Sistema comercial zeromq

Zeromq trading system.
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Análise de mercado - zeromq.
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ZeroMQ Forked por seus criadores - InfoQ.
07.01.2018 & # 0183; & # 32; Eu tenho procurado a sua API REST para OANDA, para uso potencial com um sistema de comércio FX que desenvolvi.
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Martin Sustrik e Martin Lucina, criadores do ZeroMQ original, Peter Lawrey discute a sobreposição entre microservices e um sistema de comércio,
Compreendendo o ZeroMQ - Overflow de pilha.
Vacâncias Tagged SQL Experiência técnica e experiência de auditoria de sistemas operacionais comuns, (idealmente ZeroMQ e RabbitMQ),
Por que o ZeroMQ? - Youtube.
22.02.2018 & # 0183; & # 32; OTMql4Zmq - Ligações MQL4 para ZeroMQ, o protocolo de mensagens de alta velocidade para comunicações assíncronas entre aplicações financeiras e comerciais. Lá.
Computação em tempo real de tempestade, distribuição e tolerância a falhas.
ZeroMQ. Martin Sústrik. O MQ foi originalmente concebido como um sistema de mensagens ultra-rápido para negociação de ações e, portanto, o foco estava na otimização extrema.
ZeroMQ - Como fazer a interface Python / R com o MetaTrader 4.
12.10.2017 & # 0183; & # 32; eu tenho olhado zeromg. Originalmente, eu estava pensando em usar o Python Tornado e para formar um proxy inverso de cache HTTP, mas depois de ler o.
Streaming OANDA com python e ZeroMQ: algotrading - reddit.
20.03.2018 & # 0183; & # 32; Zero o que? O ZeroMQ é uma biblioteca de mensagens rápidas, de peso leve e ardente, que descreve suas origens assim. Tomamos um soquete TCP normal, injetado.
Usando o AMQP do Delphi com o ZeroMQ - enquanto verdadeiro;
C # / WPF, UI Developer - Opção Trading Systems. Group One Trading - New York, NY Redis, ou ZeroMQ uma vantagem. Vida no Group One Trading LP. Sobre o Grupo One Trading.
Interactive Brokers Zeromq - como as opções binárias.
Usando o AMQP da Delphi com o ZeroMQ. Eu devo escolher um sistema de mensagens fino e rápido, o ZeroMQ foi o ZeroMQ, principalmente para poder comercializar ações.
C # / WPF, UI Developer - Opção Trading Systems no Grupo One.
Os sistemas tradicionais de enfileiramento de mensagens usam um corretor. No entanto, o ZeroMQ não é intermediário. O ZeroMQ destina-se principalmente ao poder de negócios comerciais de ações,
Stock Exchange (Exemplo) - zeromq.
Metatrader MT4 para ZeroMQ para negociação forex. Metatrader MT4 para ZeroMQ para negociação forex Este comércio-em-um-automated-trading-system / Adira GRÁTIS!
MetaTrader | QUANTLABS.
27.05.2018 & # 0183; & # 32; zeromq-dev mailing list zerom // para que o sistema funcione corretamente. > Integração do ZeroMQ com o Boost. Tibra Trading Europe Limited é.
Uma introdução rápida e suja ao ZeroMQ - Scott Logic.
Os bancos de investimento criam seus próprios sistemas de negociação e aproveitam os recursos acumulados no mercado de TI focado na negociação de estoque para o MQ e ZEROMQ.
Notas e pensamentos | em dados, sistemas e redes.
Nos últimos 8 anos, trabalhei em uma ampla gama de projetos no domínio de serviços financeiros e aplicações em tempo real: gerenciamento de execução de pedidos, negociação.
0MQ: uma nova abordagem para mensagens [LWN]
25.09.2017 & # 0183; & # 32; QTPyLib (Quantitative Trading Python Library) é um sistema de comércio algorítmico simples, organizado por eventos, escrito em Python 3, que suporta backtesting e live.
ZeroMQ - aosabook.
corretores interativos zeromq E o módulo deste sistema vale milhares! corretores interativos zeromq O HEDGE - STRobot teve um comércio, mas o mercado mudou.

Uma introdução rápida e suja ao ZeroMQ.
Hugh Powell & middot; 20 de março de 2018 e middot; 16 minutos de leitura.
O ZeroMQ é uma biblioteca de mensagens rápidas, de peso leve e ardente, que descreve suas origens assim.
