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量化交易平臺設(shè)計:延遲latency

 黑馬_御風(fēng) 2017-02-26

(閱讀本篇需要一定計算機(jī)知識)


上一篇文章《量化(自動)交易平臺設(shè)計淺談我們談到了自動量化交易系統(tǒng)的整體設(shè)計,。這一篇我們從速度或者說延遲的角度稍作展開。


低延遲系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的起源

現(xiàn)在計算機(jī)硬件速度已經(jīng)足夠的快,,而且越來越快,。我們的交易策略能夠?qū)崟r處理海量數(shù)據(jù)并立即做出決策。隨著時間推移,,降低延遲的必要性表現(xiàn)為如下兩點(diǎn)︰

1. 機(jī)會稍瞬即逝,,許多交易策略只有在低延遲環(huán)境中才有存在意義;

2. 計算機(jī)交易者越來越多,,適者生存 —— 意味著速度慢就會被競爭對手?jǐn)D出市場,。


“延遲latency”,可以理解為響應(yīng)時間,,是一個統(tǒng)稱,。延遲問題涵蓋了許多方面的設(shè)計,它很難量化,。下面是交易策略運(yùn)行的基本生命周期:

1.    交易所發(fā)布實時數(shù)據(jù)包,;

2.    交易所的數(shù)據(jù)包在公網(wǎng)中傳輸;

3.    數(shù)據(jù)包到達(dá)我們服務(wù)器端的路由器,;

4.    路由器轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包到內(nèi)網(wǎng)端口,;

5.    適配器解析 UDP/TCP 協(xié)議;解析數(shù)據(jù)包的內(nèi)容,;

6.    適配器將內(nèi)容轉(zhuǎn)換為內(nèi)部格式傳遞至算法交易平臺,;

7.    數(shù)據(jù)進(jìn)入算法交易系統(tǒng)的復(fù)雜事件處理(Complex Event Processing,CEP)模塊和Tick 數(shù)據(jù)處理等模塊,;

8. 復(fù)雜事件處理分析按照既定策略數(shù)據(jù)并發(fā)送訂單請求,;

9. 獲得訂單反饋,這又要把上面步驟重復(fù)一遍,;

反復(fù)循環(huán),。以上任何一步的高延遲都會拉長整個周期,就是說,,即使在其它所有的步驟都優(yōu)化到很好了,,如果在某一個步驟出現(xiàn)顯著的高延遲,整個系統(tǒng)的優(yōu)化就失敗了,。


以下分別介紹上面各部分的延遲優(yōu)化。

Co-location

延遲優(yōu)化通常從1、“交易所傳輸數(shù)據(jù)包”開始,。最容易操作的就是拉近我們的服務(wù)器和交易所之間的距離(Co-location),。主機(jī)托管是指由把服務(wù)器放到交易所來管理的機(jī)房。

下面的關(guān)系圖說明了延時和距離的關(guān)系,??梢钥闯觯?span>10公里以內(nèi)的延時差別就已經(jīng)是微秒級別,,不是那么大了,。


主機(jī)托管是任何針對單一交易所的高頻交易系統(tǒng)的必備條件。當(dāng)系統(tǒng)涉及多家交易所時,,就是另外一個問題了,。另外,不但要考慮交易所返回訂單請求的時間,,還要比較不同交易所的 Ping 時間,。


傳播延遲

傳播延遲是指數(shù)據(jù)在線路上的傳播時間受到光速制約。

有幾種優(yōu)化方法能夠降低物理距離造成的傳播延遲,。例如,,在芝加哥和紐約之間,普通電纜的數(shù)據(jù)往返時間估計為 13.1 毫秒,,2012 年,,一家名為 Spread Networks 的公司則在兩座城市之間鋪設(shè)了超高速光纜,數(shù)據(jù)往返時間估計優(yōu)化為 12.98 毫秒,。Tradeworx公司則更喜歡微波通信,,估計的往返時間降低至 8.5 毫秒。要知道,,理論上兩座城市間最低的數(shù)據(jù)往返時間約為 7.5 毫秒,。持續(xù)創(chuàng)新不但拓展了科學(xué)的疆域,也迅速接近了光速的理論極限,。最新的激光通信技術(shù)已讓短距離的微小延遲下降至納秒級別,。


網(wǎng)絡(luò)處理延遲

網(wǎng)絡(luò)處理延遲,或者說跳轉(zhuǎn)(hop)延遲,,是指由路由器和交換機(jī)等造成的延遲,。數(shù)據(jù)包從 A 點(diǎn)到 B 點(diǎn)所需要的跳轉(zhuǎn)數(shù),是算法交易系統(tǒng)中需要優(yōu)化的下一個部分,。


一個跳轉(zhuǎn)hop,,是指數(shù)據(jù)包無需通過路由器或交換機(jī)等物理設(shè)備就能直接到達(dá)過程。比如,,假設(shè)數(shù)據(jù)包有兩條傳輸路徑,,第一條需要兩次跳轉(zhuǎn),第二條需要三次。就跟傳播延遲一樣,,路由器和交換機(jī)越多(跳轉(zhuǎn)數(shù)越多),,跳數(shù)越多,延遲越長,。


