Trading System Rules Core Trend Folgende Regeln Es gibt nicht viele verschiedene Möglichkeiten, wie Trend folgt. Die kleineren Tweaks können positive Ergebnisse haben, aber die Wirkung ist in der Regel sehr gering. Wenn du zu viel Zeit damit verbracht hast, kleinere Variationen von Einreiseregeln zu betrachten, fehlst du, die wichtigen Teile zu fehlen. Die Wahrheit ist, dass die meisten Trend nach Systemregeln das Gleiche tun. Sie zeigen sehr ähnliche Ergebnisse, weil sie versuchen, das Gleiche zu erreichen. Mit allen Mitteln spielen Sie mit den detaillierten Regeln. Nur stellen Sie sicher, dass Sie das tun, nachdem Sie die grundlegende Strategie versucht haben. Verstehen Sie, wo der Wert von zuerst kommt und Sie wissen, wie wenig die Eintragsregeln wirklich bedeuten. Der Wert im beruflichen Trend nach Strategien ergibt sich aus der Diversifizierung. Die hier vorgestellten Regeln sind gut genug, um mit dem großen Trend nach Futures Hedgefonds Ergebnisse zu erzielen. Wenn Sie die Regeln komplexer machen, wird Ihre Leistung nicht unterstützt. Der häufigste Amateur-Fehler ist es, die ganze Zeit zu verbringen, die Einreise - und Ausstiegsregeln einzugehen und nicht genug, um Positionsgrößen - und Investitionsuniversum zu analysieren. Die hier vorgestellten einfachen Regeln sind gut genug, um die Leistung von vielen großen Namen Trend nach Hedgefonds mit hoher Präzision und Korrelation zu replizieren. In meinem buch ich detail mehrere weise kann dies weiter verbessert und verbessert werden. Machen Sie aber keinen Fehler. Die Handelssystemregeln sind die wichtigste Komponente Ihres Trends nach der Handelsstrategie. Einige Märkte sind inhärent volatiler als andere. Um jeder Position eine Chance zu geben, die Bilanz zu beeinflussen, müssen Positionen für weniger volatile Märkte größer sein. Das kann auf vielfältige Weise erreicht werden. Meine Kernstrategie verwendet hierfür durchschnittliche True Range (ATR). ATR misst die durchschnittliche Tagespreisbewegung eines Marktes. Dies kann als Vollmacht für Volatilität dienen. Setzen Sie eine gewünschte gewünschte Tagesleistung pro Position. Dann berechnen, wie viele Verträge Sie benötigen, um zu handeln, um das auf der Grundlage der ATR zu erreichen. Das geht natürlich davon aus, dass die Volatilität etwa gleich bleibt. Das ist natürlich nicht immer der Fall. Es ist eine Annäherung und als solche macht es den Job. Für die Kernstrategie auf dieser Website verwende ich eine gewünschte tägliche Wirkung von 20 Basispunkten. Lange Positionen dürfen nur geöffnet werden, wenn der 50-Tage-Gleitender Durchschnitt über dem 100-Tage-Gleitender Durchschnitt liegt und umgekehrt. Damit soll sichergestellt werden, dass wir den marktbeherrschenden Tendenz nicht weiter handeln. Es verringert die Anzahl der Trades und verringert das Risiko, in Whipsaw-Märkten gefangen zu werden. Geben Sie lange Positionen auf ein neues 50 Tage hoch ein. Umgekehrt für Shorts. Gehen Sie mit dem Ausbruch und fahren Sie den Trend. Nichts anderes. Die Signale werden bei täglichen Schlussdaten und dem am nächsten Tag eröffneten Handel generiert. Schlupf wird natürlich auch als Handelskosten berücksichtigt. Verlassen Sie auf drei durchschnittlichen wahren Bereich bewegt sich gegen die Position von seinem Peak-Lesen. Dabei haben wir einen theoretischen Verlust von 60 Basispunkten. Es werden keine Intraday-Stopps verwendet, so dass eine enge jenseits von drei ATR-Einheiten benötigt wird, damit ein Stopp am nächsten Tag ausgelöst wird. Der Handel nach einem System auf einem Binnenmarkt oder nur wenige Märkte ist selbstmörderisch. Es gibt lange Zeiträume, auch Jahre, wo es einfach keine Trends in einem bestimmten Markt oder Asset-Klasse gibt. Die wichtigste Idee ist es, viele Märkte zu vertreiben, die alle Assetklassen gleichzeitig abdecken. Wenn Sie dies nicht tun, wird diese Strategie einfach nicht funktionieren. Das Investitionsuniversum, das du gewählt hast, wird einen viel größeren Einfluss haben als das Tweaking Kauf und Verkauf Regeln, so wählen Sie mit Bedacht aus. Sie sollten sich für eine breite Palette von Märkten entscheiden und eine zu hohe Konzentration in einem einzelnen Sektor vermeiden. Auf lange Sicht ergibt ein gesundes Gleichgewicht zwischen allen wichtigen Marktsektoren die besten Ergebnisse. Sie können eine breite Palette von Märkten auf der Trends of the World Seite, die täglich aktualisiert wird mit Charts und Analytics zu studieren. Ich finde RightEdge zu