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面向金融市场的低延迟数据库技术

现在面向金融应用程序的McObject eXtremeDB产品说明(PDF)
 

 

印度国家证券交易所的全资IT咨询子公司NSE.IT如何在其算法交易解决方案中实现低于毫秒水平的延迟?下载案例研究(PDF)

当今的自动化资本市场在很大程度上依赖底层应用程序来管理信息。但是,传统的关系数据库管理系统(RDBMS)通常无法实现这类应用程序所需的速度、可靠性和灵活性。
 

McObject的eXtremeDB产品系列提供了一种替代方案:构建在核心内存数据库系统(IMDS)之上,面向实时金融应用程序的低延迟数据库系统,凭借多种高级特性可实现出色的性能、可扩展性和可靠性。
 

McObject的低延迟数据库可管理多个资本市场系统中的市场交易行情(trade and quote,TAQ)数据和其他关键的金融信息。典型的应用包括Stockgroup Information Systems的星空图技术、NSE.IT的算法交易解决方案、大连商品交易所的实时交易平台以及由一家领先的芝加哥私人证券交易公司部署的桌面交易等。

  为套利或算法交易选择数据库
  McObject的eXtremeDB嵌入式数据库产品家族能够满足各种金融应用对于高效率、低延时数据库管理的需要,这些应用包括套利和其他算法交易、星空图、桌面交易、以及期货交易订单和相关系统。
  为使其支持金融应用,eXtremeDB提供以下性能:
  拥有广泛市场的响应性。eXtremeDB精简的全内存数据存储消除了与RDBMS密切相关的磁盘和文件I/O延迟,并且其单进程架构消除了进程间的通信。此外,eXtremeDB使用特殊的内部存储管理器,以获得在多处理器系统中使用多线程工作的最高效率。这些设计优势可以确保用户得到更快的执行速度和最新的分析方法。
  支持大型数据存储。外汇交易通常需要大量持续有效的信息。以McObject为首的内存数据库供应商支持超大型数据库(VLDBs),其中一部分是使用针对多核系统优化的内存管理来实现的。最近的一项基准测试应用程序表明,McObject的64位eXtremeDB-64拥有接近线性的可扩展性,在一台160核Linux服务器中,数据库尺寸已增长到1.17T字节(155.4亿行)。
  互用性。eXtremeDB的快速本地API可以与其SQL API(eXtremeSQL)充分互用。对于时间敏感的操作,本地接口是理想的选择,同时eXtremeSQL(及其ODBC支持)准许更高层次的访问以及与外部系统的连接。
  持久性和可用性。许多金融应用都必须确保数据的完整性、持久性和可用性。eXtremeDB提供可靠、灵活的工具来实现这些特点,这些工具从内置的对事务的支持,到可选的事务日志功能,到McObject的eXtremeDB高可用性版本——它使用多个同步的数据库拷贝,并支持自动故障转移,从而能够实现无停机的交易系统。

