan luar. Banyak operasi dalam sistem dagangan beralgoritma akan dijumlahkan untuk parallelisation. algoritma termasuk langkah-langkah yang boleh dikira sepenuhnya secara berasingan daripada langkah-langkah yang lain. Algoritma yang lain hanya boleh parallelisable sebahagiannya. kelajuan telah mengalami stagnasi, kerana pemproses baru mengandungi banyak teras untuk melaksanakan pengiraan yang selari.
bagi operasi-operasi yang sangat serentak. Operasi statistik tertentu seperti simulasi Monte Carlo, adalah contoh yang baik daripada algoritma selari embarassingly sebagai setiap cabutan rawak dan seterusnya laluan operasi yang boleh dikira tanpa pengetahuan Lain². GPUs tersebut kini sangat berpatutan. CUDA telah membawa kepada penerimaan yang meluas dalam bidang akademik dan kewangan. Oleh itu adalah jelas dan mudah untuk mengoptimumkan yang backtester, kerana semua pengiraan secara umumnya bebas daripada yang lain. Manakala sistem mesti diperuntukkan untuk skala, ianya sering sukar untuk meramalkan terlebih dahulu di mana cerutan yang akan berlaku.
Dalam perdagangan beralgoritma strategi ini dapat skala jika ia boleh menerima lebih besar kuantiti modal dan masih menghasilkan pulangan yang konsisten. Tindanan teknologi perdagangan skala jika ia boleh bertahan lebih besar perdagangan jilid dan peningkatan latency, tanpa bottlenecking. Cuci dalam kejuruteraan perisian dan operasi merujuk kepada kebolehan sistem untuk menangani beban yang meningkat secara konsisten dalam bentuk permintaan yang lebih besar, penggunaan pemproses yang lebih tinggi dan lebih banyak peruntukan ingatan. Rigourous log, ujian, profil dan pemantauan akan membantu sangat dalam membenarkan sistem untuk skala. Biasanya, ini adalah hasil daripada maklumat yang salah, dan bukannya fakta keras. Ia adalah koleksi teknologi yang perlu dipastikan untuk Bolehan, tidak dalam Bahasa.
daripada yang lain dalam segala hal. Jika komponen tertentu tidak dapat memproses permintaan yang banyak. Salah satu cara untuk menguruskan skala adalah untuk memisahkan kebimbangan, seperti yang dinyatakan di atas. Ini adalah amat berguna bagi menghantar dagangan ke enjin pelaksanaan. Jika enjin sedang menderita di bawah kependaman berat maka ia akan membuat sandaran perdagangan.
Daripada permintaan kalah mereka semata-mata sentiasa dalam tindanan sehingga mesej yang dikendalikan. sumber terbuka yang dihormati mesej giliran broker adalah RabbitMQ. Perkakasan yang menjalankan strategi anda boleh mempunyai kesan yang ketara pada keuntungan anda algoritma. Ini bukanlah satu isu yang terhad kepada peniaga-peniaga frekuensi tinggi sama ada. pilihan yang miskin dalam perkakasan dan sistem operasi yang boleh membawa kepada kemalangan mesin atau but masa di luar. Oleh itu ianya perlu untuk mempertimbangkan di mana permohonan anda akan tinggal. Mac OSX dan Ubuntu.
Sistem desktop mempunyai beberapa kelemahan yang ketara, namun. dan biasanya masa yang buruk! giliran antara penjana isyarat perdagangan dan pelaksanaan API akan mengurangkan isu ini menjejaskan potensi perdagangan gelinciran. persekitaran yang boleh membawa kepada masalah internet sambungan dan kuasa uptime. Mereka adalah sukar untuk mentadbir kerana mereka memerlukan keupayaan untuk menggunakan keupayaan jauh login sistem pengendalian. berasaskan Mesin, manakala selalunya lebih mahal daripada pilihan yang desktop, membenarkan infrastruktur redundansi yang lebih ketara, seperti sandaran data automatik, keupayaan untuk lebih straightforwardly memastikan uptime dan pemantauan jarak jauh.