網(wǎng)絡(luò)處理延遲也可能受到微爆(Microburst)的影響,。微爆是指數(shù)據(jù)傳輸量瞬時提高,但不一定會影響數(shù)據(jù)傳輸?shù)钠骄俾?。由于算法交易系統(tǒng)是基于既定規(guī)則進(jìn)行的,,所有算法交易系統(tǒng)可能對會對相似事件作出相似反應(yīng)。其結(jié)果就是,,大量系統(tǒng)發(fā)送訂單會導(dǎo)致系統(tǒng)和目的地之間的數(shù)據(jù)傳輸量暴增,,最終導(dǎo)致微爆問題。就像我國春運(yùn)時那段時間買不到票,,但平時的鐵路是正常的,。要避免這種情況,交易系統(tǒng)的帶寬通常要設(shè)計成比平均速率高得多,。


序列化延遲

串行延遲是指按位發(fā)送和接收比特時所產(chǎn)生的延遲,。例如把一個 1500 字節(jié)的數(shù)據(jù)包序列化后放到 T1 線路 (1544000 bps)上,大約耗費(fèi) 8 毫秒的序列化延遲,。56k 的調(diào)制解調(diào)器 (57344 bps) 則耗費(fèi) 200 毫秒,,而 1G 的以太網(wǎng)線就只耗費(fèi) 11 微秒。


中斷延遲

中斷延遲是指從服務(wù)器接收數(shù)據(jù)包時發(fā)生中斷,,到中斷被處理完畢所產(chǎn)生的延遲,。硬件或軟件由于發(fā)生了某種事件需要立即得到處理,由此產(chǎn)生的信號稱為中斷,。處理器將暫停當(dāng)前活動,、保存當(dāng)前狀態(tài)、響應(yīng)中斷,。每當(dāng)網(wǎng)絡(luò)適配器接收到一個數(shù)據(jù)包時,,就會發(fā)出一個中斷,以立即處理已經(jīng)接收并存放到緩沖區(qū)的比特數(shù)據(jù),。處理中斷所造成的時間延遲不僅會影響新增有效載荷,,還會造成處理器現(xiàn)有進(jìn)程的延遲。


2011年,,Solarflare引入了高性能用戶態(tài)協(xié)議棧Open Onload,,這種方法采用了“繞過內(nèi)核(Kernel Bypass)”技術(shù),也就是說,,當(dāng)新的數(shù)據(jù)包到來時,,操作系統(tǒng)的內(nèi)核不再處理,,而直接交到用戶空間來處理。整個數(shù)據(jù)包將由網(wǎng)絡(luò)適配器映射到用戶空間,,并在該處得到處理,。這種方法徹底避免了中斷的發(fā)生。

 


避免內(nèi)核中斷的結(jié)果是每個數(shù)據(jù)包的處理速率也提高了,。下面的圖表清楚地表明“繞過內(nèi)核”的優(yōu)勢。


橫軸是每秒處理X百萬條消息,,縱軸是所需時間,。 “繞過內(nèi)核”方式性能可達(dá)內(nèi)核中斷方式的4倍。

 

應(yīng)用程序延遲

應(yīng)用程序延遲是指應(yīng)用程序 -- 也就是我們平時說的“交易策略” -- 處理所需的時間,。


應(yīng)用程序延遲來源于對數(shù)據(jù)包,、對規(guī)則邏輯的處理、計算的復(fù)雜性以及編程效率等等,。增加處理器的數(shù)量一般會顯著降低應(yīng)用程序延遲,,增加CPU時鐘頻率也能達(dá)到相同的效果。許多算法交易系統(tǒng)設(shè)計成為核心的算法邏輯指定專屬的處理器內(nèi)核,,例如系統(tǒng)邏輯等等,。這也避免了內(nèi)核之間相互切換所產(chǎn)生的延遲。


同樣,,如果程序邏輯已經(jīng)確定,,那么內(nèi)存的大小和速度也將顯著影響延遲。因此,,大量交易系統(tǒng)采用了低階變成語言來針對處理器的特定結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化,。一些公司甚至采用“現(xiàn)場可編程門陣列”(Field-Programmable Gate Array,F(xiàn)PGA)將復(fù)雜計算邏輯燒到硬件上,。

下圖反映了成本隨著復(fù)雜度的增長而增長,。


 


復(fù)雜程度

高頻算法交易已進(jìn)入一個競爭激烈的時代。每位參與者都在采用新的方法迫使競爭對手離開舞臺,,這樣也讓技術(shù)有了突飛猛進(jìn)的進(jìn)步,。與早期相比,現(xiàn)代的算法交易體系結(jié)構(gòu)是相當(dāng)復(fù)雜的,。先進(jìn)的系統(tǒng)既耗費(fèi)時間又耗費(fèi)金錢,。

下圖是需求和成本的一個比較:

 

題外話:

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