Tomamos um soquete TCP normal, injetado com uma mistura de isótopos radioativos roubados de um projeto secreto de pesquisa atômica soviética, bombardeou-o com os raios cósmicos da era de 1950 e colocá-lo nas mãos de um autor de quadrinhos drogado com um mal Fetichista disfarçado para músculos abaulados revestidos em spandex. Sim, os soquetes ØMQ são os super-heróis de economia de rede do mundo das redes.
De volta ao mundo real, isso se traduz grosso modo como fornecendo uma variedade de soquetes e padrões com os quais conectar as partes diferentes do seu sistema distribuído. Estes não são os seus sockets do moinho que você mente, então levará algum tempo para envolver sua mente em seu modo de pensar, mas achei que o tempo eo esforço valeram a pena. A implementação básica é em C / C ++ com ligações para cerca de 20 outras línguas e implementações nativas para vários incluindo Java e. Nesta publicação, eu o guiarei pela instalação de alguns dos idiomas proeminentes usados aqui na Scott Logic, seguido de um rápido olhar para cada um dos principais padrões de mensagens encontrados no ZeroMQ. Por favor, note que esta publicação liberou suas informações, exemplos e diagramas do excelente guia do ZeroMQ. Uma vez que você leu isso, leia isso, é facilmente a melhor documentação / tutorial que já li. A maioria do código de exemplo será em C #, porque esse é meu plano de fundo. Também haverá exemplos em Java e Node. js, idiomas com os quais ainda tenho que lutar no campo de batalha, então eu vou me desculpar antecipadamente pelo estilo de programação pobre.
Mesmo? Mais serviços / corretores / fiddly bits para instalar.
Não, apenas uma biblioteca. Se você está vivendo em terra, você pode usar a implementação nativa do NetMQ, basta exibir o Console do Gerenciador de Pacotes, selecione o projeto que precisa de uma funcionalidade de mensagens super carregadas e digite as seguintes palavras mágicas:
(substituir - Versão 3.3.0.11 com - Pre para o mais recente e o melhor).
Para aqueles de vocês no campo Java, há a implementação nativa do JeroMQ, que só precisa adicionar o seguinte a você pom. xml:
E para Node. js existe a ligação zeromq. node. Primeiro você precisa baixar e instalar a versão C / C ++ e depois:
Isso não era tão doloroso agora era. Para aqueles de vocês utilizados para outras soluções de mensagens, você pode estar se perguntando onde os corretores / gateways / etc. estamos. O ZeroMQ não fornece nenhuma dessas arquiteturas fora da caixa, então, se você quiser, você terá que escrevê-las (ou melhor ainda, roubá-las do guia).
Vamos fazer a urdidura da mente.
O ZeroMQ vem com 5 padrões básicos.
Pedido síncrono / resposta Solicitação / resposta assíncrona Publicar / Subscrever Push / Pull Exclusive Pair.
Cada um dos quais vem com o seu próprio par de soquetes (alguns podem ser misturados e combinados, mas nos preocuparemos com isso mais tarde).
Antes de embarcar em qualquer expedição do ZeroMQ, você precisará criar um contexto. Os contextos ajudam a gerenciar quaisquer soquetes criados, bem como o número de threads que o ZeroMQ usa nos bastidores. Crie um quando você inicializar um processo e destruí-lo à medida que o processo é encerrado. Os contextos podem ser compartilhados entre threads e, de fato, são os únicos objetos do ZeroMQ que podem com segurança fazer isso.
Solicitação / resposta síncrona.
Em primeiro lugar, veremos o padrão de solicitação / resposta síncrona para criar o aplicativo obrigatório "Olá Mundo".
Primeiro criamos uma string de conexão, da qual falarei mais em um minuto e o contexto. Em seguida, criamos um soquete de resposta e ligamos-lo usando a seqüência de conexão, seguido de um soquete de solicitação e conectemos. Muito parecido com sockets TCP comuns, uma extremidade deve ser ligada e a outra deve se conectar. Teoricamente, não deve importar qual é o que, mas na prática, esse não é o caso. Geralmente, você deseja vincular as partes mais estáveis da sua topologia e conectar os mais efêmeros. Aqui, pensando no soquete de resposta como o servidor e o soquete de solicitação como o cliente funciona bem o suficiente, então nós nos ligamos e se conectem adequadamente. Uma vez que nossos soquetes estão configurados, enviamos um pedido, lê-lo e imprimi-lo. Em seguida, enviamos uma resposta, lê-la e imprimi-la. Como os sockets de solicitação e resposta são sincronizados, suas chamadas de envio e recebimento devem ser feitas em uma ordem específica. Os soquetes de solicitação devem enviar e, em seguida, receber e vice-versa para os soquetes de resposta. Se você tentar essas operações na ordem errada ou duplicar em uma delas, então uma exceção é lançada.