einer der besten Plattformen. Die Tatsache, dass es auch noch schmutzig ist, tut es nicht, aber das ist nicht mein Hauptgrund. Nach dem trend201405why-i-prefer-rightedge-for-Strategie-Modellierung We8217re mit ein paar der größeren Investmentbank8217s Prime Brokerage-Plattformen. Ich habe die üblichen Verdächtigen, GS, JPM, NE usw. ausprobiert. Nicht viel Unterschied zwischen ihnen, obwohl ich mit den beiden Schweizer Investmentbanken nicht glücklich war. Die Wahl des Brokers hängt sehr davon ab, wer du bist und was du machen willst. Offensichtlich bleiben Sie weg von all den Tausenden von Tausenden von Konkurrenten, die 8216 einführen, um Brokerage8217 Geschäft einzuführen. Es gibt viele von ihnen, die auf den Einzelhandelsmarkt zielen, insbesondere im FX-Raum. Verwenden Sie einen echten Makler, mit einer tatsächlichen Banklizenz in einem vertrauten Land. Im besser zugänglichen Segment mag ich Saxo Schweiz. Andrew, das Buch doesn8217t diskutieren Skalierung inout, weil Sie sagten, Sie sehen es als eine separate Strategie. Hast du irgendwo über die Kernstrategie geschrieben, indem du den Risikofaktor auf Gewinnpositionen erhöht oder die Positionsgröße erhöht hast, während du den Risikofaktor beibehält Danke, Clay Zunächst einmal vielen Dank. Ich bin sehr beeindruckt von den Materialien auf Ihrer Website, ich plane, Ihr Buch zu kaufen, und ich bin sehr dankbar für die Informationen, die Sie geteilt haben. Ich suche ein mechanisches End-of-Day-Handelssystem, das ich mit Vertrauen und Disziplin verfolgen könnte. Ich habe ein paar Jahre diskretionäre Handelserfahrung, aber keine konsequente Gewinne. Ich habe das System beschrieben, das du hier beschreibst, mit Amibroker. Märkte, die ich verwendete: Kupfer, Gold, Mais, Natgas, Öl, Reis, Sojabohne, Weizen, AUDUSD, EURUSD, GBPUSD, NZDUSD, USDCAD, USDJPY, SampP500, TNOTES10, Bund. Ich habe es von Januar 2000 bis Juli 2015 getestet, mit endgültigen historischen Daten für alle oben aufgeführten Märkte. Ich möchte die Ergebnisse meiner Forschung vorstellen und ich hoffe, dass Sie bereit sind, meine drei Fragen zu beantworten. Kurz gesagt, Ihr System hat Geld verdient. Allerdings, auf der Grundlage der Optimierung, scheint es bessere Parameter für meine Märkte Wahl waren EMA 150 und EMA 350, und Eintrag auf 120 Tage hoch oder niedrig. (Anstelle von 50, 150 und 50). 3 ATRs bleibt am besten. Meine 8220better8221 Parameter erhöhten nicht die Gewinne, aber sie schneiden den Drawdown um die Hälfte. Auch bei meinen Verbesserungen ist die CARMDD für meinen Backtest 0,50. Compound Annual Return 8, Max Drawdown 16. Dies ist mit Position Größe auf der Grundlage von Volatilität, Zielrisiko 2k pro Handel auf einem 100k-Konto. Ich schätzte eine ziemlich konservative Ausbreitung und Aufträge. Ist das gut genug Schaut es aus wie ein akzeptables Ergebnis für dich Was war CARMDD Maß für dieses System in deinem Backtest oder mit Systemen, die du eigentlich handelst, wenn ich fragen kann 2. Die Eigenkapitalkurve hatte eine fast 5-jährige Langzeitperiode 2009 bis 2014. Ich weiß, das war nicht die beste Zeit für jeden Trend nach System, aber ich erwarte, dass es sehr schwer sein wird, an diesem System zu bleiben, sollte ein neuer Drawdown wie dies geschehen. Denken Sie, dass diese 5 Jahre Drawdown überhaupt akzeptabel ist Hier ist der Link zu meinem Backtesting Report mit Equity-Kurve Screenshots. Schauen Sie nach EQUITY CURVE Charts. 3. Soll ich alle Märkte mit gängigen Regeln handeln, verstehe ich, dass ich keine EMAs und Kanal und ATRs für jeden Markt platzieren sollte8230 I know8230 aber vielleicht ist es gültig, separate Regeln für Aktienindizes und Tarife zu haben und für Rohstoffe und Forex zu trennen. Dieses System, Per mein backtestst, verliert Geld auf SampP, TNOTEs, DAX und Bunds. Also habe ich diese Märkte aus dem Portfolio ausgeschlossen. (Um Geld auf SampP zu verdienen braucht es kürzere EMAs und breitere Stopps, wie 7 ATRs, aber dann macht es weniger Geld in Rohstoffen und Forex). Soll ich es auf Rohstoffen und Forex mit meinen Paramenten handeln (und SampP, DAX, TNOTE und BUNDs überspringen) oder sollte ich auf der Suche nach einem System, das Geld auf allen Märkten macht, hat es Geld für alle Märkte in deinem Backtest verdient Höre von dir zurück Vielen Dank im Voraus PS. Ich habe Kommentare auf die Datei freigegeben, die ich freigegeben habe, also kannst du es kommentieren, wenn du es überprüftest. Danke Entschuldigung für lange