  McObject公司提供参考应用程序,展示了超高吞吐量算法交易中的高可用性内存数据管理。访问算法交易参考平台获取详细信息。

eXtremeDB金融行业案例研究

  算法交易是整个行业的发展趋势
  算法交易的时代已经来临。算法交易也称作“algo交易”,是指将一定数量的买卖订单作为定量模型,该模型可以根据算法指定的参数和约束自动生成时间安排和订单规模,以实现特定交易目标。
  在二十世纪八十年代和九十年代末,金融市场完全实现了电子执行并推出了相关的通信网络,促进算法交易策略的发展。利用计算机系统可以更容易地实施这些策略,因为计算机系统可以对瞬间的错误定价更迅速地做出响应,并且可以同时检查多个市场的价格。在二十一世纪前十年,算法交易真正开始不再只是卖方执行产品。由于买方对交易订单流,而不是将所有订单都发送给经纪商更感兴趣,因此算法交易很快成为向买方大量提供的产品。近些年来,算法定制是算法交易增长最迅速的领域。目前,随着人们纷纷寻找交叉资产交易机会以便对冲他们的投资持有量,算法交易已经覆盖多种资产(从股票到期货和期权,再到外汇)。
  算法交易可以降低成本、消除人为错误,并且提高交易效率。使用算法制定复杂决策并在几毫秒的时间下数千个订单,这种方法正在逐渐普及,而且尤其受到股票和货币交易者的欢迎。
  印度向Algo交易的过渡
  2009年,算法交易在印度市场得到认可,当时印度证券交易委员会正式批准了这种做法。印度Algo交易的发展一直与其他地区保持同步。其中一项重大进展是,两家股票交易所——印度国家证券交易所(NSE)和孟买证券交易所(BSE),现在允许智能订单从其中一家交易所的主机托管中心传送到另一个交易所的主机托管中心。此外,有证据证明采用算法交易将改变整个市场的运行方式:手动套利商将逐渐消失,而且通常来讲套利机会将变得更加难以发现。以上两点都证明市场之间的信息流将变得更高效。
       NeatXS是以经纪人、专业的贸易公司、资产管理公司和对冲基金作为目标客户的一款复杂的前台系统套件,它作为NSE.IT的Algo解决方案的一部分,用来实现算法交易。利用基于服务器的NeatXS解决方案,可以在多个交易所以及多个交易环节之间进行交易,并且利用内置的风险管理和监控特性可以轻松管理整个设施。
       低延迟且采用NSE.IT方法的Algo解决方案
  低延迟交易使高频交易商能够高效率地发送大量交易订单。低延迟交易高度依赖于具有超低延迟的网络。通过提供信息(例如竞标和报价),用户可以从这种网络获得巨大优势,交易算法可以比竞争对手早几毫秒获得这些信息。在这场针对速度的革命性竞争中,交易公司将其交易设施放在主要的交易所进行主机托管(以缩短由于长距离传输订单造成的几毫秒延迟),并且采用实时交易平台,以便获得实施高频策略的优势。
NSE.IT的Algo解决方案与事件驱动的架构相结合,借助实时市场数据源处理、自动化执行管理、订单状态处理以及用来处理高频交易的智能订单路由选择来实现事件数据流的超低延迟处理。
  挑战
  
风险管理是一个评估和分析风险的过程,然后制定处理风险的战略同时尽力控制回报。交易系统实施风险管理以控制与多种风险因素相关的影响,例如订单规模、利润分配、总暴露和净暴露、期权范围、证券市值价值和“胖手指”按键错误等。
  在算法和高频交易领域,风险管理采用自动方式进行,要求在下订单后执行订单前对订单进行分析。因此,风险管理造成了一个潜在的处理瓶颈。交易系统提供商面临的挑战是,找到一种方法更迅速地执行全面的风险管理,以便与低延迟的算法交易保持同步。最大限度地降低数据管理带来的延迟是这个挑战的重要组成部分。
  解决方案
  在实地检查内存数据库系统(IMDS)产品并且进行概念验证后,NSE.IT最终选择McObject开发的eXtremeDB内存数据库系统来降低NeatXS风险管理特性的延迟。促使客户做出这一决定的原因是完全在内存处理数据带来的性能提升,以及eXtremeDB不同于其他IMDS的多种特性,其中包括:
  1..易于实施,使用与大多数面向对象编程语言中进行类定义非常相似的语言定义数据库架构,并且可以将该架构编译为特定语言的API
  2.业经验证的可扩展性,可提供32位和64位两种版本
  3.可以与几乎所有主流的开发语言/平台(例如C/C++/Java/.NET)绑定
  4.获得来自McObject的支持。
       优势
 • 实现更高的吞吐量和超低延迟,将交易执行的响应时间缩短到低于毫秒的水平
 • 从下订单到执行对所有资产类型进行全面的风险管理
 • 提供事务日志
 • 无缝地流传输市场数据
 • 支持高速、基于策略的交易
 • 通过缩短执行时间,使用更多时间来发现机会,从而获得利润更高的交易。

 

 

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