Cordas de conexão.
Uma vez que um soquete foi criado, ele precisa estar ligado ou conectado. Para fazer isso, uma seqüência é passada no formulário "transporte: ponto final". O transporte pode ser um dos seguintes valores:
Inproc thread to thread dentro de um único processo ipc comunicação interprocesso (apenas Linux e não disponível em qualquer uma das portas nativas) caixa tcp para caixa de comunicação e interprocesso quando "ipc" não está disponível epgm, protocolos pgm multicast Isso magoa minha cabeça, o guia tem mais informações se você realmente deseja usar essas.
Uma vez que você decidiu em um transporte, você precisa definir um ponto final da seguinte maneira:
inproc exclusivo (suficiente) ASCII string ipc exclusivo (suficiente) ASCII string (geralmente postfixado com ".ipc") tcp endereço de internet e número de porta.
Assim, em nosso primeiro exemplo, usamos a conexão thread to thread (inproc) através do ponto final do "HelloWorld".
Publicar - Assinar.
E se você quisesse publicar um fluxo de dados e permitir que qualquer número de clientes consumisse esse fluxo. Bem, o ZeroMQ tem um padrão para isso usando sockets de publicação e de inscrição. Neste exemplo, quebraremos o cliente e o servidor em processos separados. Isso nos permitirá mostrar a habilidade do ZeroMQ para se comunicar entre os idiomas, então vamos escrever o servidor em Java e o cliente em C #.
Aqui começamos criando nosso contexto e soquete de editor e vinculando nosso nó de extremidade. Em seguida, fazemos o loop, cada vez que empurra um valor aleatório para um de 100000 ids.
Então, novamente, criamos nosso contexto, um soquete de assinante e conectamos ao nosso nó de extremidade. Em seguida, selecionamos uma ID aleatória para assinar. Note-se que, mesmo se você deseja se inscrever em todos os eventos publicados pelo separador, DEVE configurar uma assinatura (para obter todas as mensagens, você precisa da string vazia) ou o cliente não receberá nada. As inscrições fazem uma string coincidir com o início da mensagem. Se uma correspondência for encontrada, o cliente recebe a mensagem. Recebemos 100 mensagens do editor totalizando a quantidade total de dados que recebemos. Uma vez que processamos as mensagens, imprimimos a ID em que nos inscrevemos e a média dos dados.
Empurrar puxar.
Os soquetes de pressão e puxão são usados para fan-out, ventilador na comunicação de sentido único. O Push distribuirá de forma equitativa mensagens a todos os clientes disponíveis e puxará mensagens de fila razoáveis de todos os clientes conectados. Para demonstrar isso, criaremos um ventilador para distribuir o trabalho a alguns trabalhadores e, em seguida, coletaremos os resultados em uma pia. Uma vez que temos três peças na nossa arquitetura desta vez, vamos adicionar uma terceira língua, o JavaScript funcionando no Node. js.
É o início usual, mas também vamos criar um soquete para conectar-se ao coletor a jusante. Então esperamos que o usuário nos diga que todos os trabalhadores estão funcionando. Precisamos disso, caso contrário, o primeiro trabalhador a completar sua conexão irá pegar a maioria (se não todos) do trabalho. Há maneiras de consertar isso, mas eles prejudicariam a observação do padrão, então nós os deixamos por agora. Uma vez que o usuário indicou que os trabalhadores estão prontos, notificamos a pia e enviamos 100 cargas de trabalho.
Os trabalhadores são as partes efêmeras da nossa arquitetura, então nos conectaremos para o ventilador para obter o trabalho e a jusante para a pia para destruição dos resultados. Podemos começar a quantos desejamos. Cada trabalhador simplesmente recebe uma mensagem do ventilador, faz uma quantidade apropriada de "trabalho" e, em seguida, notifica a pia que completou uma única tarefa.
A sincronização liga-se ao seu ponto final, aguarda o sinal do ventilador, em seguida, vezes quanto tempo leva para 100 tarefas a serem concluídas. Quanto mais trabalhadores há, mais rápido isso deve ser (até certo ponto).
Solicitação assíncrona - Resposta.
Voltemos ao padrão de Solicitação - Resposta e colocamos algum poder real nele. Ao invés de ter um pedido de cliente de um trabalhador, podemos obter qualquer número de clientes para solicitar o trabalho de qualquer número de trabalhadores. Poderíamos pré-carregar cada cliente com uma lista de trabalhadores e ter cada cliente conversando diretamente com um trabalhador. Isso funciona, mas e se nós adicionarmos ou removermos trabalhadores, então precisamos atualizar todos os clientes. Uma solução melhor seria ter um corretor com o qual clientes e trabalhadores se conectem e sejam responsáveis por transmitir mensagens de um lado para o outro. Uma vez que este corretor precisará lidar com muitos pedidos e respostas simultâneos, precisaremos de novos sockets. Os roteadores são como tomadas de resposta assíncronas e revendedores, como sockets de solicitação assíncronos.