Verzögerung. Ich habe wirklich die Zeit, eine richtige Bewertung Ihres Modells zu machen. Denken Sie daran, dass das Modell, das ich beschreibe, ein Demo-Modell ist, das verwendet wird, um zu approximieren, was die CTA-Industrie in den letzten Jahrzehnten gemacht hat. Es8217s nicht als ein empfohlenes Supermodell jeglicher Art gemeint. Es ist ganz einfach, es zu verbessern, aber ich wollte es einfach und mitten in der Straße halten, um einen Punkt zu machen. In der Tat, meine einzige Bedauern ist nicht machen das Modell in das Buch noch einfacher. Hätte ich das gute alte 12-monatige Impulsmodell benutzt, wäre vielleicht dieser Punkt klarer gewesen. Ein Fünfjahresabbau ist nicht akzeptabel. Aber es könnte noch passieren Sie können die Kunden nicht behalten, wenn Sie fünf Jahre unter Wasser verbracht haben. Es könnte absolut Ihr Geschäft zu töten, aber it8217s nahe unmöglich, ein Modell zu machen, das garantiert, dass es nie passieren wird. Ich würde empfehlen, alle Märkte mit den gleichen Regeln zu handeln. Das hindert dich natürlich nicht daran, Regeln zu machen, die sich an die Struktur, die Volatilität, die Trends usw. anpassen. Eine Regeln, die 8216Trade diese Parameter für Corn8217 darstellen, ist eine schlechte Idee. Regeln, die sich an Marktmerkmale anpassen, könnten sinnvoll sein. Auch du wirst auf allen Märkten kein Geld verdienen. Aber du musst es nicht. Jeder einzelne Markt oder jede Position ist irrelevant. Das einzige, was zählt, ist das Endergebnis. Da Sie wissen, welche Märkte durchführen werden und welche nicht, müssen Sie sie alle handeln. Hoffe, das hilft8230 Hallo Andreas, kaufte und las beide deine Bücher, tolles Zeug. I8217m aber anfangen zu denken, dass ich etwas falsch verstanden habe: Wenn du 8220wünschte tägliche Wirkung von 20 Basispunkten 8221 schreibst. Sagst du risiko 0,2 von deinem eigenkapital pro atr von sl 0,6 gesamt pro position für einen 3atr stop Das ist was ich schon so weit gedacht habe, aber ich glaube, das ist nicht der Fall Auch wenn wir das Risiko pro Position haben, Du denkst, es sollte nur auf den Bargeldbetrag in der Rechnung basieren, finde ich, dass ich oft ziemlich große offene Gewinne habe, während die kleinen Verluste im Bargeld weggehen und mir mit kleineren und kleineren Positionsgrößen zurückbleiben. Grüße: Bengt Risk hat nichts mit Stop-Distanz zu tun. Das ist ein Missverständnis, das gewöhnlich in Handelsbüchern verewigt wird, die von Leuten geschrieben wurden, die die Finanzierung wirklich verstehen. Die 20 Basispunkte sind die durchschnittliche tägliche Portfoliozuordnung. Wenn das betreffende Instrument die aktuelle Volatilität aufrechterhält (was eine riesige Annahme ist), dann wird es im Durchschnitt eine Auswirkung auf das Gesamtportfolio von 0,2 pro Tag haben. Nach oben oder unten Das Risiko muss unbedingt auf Portfolioebene gemessen werden. Der Betrag der verfügbaren Bargeld ist für solche Berechnungen irrelevant. Mark Sachs der Gründer und CEO von Right Line Trading ist ein ehemaliger Professor am Jefferson College, Philadelphia, PA. Er hat seine Arbeit über die Optimierung von multivariablen Gleichungen unter Verwendung von computergenerierten Suchalgorithmen gemacht. Er hat sein Wissen und seine Erfahrung auf die Preisbewegung im Aktienmarkt angewandt. Der Preis ist eine abhängige Variable, deren Bewegung durch eine komplexe multivariable Gleichung beschrieben werden kann. Sobald die unabhängigen Variablen, die mit der Preisbewegung verbunden sind, aufgeklärt wurden, können sie sich durch die mathematische Modellierung optimieren. Die Modellierung wird auf jede unabhängige Variable angewendet, eine nach dem anderen. Der Optimierungsprozess endet nie, da sich die Marktbedingungen immer verändern. Dies ist der Grund, warum Right Line Tradings System generiert Eingangssignale immer robust bleiben und immer außergewöhnliche prädiktive Kraft haben. Right Line Trading stellt die Wissenschaft des Handels in Ihre Hände. Leistungsstarke Trade-Set-Ups, die nicht in diesem E-BOOK verpasst werden sollten: Welche Indikatoren funktionieren einfach nicht, welche Trade-Set-Ups die leistungsstärksten Trade-Set-Ups vermeiden, um Ihre Trading-Präzision zu erhöhen. Featured Products User Testimonials FULL RISK ANGEBOT: Futures und Devisenhandel enthält erhebliches Risiko und ist nicht für jeden Investor. Ein Anleger könnte potenziell alle oder mehr als die ursprüngliche Investition verlieren. Risikokapital ist Geld, das verloren gehen kann, ohne die finanzielle Sicherheit oder den Lebensstil zu gefährden. Nur Risikokapital sollte für den Handel verwendet werden, und nur diejenigen mit ausreichendem Risikokapital sollten den Handel berücksichtigen. Die Wertentwicklung in der Vergangenheit ist nicht unbedingt ein Hinweis auf zukünftige Ergebnisse. Wenn Sie Ihre Initialen eingeben, werden Sie mit allen Richtlinien, Bedingungen und Bedingungen vollständig verrechnet. COPYRIGHT INFRINGEMENT UND DMCA POLICY Da wir andere bitten, unsere Rechte an geistigem Eigentum zu respektieren, respektieren wir die Rechte des geistigen Eigentums anderer. 