Ini adalah benar-benar perlu untuk frekuensi tinggi tertentu strategi dagangan, yang bergantung kepada kependaman rendah untuk menghasilkan alpha. server terletak, seperti frasa yang digunakan dalam pasaran modal, adalah semata-mata dengan pelayan dedikasi yang tinggal dalam pertukaran untuk mengurangkan kependaman algoritma perdagangan. Apakah ada keperluan untuk kod untuk berjalan merentasi beberapa sistem pengendalian yang berbeza? x64 atau ia akan dapat melaksanakan pemproses RISC seperti yang dikeluarkan oleh ARM?
Isu-isu ini akan menjadi sangat bergantung kepada kekerapan dan jenis strategi yang sedang dilaksanakan. downtime pelbagai penyedia server awan atau penghapusan tidak sengaja pangkalan data perdagangan untuk keseluruhan. Salah satu cara terbaik untuk kehilangan banyak wang algorithmic trading adalah untuk mewujudkan satu sistem dengan sikap tiada. ketersediaan dan pemantauan sebagai komponen utama sistem anda.
pembangunan masa akan dibelanjakan menyahpepijat, pengujian dan penyelenggaraan. Pada dasarnya, penyahpepijat yang membolehkan pelaksanaan program dengan memasukkan sewenang-wenangnya mata rehat dalam kod laluan, yang buat sementara waktu menghentikan pelaksanaan untuk menyiasat keadaan sistem. Faedah utama penyahpepijatan adalah bahawa ia adalah mungkin untuk menyiasat tingkah laku kod sebelum titik kemalangan diketahui. programmer, gdb penyahpepijat ini wujud. Penyahpepijatan merupakan komponen penting dalam toolbox untuk menganalisis ralat pengaturcaraan.
atau Java, sebagai bahasa-bahasa yang ditafsirkan seperti Python selalunya lebih mudah untuk nyahpepijat LOC lebih sedikit dan kurang penyata yang banyak cakap. Walaupun kecenderungan ini Python kapal dengan pdb itu, yang adalah alat nyahpepijat canggih. Jalan, membantu untuk memastikan bahawa sistem yang berkelakuan sebagai ia sepatutnya. di mana ujian kod dibangunkan terhadap antara muka yang ditentukan dengan pelaksanaan tiada. ujian akan akhirnya semua Pas, di mana titik pembangunan patut terhenti.
Simulasi dinamik bendalir adalah seperti contoh, di mana domain pengiraan boleh dibahagikan, tetapi akhirnya domain ini harus berkomunikasi dengan satu sama lain dan dengan demikian operasi yang sebahagiannya turutan. Sebelum penyelesaian sebenar codebase semua ujian akan gagal. TDD memerlukan Reka bentuk spesifikasi terlebih dahulu yang luas serta tahap disiplin yang sihat dalam menjalankan berjaya.
Rangsangan menyediakan sebuah unit ujian rangka kerja. Di Tanah Jawa, Perpustakaan JUnit wujud untuk memenuhi tujuan yang sama. Lain-lain Bahasa memiliki rangka kerja ujian unit dan sering terdapat pelbagai opsyen. Dalam persekitaran pengeluaran, canggih pembalakan adalah benar-benar penting. Apabila memburu untuk tingkah laku runtime atur cara yang tidak dijangka. Pembalakan merujuk kepada proses outputting mesej, dengan pelbagai darjah keterukan, mengenai kelakuan pelaksanaan sistem fail rata atau pangkalan data. Malangnya kelemahan sistem log cenderung hanya ditemui selepas fakta!
Python dan kemudahan tetamu, anda juga akan mempunyai modul unittest sebagai sebahagian daripada Perpustakaan standard. Kerana dengan sandaran yang dibincangkan di bawah, sistem pembalakan yang patut diberi pertimbangan yang wajar sebelum sistem yang dirangka.