Este trabalhador é muito semelhante ao soquete de resposta que vimos no primeiro exemplo, exceto que criamos uma identidade aleatória para nós mesmos e quando recebemos uma mensagem, "trabalhamos" por 3-7 segundos. O cliente também é parecido com o soquete de solicitação no exemplo original.
Aqui nós configuramos nosso soquete, geramos uma identidade aleatória para nós mesmos e enviamos em série em série 10 pedidos, imprimindo a resposta. Então, temos o nosso cliente e trabalhador, agora precisamos do nosso corretor.
Criamos um soquete de roteador como o nosso frontend (com o qual nossos clientes se conectarão) e um soquete revendedor como nosso backend (ao qual os trabalhadores se conectam). Sempre que uma mensagem é recebida por um soquete, ela é enviada em sua contrapartida, muito bem e diretamente. Agora, apresente alguns clientes, alguns trabalhadores e um corretor e veja o que acontece. Retire ou adicione alguns trabalhadores e / ou clientes e note que tudo ainda funciona como esperado. Apesar disso, há algumas coisas a notar aqui. Em primeiro lugar, não há contexto. Não estou inteiramente certo do porquê, mas suspeito que isso seja porque o nó é simples e, portanto, apenas um pode ser usado para que seja criado como um objeto global quando a biblioteca é inicializada. Em segundo lugar, como o soquete do roteador envia as respostas corretas para os trabalhadores corretos? Esta é uma área bastante complexa do ZeroMQ, mas no momento basta saber que isso só funcionará para casos simples como este. Se você quiser saber mais, o capítulo 3 do guia é o lugar para começar.
Par exclusivo.
Pares exclusivos são usados para coordenar aplicativos multi-threaded. Hintjens faz a seguinte declaração no guia:
Se houver uma lição que aprendemos com mais de 30 anos de programação simultânea, é: simplesmente não compartilhe o estado. É como dois bêbados tentando compartilhar uma cerveja. Não importa se eles são bons amigos. Mais cedo ou mais tarde, eles vão entrar em uma briga. E quanto mais bêbados você adicionar à mesa, mais eles lutam entre si pela cerveja.
Principalmente isso ainda é verdade, mas com o advento de estruturas de dados imutáveis e filas seguras (tipo de, eles estão disponíveis para 4,5 na biblioteca Google Guava para Java e existem as bibliotecas mori e immutable. js para JavaScript, tendo incubado no domínio da programação funcional), acho que há menos necessidade disso. Os pares exclusivos acoplam firmemente os segmentos da sua aplicação (bem como as coleções imutáveis) e não podem escalar os processos, de modo que a única vantagem real que eu possa ver não teria que aprender sobre estruturas de dados imutáveis. Mas, se você estiver usando uma das muitas línguas para as quais essas coleções não existem, os pares exclusivos são infinitamente melhores do que compartilhar o estado mutable e usar bloqueios, semáforos e / ou mutexes. Com a demonstração.
Neste exemplo final, um processo de três passos é criado conectado por soquetes pares exclusivos sobre o transporte inproc. As etapas são criadas na ordem inversa em que serão usadas e aguardará o sinal READY da etapa anterior.
Conclusão.
O messaging tem sido dominado por agentes de mensagens complexos que tipicamente se tornam os centros frágeis das arquiteturas que habitam. A biblioteca ZeroMQ permite uma abordagem diferente com pontos finais inteligentes e canos estúpidos. Aqui, foi mostrado com que facilidade a biblioteca pode ser usada por vários idiomas (C #, Java e Node. js neste caso) e exemplos dos 5 padrões básicos que ele fornece. Se isso afetou seu apetite, informações muito detalhadas (e escritas de forma divertida) podem ser encontradas no guia oficial.
MAIS POR HUGH.
Reimplementando tarefas de Scala em Clojure.
7 de janeiro de 2018 e middot; 8 minutos de leitura.
Uma primeira incursão na programação funcional com Scala e Clojure.
28 de outubro de 2018 & middot; 5 minutos de leitura.
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zeromq.