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Unsere Adresse für Bekanntmachungen ist: RIGHT LINE TRADING 9047 SW 161 Terrasse Miami, Florida 33157 AUSSCHLUSS VON FOLGESCHÄDEN UND ANDEREN SCHÄDEN RIGHT LINE TRADING UND SEINE LIEFERANTEN WERDEN NICHT HAFTBAR FÜR IHNEN ODER IRGENDWIE DRITTLICHEN ANTRAGSTELLER FÜR IRGENDWIE INDIREKTE, SPEZIELLE, PUNITIVE, FOLGESCHÄDEN ODER ZUFÄLLIGEN SCHÄDEN, OBEN AUF VERTRAG, VERLÄNGERUNG, STRICT HAFTUNG ODER ANDERER SCHÄDEN, VERLETZUNG JEGLICHER GESETZLICHER ZUSTÄNDIGKEIT ODER BEITRAG ODER ANDERWEITIG, WENN AUF DIE MÖGLICHKEIT SOLCHER SCHÄDEN HINGEWIESEN WURDE. EINIGE STAATEN ERLAUBEN NICHT DIE EINSCHRÄNKUNG ODER AUSSCHLUSS DER HAFTUNG FÜR SCHÄDEN ODER FOLGESCHÄDEN, DASS DIE EINSCHRÄNKUNGEN ODER AUSSCHLÜSSE IN DIESEM ABSATZ NICHT FÜR SIE VERWENDEN KÖNNEN. Diese Vereinbarung unterliegt und wird unter Florida-Gesetz geregelt, da dieses Gesetz gilt für Vereinbarungen zwischen Texas Einwohner eingegangen und in Texas durchgeführt werden. RIGHT LINE TRADING und seine Zulieferer haften nicht in irgendeiner Hinsicht für Misserfolge, die hierdurch ganz oder teilweise auf die Elemente, Handlungen von Gott, Arbeitsstreitigkeiten, Terrorakte, Handlungen ziviler oder militärischer Autorität, Brände, Überschwemmungen, Epidemien, Quarantäne-Beschränkungen, bewaffnete Feindseligkeiten, Unruhen und andere unvermeidliche Ereignisse, die außerhalb der Kontrolle von RIGHT LINE TRADING oder deren Zulieferern liegen, und die Zeit für die Erfüllung der Verpflichtungen von RIGHT LINE TRADING oder deren Zulieferer, die einer solchen Veranstaltung unterliegen, verlängert sich für die Dauer dieser Veranstaltung . Zuletzt überarbeitet 08.23.2016Trading Floor Architecture Trading Floor Architecture Executive Überblick Erhöhter Wettbewerb, höheres Marktdatenvolumen und neue regulatorische Anforderungen sind einige der treibenden Kräfte hinter den Branchenveränderungen. Firmen versuchen, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu halten, indem sie ständig ihre Handelsstrategien ändern und die Geschwindigkeit des Handels erhöhen. Eine tragfähige Architektur muss die neuesten Technologien aus Netzwerk - und Anwendungsdomänen beinhalten. Es muss modular sein, um einen überschaubaren Pfad zu schaffen, um jede Komponente mit minimaler Störung des Gesamtsystems zu entwickeln. Daher basiert die von diesem Papier vorgeschlagene Architektur auf einem Dienstleistungsrahmen. Wir untersuchen Dienstleistungen wie Ultra-Low Latency Messaging, Latenzüberwachung, Multicast-, Computing-, Speicher-, Daten - und Anwendungsvirtualisierung, Trading Resiliency, Trading Mobility und Thin Client. Die Lösung für die komplexen Anforderungen der Handelsplattform der nächsten Generation muss mit einer ganzheitlichen Denkweise aufgebaut werden, die die Grenzen der traditionellen Silos wie Business und Technologie oder Anwendungen und Vernetzung überquert. Ziel dieses Hauptziels ist es, Leitlinien für den Aufbau einer Handelsplattform mit extrem niedriger Latenz zu schaffen und gleichzeitig den Rohdurchsatz und die Nachrichtenrate für Marktdaten und FIX-Handelsaufträge zu optimieren. Um dies zu erreichen, schlagen wir die folgenden Latenz-Reduktionstechnologien vor: High-Speed-InterconneconInfiniBand oder 10 Gbit / s Konnektivität für den Trading-Cluster High-Speed-Messaging-Bus Anwendungsbeschleunigung über RDMA ohne Applikations-Re-Code Echtzeit-Latenzüberwachung und Re-Richtung von Trading Traffic auf den Pfad mit minimaler Latenz Branchentrends und Herausforderungen Die nächsten Architekturarchitekturen der nächsten Generation müssen auf erhöhte Anforderungen an Geschwindigkeit, Volumen und Effizienz reagieren. Zum Beispiel wird erwartet, dass das Volumen der Optionen Marktdaten nach der Einführung von Optionen Penny Handel im Jahr 2007 verdoppeln wird. Es gibt auch regulatorische