O setor financeiro vive da tecnologia de mensagens. Em "Wall Street" (o negócio global de negociação de ações), capacidade e latência são tudo. A infra-estrutura atual, altamente sintonizada para obter milhões de mensagens por segundo, e latências sub-milissegundos, ainda falha quando o comércio fica frenético. Enormes quantidades de dinheiro dependem de ser o primeiro a obter dados e o primeiro a negociar.
O negócio de negociação de ações está evoluindo dramaticamente. O preço Penny gera mais dados. Novos regulamentos dos EUA e da UE aumentam o número de partes envolvidas nos mercados financeiros. As novas tecnologias de negociação algorítmica aumentam a demanda por dados de estoque atualizados e números de ordens iguais. Embora a infraestrutura existente possa duplicar em capacidade ou velocidade por 18 meses, espera-se que o tráfego cresça 20 vezes nos próximos três anos 1.
Ao mesmo tempo, os preços da tecnologia de mensagens estão aumentando constantemente. O middleware de mensagens - software que conecta aplicativos ou peças de aplicativos em uma forma de plug-and-play generalizada - é um dos últimos itens de grande bilhete ainda não transformados em uma commodity pela era da internet de software barato.
Os mainframes obtiveram grande parte do seu poder de mensagens inteligentes, sistemas de processamento de transações como o IBM CICS. Mas hoje mesmo o middleware padrão dos anos 1980 - ao contrário de bancos de dados, sistemas operacionais, compiladores, editores, GUIs e assim por diante - ainda não está amplamente disponível para desenvolvedores comuns. A indústria de software está produzindo várias aplicações de negócios e peças de aplicativos, e as ferramentas para fazer isso, em quantidades cada vez maiores, e preços cada vez mais baixos, mas o bit de mensagens ainda está faltando. A falta de uma maneira de conectar essas aplicações tornou-se não apenas um terreno não conquistado, mas também um sério obstáculo para o crescimento, especialmente para novas empresas que, em teoria, poderiam competir de forma agressiva com empresas maiores e mais antigas, se pudessem combinar barato blocos existentes de software.
Essa frustração é visível em muitos mercados e levou ao crescimento de mensagens-sobre-HTTP (SOAP) e outros compromissos. Arquiteturas como o SOAP funcionam, mas não resolvem os dois principais problemas de uma mensagem de nível empresarial, nomeadamente o roteamento e a fila. Assim, as empresas que usam essas tecnologias não podem escalar e não podem competir em mercados realmente grandes, a menos que escrevam seu próprio software de mensagens ou compram um produto comercial. Várias outras tentativas de padronização foram feitas para commoditise o mercado: CORBA, JMS e ultimamente AMQP, CORBA sendo infrutífero por causa da metáfora RPC que não se adequa às necessidades dos mercados financeiros, JMS sucesso no mundo Java, mas incapaz de expandir ainda mais e AMQP ainda sendo um grande desconhecido.
A demanda crescente e a falta de concorrência real mostram nas demonstrações financeiras de fornecedores de mensagens high-end como o Tibco Software Inc: "A receita total no primeiro trimestre do ano fiscal de 2007 comparado ao mesmo trimestre do ano passado aumentou em US $ 11,0 milhões ou 10 %. O aumento foi composto por um aumento de US $ 7,0 milhões ou 11% na receita de serviço e manutenção e por um aumento de US $ 4,0 milhões ou 8% na receita da licença. & Quot; 2 clientes da Tibco informam que as taxas de licença estão aumentando, ano a ano.
O mercado.
O mercado global de negociação de ações é foco primordial de ØMQ, porque é aí que a maior ênfase é colocada na mensagem, a maioria dos recursos é acumulada e a maioria das tecnologias de ponta são usadas.
A principal característica do mercado é a fome de entrega rápida. Em cada milissegundo, a cotação de ações ou a ordem comercial é mais rápida do que a concorrente se traduz em lucro financeiro direto, então as empresas envolvidas estão naturalmente ansiosas por qualquer vantagem que possam obter.
Atualmente, no estoque de negociação, a carga do tráfego é tão alta e a latência tão crítica, que o middleware precisa ser altamente otimizado. As latências são dadas em microssegundos e throughputs em milhões de mensagens por segundo e # 8230; Apesar disso, o comércio geralmente experimenta problemas quando a carga da mensagem atinge um pico. A latência pode de repente cair para segundos (ou mesmo dezenas de segundos) e grandes quantidades de dinheiro podem ser perdidas à medida que os negócios são atrasados ou falham. 3.