Anforderungen für die beste Ausführung, die Handling Preis-Updates mit Raten, die 1M msgsec Ansatz erfordern. Für den Austausch. Sie verlangen auch die Einsicht in die Frische der Daten und den Nachweis, dass der Kunde die bestmögliche Ausführung erhalten hat. Kurzfristig sind die Handels - und Innovationsgeschwindigkeiten wichtige Unterscheidungsmerkmale. Eine zunehmende Anzahl von Trades wird durch algorithmische Trading-Anwendungen behandelt, die so nah wie möglich an den Trade Execution Veranstaltungsort platziert werden. Eine Herausforderung mit diesen quotblack-boxquot Trading-Engines ist, dass sie die Volumenerhöhung durch die Ausgabe von Aufträgen nur, um sie zu stornieren und re-submit sie. Die Ursache für dieses Verhalten ist der Mangel an Sichtbarkeit, in welchen Veranstaltungsort die beste Ausführung bietet. Der menschliche Trader ist jetzt ein quotfinancial Ingenieur, ein quotquantquot (quantitative Analytiker) mit Programmierkenntnissen, die Handelsmodelle on-the-fly anpassen können. Unternehmen entwickeln neue Finanzinstrumente wie Wetterderivate oder Cross-Asset-Class-Trades und müssen die neuen Applikationen schnell und skalierbar einsetzen. Auf lange Sicht sollte die wettbewerbsorientierte Differenzierung aus der Analyse kommen, nicht nur Wissen. Die Star-Trader von morgen übernehmen das Risiko, erwerben wahre Klienteneinsicht und konsequent schlagen den Markt (Quelle IBM: www-935.ibmservicesusimcpdfge510-6270-trader. pdf). Die wirtschaftliche Resilienz ist seit dem 11. September 2001 ein wichtiges Anliegen der Handelsfirmen. Die Lösungen in diesem Bereich reichen von redundanten Rechenzentren, die sich in verschiedenen Geografien befinden und mit mehreren Handelsplätzen verbunden sind, um virtuelle Trader-Lösungen anzubieten, die den Krafthändlern die meisten Funktionalitäten eines Trading-Bodens bieten An einem abgelegenen standort Die Finanzdienstleistungsbranche ist eine der anspruchsvollsten IT-Anforderungen. Die Branche erlebt eine architektonische Verschiebung hin zu Services-Oriented Architecture (SOA), Web Services und Virtualisierung von IT-Ressourcen. SOA nutzt die Erhöhung der Netzwerkgeschwindigkeit, um eine dynamische Bindung und Virtualisierung von Softwarekomponenten zu ermöglichen. Dies ermöglicht die Schaffung neuer Anwendungen, ohne die Investition in bestehende Systeme und Infrastrukturen zu verlieren. Das Konzept hat das Potenzial, den Weg der Integration zu revolutionieren, was eine deutliche Reduzierung der Komplexität und Kosten einer solchen Integration ermöglicht (GigaspacesdownloadMerrilLynchGigaSpacesWP. pdf). Ein weiterer Trend ist die Konsolidierung von Servern in Rechenzentrums-Serverfarmen, während Trader-Tische nur KVM-Erweiterungen und ultradünne Clients (z. B. SunRay - und HP-Blade-Lösungen) haben. Hochgeschwindigkeits-Metro-Area-Netzwerke ermöglichen es, dass Marktdaten Multicast zwischen verschiedenen Standorten sind und die Virtualisierung des Trading-Bodens ermöglichen. High-Level-Architektur Abbildung 1 zeigt die hochrangige Architektur einer Handelsumgebung. Die Ticker-Anlage und die algorithmischen Handelsmotoren befinden sich im Hochleistungs-Handelscluster im Firmenrechenzentrum oder am Austausch. Die menschlichen Händler befinden sich im Bereich der Endbenutzeranwendungen. Funktionell gibt es zwei Anwendungskomponenten in der Unternehmenshandelsumgebung, Verlagen und Abonnenten. Der Messaging-Bus stellt den Kommunikationspfad zwischen Verlagen und Abonnenten zur Verfügung. Es gibt zwei Arten von Verkehrsspezifisch für ein Handelsumfeld: Market DataCarries Preisinformationen für Finanzinstrumente, Nachrichten und andere Wertschöpfungsinformationen wie Analytics. Es ist unidirektional und sehr latenzempfindlich, typischerweise über UDP Multicast geliefert. Es wird in updatessec gemessen. Und in Mbps. Die Marktdaten fließen von einem oder mehreren externen Futtermitteln, die von Marktdatenanbietern wie Börsen, Datenaggregatoren und ECNs stammen. Jeder Anbieter hat ein eigenes Marktdatenformat. Die Daten werden von Feed-Handlern, spezialisierten Anwendungen, die normalisieren und reinigen die Daten erhalten und dann senden sie an Datenverbraucher, wie z. B. Preis-Engines, algorithmische Trading-Anwendungen oder menschliche Händler. Sell-Side-Firmen senden auch die Marktdaten an ihre Kunden, Buy-Side-Firmen wie Investmentfonds, Hedgefonds und andere Vermögensverwalter. Einige Buy-Side-Firmen können sich