A situação está piorando por vários motivos:
Em 2001, a NYSE e o NASDAQ mudaram de preço de suas ações em unidades de 1/16 dólares para unidades de centavo único. Este chamado "preço do centavo" e quot; significa que os mercados de ações produzem mais dados e esses dados devem ser deslocados em redes. Tanto nos EUA como na UE, os reguladores estão obrigando os mercados financeiros a competir de forma mais aberta e agressiva, no interesse dos consumidores. Por exemplo, as mudanças regulatórias da SEC dos EUA permitem que novas empresas atuem como intermediários no setor de comércio de ações, enquanto a Diretriz de Mercados em Instrumentos Financeiros da UE (MiFID) 4 deverá aumentar as taxas de tráfego de ações na UE para corresponder aos volumes vistos nos EUA após o Reg NMS 5. Muitas empresas novas e agressivas estão entrando no mercado, especialmente construindo ou usando plataformas de "negociação algorítmica". A negociação algorítmica executa grande quantidade de ordens de baixo volume em oposição a uma pequena quantidade de ordens de alto volume executadas por comerciantes humanos tradicionais.
Portanto, aumentamos os fluxos de dados, para mais participantes, que estão empurrando para desenvolver novos modelos de negócios que dependem de obter esses dados rapidamente, detectar anomalias temporárias do mercado e responder a ele (com trades) antes de seus concorrentes. Um ambiente regulatório mais flexível está abrindo mercados previamente protegidos para uma nova competição. No geral, vemos uma corrida de armamentos para largura de banda e latência em que melhor tecnologia se traduz diretamente em mais lucros. 6.
O tráfego de mensagens deverá crescer significativamente no curto prazo - ouvimos números diferentes de até 30 vezes nos próximos três anos - e os sistemas existentes só podem duplicar a capacidade a cada 18 meses.
Há muitas tentativas para resolver esse problema emergente. As melhorias mais dramáticas no desempenho provêm da substituição do intermediário central clássico por uma arquitetura peer-to-peer em que as mensagens podem fluir diretamente na rede sem saltos extras. Nem todos os sistemas de mensagens podem adaptar sua arquitetura desta maneira.
Além da arquitetura, o local óbvio para otimizar mensagens é na "pilha", isto é, as camadas que separam o programa aplicativo da rede física. O software em si já está fortemente otimizado na maioria dos casos, então os fornecedores estão mudando para outras opções, tais como:
Otimizando a arquitetura de rede por provedores de conectividade para obter melhores latências, incluindo a mudança de clientes de mensagens perto (em termos de rede) para os produtores de mensagens; 7, 8. Clientes que se deslocam dos fluxos consolidados de cotações de ações para conectividade direta com as bolsas; 9 Otimizando formatos nos quais os dados são passados (FIX / FAST 10); Fornecer soluções de hardware completas (Tervela, Exegy, etc.); Substituindo a camada de transporte físico (Infiniband 11, 10GB Ethernet); Otimizando hardware de rede existente. Motores de descarregamento TCP, tecnologia I / OAT da Intel; 12, etc .; Modificando o sistema operacional para lidar com as mensagens em tempo real. Vários sistemas operacionais em tempo real, como o SLERT 13 da Novell; Modificando o sistema operacional para usar uma pilha de mensagens mais eficiente: E / S assíncronas, SDP, várias técnicas de cópia zero, etc. Usando multicast para distribuir cotações de ações na LAN do cliente;
Além dessas otimizações, que se concentram em aspectos individuais da pilha ou arquitetura de mensagens, também vemos tentativas que consideram o problema como um todo:
Laboratório de baixa latência da Intel 14 Centro de análise de tecnologia de valores mobiliários (STAC) 15 Diversas medidas & amp; Soluções de monitoramento (Endace etc.)
Produtos altamente otimizados com suporte de hardware extensivo tornam-se muito caros. Somente as maiores empresas comerciais podem pagar toda a gama de produtos e mesmo para essas empresas, os custos continuam sendo uma preocupação persistente. Para as pequenas empresas, muitas das soluções simplesmente não são uma opção.
Oportunidades.
Nesta seção, analisamos as oportunidades de novos produtos de mensagens de alto desempenho, como os que estamos construindo.
Saída de alto desempenho.
O primeiro e mais óbvio alvo é qualquer empresa que use middleware comercial high-end para negociação de ações, onde podemos fornecer um equivalente mais barato. Este mercado é sensível aos custos e, na nossa experiência, está disposto a absorver mudanças e riscos, a fim de obter um preço atraente e / ou uma vantagem de desempenho em relação aos seus concorrentes.