entscheiden, direkte Feeds vom Austausch zu erhalten, wodurch die Latenz reduziert wird. Abbildung 1 Trading Architecture für ein Buy SideSell Side Firm Es gibt keinen Industriestandard für Marktdatenformate. Jeder Austausch hat sein eigenes Format. Finanzinvestoren wie Reuters und Bloomberg aggregieren verschiedene Quellen von Marktdaten, normalisieren sie und fügen Nachrichten oder Analysen hinzu. Beispiele für konsolidierte Feeds sind RDF (Reuters Data Feed), RWF (Reuters Wire Format) und Bloomberg Professional Services Data. Um niedrigere Latenz-Marktdaten zu liefern, haben beide Anbieter Echtzeit-Marktdaten-Feeds freigegeben, die weniger verarbeitet sind und weniger Analytik haben: Bloomberg B-PipeWith B-Pipe, Bloomberg entkoppelt ihren Marktdaten-Feed von ihrer Distributionsplattform, weil ein Bloomberg-Terminal Ist nicht erforderlich, um B-Pipe zu bekommen. Wombat und Reuters Feed Handler haben Unterstützung für B-Pipe angekündigt. Eine Firma kann beschließen, Feeds direkt von einer Börse zu erhalten, um die Latenz zu reduzieren. Die Übertragungsgeschwindigkeit kann zwischen 150 Millisekunden und 500 Millisekunden liegen. Diese Futter sind komplexer und teurer und die Firma muss ihre eigene Ticker-Anlage bauen und pflegen (FinancetechfeaturedshowArticle. jhtmlarticleID60404306). Trading OrdersDiese Art von Verkehr trägt die tatsächlichen Trades. Es ist bidirektional und sehr latenzempfindlich. Es wird in messagessec gemessen. Und Mbps. Die Aufträge stammen aus einer Kaufseite oder verkaufen Seitenfirma und werden an Handelsplätze wie eine Börse oder ECN zur Ausführung geschickt. Das häufigste Format für den Auftragstransport ist FIX (Financial Information eXchangefixprotocol. org). Die Anwendungen, die FIX-Nachrichten behandeln, heißen FIX-Engines und sie stellen sich mit Auftragsmanagementsystemen (OMS) zusammen. Eine Optimierung auf FIX heißt FAST (Fix Adapted for Streaming), die ein Komprimierungsschema verwendet, um die Nachrichtenlänge zu reduzieren und in der Tat die Latenz zu reduzieren. FAST zielt mehr auf die Bereitstellung von Marktdaten und hat das Potenzial, ein Standard zu werden. FAST kann auch als Komprimierungsschema für proprietäre Marktdatenformate verwendet werden. Um die Latenz zu reduzieren, können sich Unternehmen entscheiden, den Direktmarktzugang (DMA) zu etablieren. DMA ist der automatisierte Prozess der Weiterleitung eines Wertpapierauftrags direkt an einen Ausführungsort und damit die Intervention durch einen Drittanbieter (towergroupresearchcontentglossary. jsppage1ampglossaryId383). DMA erfordert eine direkte Verbindung zum Ausführungsort. Der Messaging-Bus ist Middleware-Software von Anbietern wie Tibco, 29West, Reuters RMDS oder eine Open-Source-Plattform wie AMQP. Der Messaging-Bus verwendet einen zuverlässigen Mechanismus, um Nachrichten zu liefern. Der Transport kann über TCPIP (TibcoEMS, 29West, RMDS und AMQP) oder UDPmulticast (TibcoRV, 29West und RMDS) erfolgen. Ein wichtiges Konzept in der Nachrichtenverteilung ist der quottopische Strom, der eine Untermenge von Marktdaten ist, die durch Kriterien wie Tickersymbol, Industrie oder einen bestimmten Korb von Finanzinstrumenten definiert sind. Abonnenten verbinden Themengruppen, die einem oder mehreren Unterthemen zugeordnet sind, um nur die relevanten Informationen zu erhalten. In der Vergangenheit erhielten alle Händler alle Marktdaten. Bei den laufenden Verkehrsmengen wäre das suboptimal. Das Netzwerk spielt eine wichtige Rolle im Handelsumfeld. Die Marktdaten werden in den Handelsteil getragen, wo sich die menschlichen Händler über ein Campus - oder Metro-Area-Hochgeschwindigkeitsnetz befinden. Hochverfügbarkeit und geringe Latenz sowie hoher Durchsatz sind die wichtigsten Kennzahlen. Die hochleistungsfähige Handelsumgebung hat die meisten Komponenten in der Data Center Serverfarm. Um die Latenz zu minimieren, müssen sich die algorithmischen Handelsmotoren in der Nähe der Futtermittel-Handler, FIX-Motoren und Auftragsmanagementsysteme befinden. Ein alternatives Bereitstellungsmodell hat die algorithmischen Handelssysteme, die sich an einer Börse oder einem Dienstanbieter befinden, mit einer schnellen Verbindung zu mehreren Börsen. Bereitstellungsmodelle Es gibt zwei Bereitstellungsmodelle für eine leistungsstarke Handelsplattform. Firmen können sich entscheiden, eine Mischung aus den beiden zu haben: Rechenzentrum des Handelsunternehmens (Abbildung 2) Dies ist das traditionelle Modell, in dem eine vollwertige Handelsplattform von der Firma entwickelt und gepflegt wird, mit Kommunikationsverbindungen zu allen Handelsplätzen. Latenz variiert mit der Geschwindigkeit der Links und die Anzahl der Hops zwischen der Firma und den Veranstaltungsorten. Abbildung 2 Traditionelles Deployment Model Co-Standort am Handelsplatz (Börsen, Finanzdienstleister (FSP)) (Abbildung 3) Das Handelsunternehmen setzt seine automatisierte Handelsplattform so nah wie möglich an die Ausführungsorte ein, um die Latenz zu minimieren. Abbildung 3 Hosted Deployment Model Services-orientierte Trading-Architektur Wir schlagen ein dienstleistungsorientiertes Framework für den Aufbau der Handelsarchitektur der nächsten Generation vor. Dieser Ansatz bietet einen konzeptionellen Rahmen und einen Implementierungspfad, der auf Modularisierung und Minimierung von Inter-Abhängigkeiten basiert. Dieses Framework bietet Unternehmen eine Methodik an: Auswertung ihres aktuellen Standes in Bezug auf Dienstleistungen Priorisierung von Dienstleistungen auf der Grundlage ihres Wertes für das Unternehmen Entwicklung der Handelsplattform in den gewünschten Zustand mit Hilfe eines modularen Ansatzes Die Hochleistungshandelsarchitektur beruht auf folgenden Dienstleistungen: Definiert durch das in Abbildung 4 dargestellte Dienstleistungsarchitektur-Framework. Abbildung 4 Service-Architektur-Framework für Hochleistungs-Trading Ultra-Low Latency Messaging Service Dieser Service wird von dem Messaging-Bus bereitgestellt, der ein Software-System ist, das das Problem der Verbindung von vielen zu - Viele Anwendungen. Das System besteht aus: Ein Satz von vordefinierten Meldungsschemata Ein Satz von gemeinsamen Befehlsnachrichten Eine gemeinsame Anwendungsinfrastruktur zum Senden der Nachrichten an Empfänger. Die gemeinsame Infrastruktur kann auf einem Message Broker oder einem Publishsubscribe-Modell basieren. Die Schlüsselanforderungen für den Nachrichtenbus der nächsten Generation sind (Quelle 29West): Niedrigste Latenzzeit (zB weniger als 100 Mikrosekunden) Stabilität unter schwerer Belastung (zB mehr als 1,4 Millionen Milliarden) Kontrolle und Flexibilität (Ratensteuerung und konfigurierbare Transporte) Sind Bemühungen in der Industrie, den Messaging-Bus zu standardisieren. Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) ist ein Beispiel für einen offenen Standard, der von J. P. Morgan Chase unterstützt wird und von einer Gruppe von Anbietern wie Cisco, Envoy Technologies, Red Hat, TWIST Process Innovations, Iona, 29West und iMatix unterstützt wird. Zwei der Hauptziele sind es, einen einfacheren Weg zur Interoperabilität für Anwendungen zu schaffen, die auf verschiedenen Plattformen und Modularität geschrieben sind, so dass die Middleware leicht weiterentwickelt werden kann. In sehr allgemeiner Hinsicht ist ein AMQP-Server analog zu einem E-Mail-Server, wobei jeder Austausch als Nachrichtenübertragungsagent und jede Nachrichtenwarteschlange als Postfach fungiert. Die Bindungen definieren die Routingtabellen in jedem Transferagent. Verleger senden Nachrichten an einzelne Übertragungsagenten, die dann die Nachrichten in Postfächer vermitteln. Die Konsumenten nehmen Nachrichten aus Postfächern, die ein leistungsfähiges und flexibles Modell schaffen, das einfach ist (Quelle: amqp. orgtikiwikitiki-index. phppageOpenApproachWhyAMQP). Latency Monitoring Service Die wichtigsten Voraussetzungen für diesen Service sind: Sub-Millisekunden-Granularität von Messungen Near-Echtzeit-Sichtbarkeit ohne Hinzufügen von Latenz auf den Trading-Verkehr Fähigkeit, die Latenz der Applikationsverarbeitung von der Netzwerk-Transit-Latenz zu unterscheiden. Fähigkeit, hohe Nachrichtenraten zu verarbeiten Geben Sie eine programmatische Schnittstelle für Trading-Anwendungen, um Latenzdaten zu empfangen, so dass algorithmische Trading-Engines an sich ändernde Bedingungen angepasst werden können. Verknüpfen von Netzwerkereignissen mit Anwendungsereignissen für Fehlerbehebungszwecke Latenzzeit kann als das Zeitintervall definiert werden, wenn ein Handelsauftrag gesendet wird und wenn die gleiche Reihenfolge quittiert und gehandelt wird Von der empfangenden Partei Die Ansprache der Latenzfrage ist ein komplexes Problem, das einen ganzheitlichen Ansatz erfordert, der alle Latenzquellen identifiziert und unterschiedliche Technologien auf verschiedenen Schichten des Systems anwendet. Abbildung 5 zeigt die Vielfalt der Komponenten, die Latenz auf