Além disso, existem muitas empresas que não podem pagar esses produtos, mas os usariam se o custo fosse menor. A lei de Zipf (geralmente usada para linguagem, mas também aplicável aos tamanhos de negócios) sugere que o número de empresas e seu tamanho segue um índice de energia inversa, de modo que oferecer um produto a 20% do preço dos líderes de mercado de alto custo deve abrir um mercado cinco vezes tão grande. (Na verdade, provavelmente não é tão grande, porque as pequenas empresas vão comprar ou alugar plataformas de negociação em vez de tentar construir suas próprias.)
Plataformas de negociação.
As plataformas de negociação são aplicativos de software que as empresas comerciais podem comprar pronto, em vez de se construir usando middleware de mensagens. Dada a demanda por operações mais baratas e rápidas, existe um grande mercado para essas plataformas. Obviamente, uma empresa que constrói uma plataforma de negociação é sensível ao custo da mensagem que ela usa e essas empresas fornecem um mercado para nossos produtos planejados.
Bancos de investimento.
Os bancos de investimento criam seus próprios sistemas de negociação e (da nossa experiência limitada) gostam de ter controle sobre a tecnologia que usam. Os sistemas baseados em padrões são altamente atraentes aqui. O cálculo é que uma tecnologia padrão é mais fácil de controlar, e é servida por um mercado maior de especialistas mais baratos. Qualquer solução AMQP tem atração imediata. O custo também é um motorista, mas para as empresas que realizam um desenvolvimento significativo em torno da mensagem, a redução dos custos secundários (como o número e o custo dos consultores internos) é um aspecto importante.
Ficou claro por que a JPMorganChase foi motivada a empurrar e investir no processo AMQP, mesmo tendo riscos consideráveis na época: o AMQP permite economias muito grandes em despesas de TI, para licenças de mensagens, desenvolvimento personalizado, controle operacional e assim por diante. Podemos oferecer uma proposta de risco muito menor para outros bancos de investimento, mas com os mesmos tipos de benefícios.
Consolidadores de dados.
O mundo do comércio de ações conecta muitas trocas (NASDAQ, NYSE, etc.) a muitos clientes. Os grandes clientes fazem conexões separadas para cada troca, mas a maioria trabalha através de consolidadores de dados, empresas como a Reuters que fornecem fluxos unificados de várias fontes.
Os consolidadores de hoje executam software de mensagens personalizadas altamente personalizadas, não é baseado em padrões e tem pouca margem para se tornar mais barato e mais rápido. Pode ser mais rápido, mas apenas a um custo elevado, que punha as empresas que ficam com mensagens personalizadas e oferece uma vantagem para as empresas que utilizam mensagens baseadas em padrões, que espalham os custos e aproveitam muito mais o desempenho.
Há uma oportunidade definitiva para abrir esse mercado e permitir que novas empresas compitam como consolidadores de dados, usando nossos produtos de alto desempenho para levar cotações aos clientes. Novas regulamentações dos EUA estão abrindo esse mercado para uma concorrência real.
As trocas (bolsas de valores, câmbio, commodities, etc.) são fortemente impactadas pelo crescimento da demanda por seus serviços. Parece inevitável que os padrões nas bordas irão forçar seu caminho para o centro, e devemos ser capazes de acompanhar as ofertas de produtos.
Além disso, estão surgindo novos tipos de plataformas de negociação (ATS, MTF e piscinas escuras 16) que gradualmente adquirem ainda maior participação no mercado das trocas tradicionais. Dado que essa tendência é bastante nova e ainda ganha impulso, esperamos ver crescente demanda por sistemas de mensagens de ponta neste mercado.
Movendo o valor para diferentes mercados.
Um dos objetivos do ØMQ é usar o dinheiro, os recursos e a experiência acumulados durante a corrida de armamentos de baixa latência no negócio de negociação de ações para oferecer soluções de mensagens de uso geral de ponta de gama alta gratuitas para o resto do setor de TI.
Algumas das áreas em que ØMQ pode ser útil.
Mensagens comerciais e institucionais.
Enviar pagamentos, fazer comunicação de empresa a empresa, passar documentos dentro de organizações governamentais, etc., é o principal mercado a se concentrar além da negociação de ações. A razão é que este é o campo onde a mensagem é usada tradicionalmente, com muitos especialistas em TI experientes conscientes de mensagens e usando isso por um longo período de tempo.
Também deve ser levado em consideração que mesmo as aplicações que não usam mensagens adequadas podem ainda estar enviando "mensagens" por diferentes meios. Considere um aplicativo localizado no local A, escrevendo um registro para o servidor de banco de dados remoto e outro no lugar B, lendo o registro. Na verdade, houve uma mensagem enviada de A para B, mesmo que o programador possa não estar ciente disso. Mesmo a comunicação entre processos e inter-threads pode ser considerada mensagens. Sincronizar diferentes aplicativos, copiando arquivos para destinos remotos, uma vez por dia também pode ser considerado como mensagem (embora seja um caso de baixa latência espetacular).