jeder Schicht des OSI-Stacks einführen können. Es gibt auch jede Latenzquelle mit einer möglichen Lösung und einer Überwachungslösung ab. Dieser geschichtete Ansatz kann Unternehmen eine strukturierte Art, die Latenzfrage anzugreifen, wobei jede Komponente als Dienstleistung gedacht und konsequent über die Firma behandelt werden kann. Die Aufrechterhaltung einer genauen Messung des dynamischen Zustands dieses Zeitintervalls über alternative Routen und Ziele kann bei taktischen Handelsentscheidungen von großer Unterstützung sein. Die Fähigkeit, den genauen Standort der Verzögerungen zu identifizieren, sei es im Kundenrandnetzwerk, im zentralen Bearbeitungszentrum oder auf der Transaktionsanwendungsebene, bestimmt die Fähigkeit von Dienstanbietern, ihre Handelsdienstleistungsverträge (SLAs) zu erfüllen. Für kauf - und verkaufsseitige Formulare sowie für Marktdaten-Syndikatoren führt die schnelle Identifikation und Beseitigung von Engpässen direkt zu verbesserten Handelsmöglichkeiten und Umsatz. Abbildung 5 Latenzmanagement-Architektur Cisco Low-Latency Monitoring Tools Traditionelle Netzwerk-Monitoring-Tools arbeiten mit Minuten oder Sekunden Granularität. 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 (quotthe victimsquot) and the traffic that caused the performance degradation (quotthe culpritsquot). 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 BQMs 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 Mbitss. The dark blue plot shows the 5ms microburst activity reaching between 75 Mbitss and 100 Mbitss, 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 serviceand which intermediary, market, or counterpartyto 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 2600280037003800 routers AON Blade for the Cisco Catalyst 6500 series AON 8340 Appliance Trading Metrics MampA 2.0 software, which provides the monitoring and alerting application, displays latency graphs on a dashboard, and issues alerts when slowdowns occur (tradingmetricsTMbrochure. 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 (ciscogoipsla ). Two key concepts are the source of the generated traffic and the target. Both of these run an IP SLA quotresponder, quot 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 quotjust under one millisecondquot 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 igrave 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 Computing Services 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 processingAt 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 IO acceleration inteltechnologyioacceleration306517.pdf ). Intermediate buffer copyingIn 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 inteltechnologyioacceleration306517.pdf ). Context switchingEvery 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 TCPIP 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): ciscoapplicationpdfenusguestnetsolns500c643cdccont0900aecd804c35cb. 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 Synapses GridServer, applications can migrate, using pre-configured policies, to under-utilized servers in a supply-matches-demand process (wwwworkworldsupp2005ndc1022105virtual. htmlpage2 ). 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 quothead roomquot 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 (gridtoday030210101061.html ). This is called a data grid and is the first step in the process of creating what Gartner calls Extreme Transaction Processing (XTP) (gartnerDisplayDocumentrefgsearchampid500947 ). 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. Todays data grids are localized in data centers connected by Metro Area Networks (MAN). This is mainly because the applications themselves have limitsthey 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 serversone 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 brokerages 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 GroupsChannels 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 returnsthere is more overhead sent than actual data. Application developers must find a reasonable compromise between the number of groups and breaking up their products into logical buckets. Consider, for example, the Nasdaq Quotation Dissemination Service (NQDS). The instruments are broken up alphabetically: This approach allows for straight forward networkapplication 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.
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