Basicamente, qualquer aplicação feita para o setor financeiro ou institucional precisa de algum tipo de mensagem e o custo da implementação varia entre 10 e 30% do custo total do projeto, de modo que usar a implementação de middleware baseada em padrões atual parece ser um investimento bastante bom.
Embora a baixa latência não seja um requisito fundamental nesta esfera, esperamos que as taxas de transação crescentes (considere regulamentos como SEPA 17 da UE e esforços de padronização como o TWIST 18) forçará lentamente as instituições financeiras a adotar soluções de mensagens de alto desempenho, causando a atual pequena A fatia do mercado de mensagens abordado por soluções de alto desempenho crescerá constantemente, até chegar em 100%.
Sistemas embutidos.
Os sistemas embutidos geralmente têm requisitos em tempo real semelhantes aos observados no negócio de negociação de ações. Considere, por exemplo, um equipamento que mede algum valor crítico em um processo tecnológico. Os dados devem ser entregues na unidade que controla o processo dentro de 1 & # 160; ms, caso contrário, todo o processo será estragado.
Os sistemas embutidos geralmente não precisam da taxa de transferência fornecida por pilhas de estoque de negociação, no entanto, se a latência, a confiabilidade e os tempos de entrega deterministas forem garantidos, eles podem aproveitar isso, mesmo que não use toda a capacidade de banda disponível.
Multimídia.
O mesmo comentário sobre os requisitos em tempo real aplica-se a multimídia (transmissão de áudio e vídeo, teleconferência, etc.). Ao contrário dos sistemas incorporados, a latência não é tão crítica, sendo o primordial o tempo de entrega determinista e o alto rendimento.
No futuro, podemos descobrir que o modelo de pequenas e pequenas mensagens de aplicativos de estoque comercial é incompatível com a abordagem multimídia baseada em fluxo. No entanto, não acreditamos que este seja o caso. Para testar a hipótese, construímos um aplicativo de teleconferência de prova de conceito sobre o AMQP e nós o vimos funcionar sem problemas.
Computação em grade.
Tendo quase os mesmos requisitos que a negociação de ações, os sistemas de grade são uma área natural para empregar pilha ØMQ.
Grids are icreasingly being used in financials 19 and - not surprisingly - in stock trading itself, providing a solution for computationally expensive problems like risk management and algorithmic trading 20 .
The low-latency bubble.
The market for low-latency solutions is very lively and expanding these days. However, some have a feeling that the value of the market is overestimated and that low-latency arms races going on will result in the burst of the bubble, similar to dot-com crash of early 2000's.
Let's examine possible causes of market breakdown:
There are law's of physics that place lower bound on the latency. Specifically, speed of light cannot be exceeded and once the messaging hits this limit, there won't be much space for competition and low-latency arms race will come to its end. The costs for fast messaging are constantly growing. Once we hit the point where improving the latency will require investments exceeding the profits it can possibly yield, the flow of money into the market will end. Unreasonable spending on low-latency solutions can result in hysteria, once the still growing low-latency market starts shrinking. Hysteria can make the market plummet even below it's real value.
Our view of the problems above is following:
Speed of light is certainly an ultimate barrier, however, as can be seen with microprocessors, barriers seen as ultimate are quite prone to be crossed over and over again. In messaging business for example, we see emerging proximity solutions (handling speed of light problem by placing interdependent applications physically close one to another) or the trend to optimise software part of the messaging stack thus removing endpoint latency rather than on-the-wire latency. In fact, we don't believe there are any real unpenetrable barriers to stop low-latency arms race at least in the next several years. Although costliness of the low-latency messaging grows steadily, it should be taken into account that technology price - both hardware and software - is steadily decreasing at the same time. What cost $100 last year, costs $50 today. So, even in stable, non-expanding market, where spending on IT keeps constant, there will be a demand for new solutions to keep pace with new technologies. Hysteria can happen at any time and there's no way to prevent it completely. However, as stock-trading messaging is in a way a world for itself, we expect hysteria to be restricted to this turbulent little market leaving the rest of messaging market intact. Thus the main victims will be the firms that provide specialised stock-trading solutions rather than general-purpose messaging. Specifically, ØMQ project, by taking advantage of the resources accumulated in stock-trading-focused IT market to develop general-purpose messaging solution can survive market breakdown by relying on its presence in different sectors of messaging market.
Conclusão.
The primary focus of ØMQ starts with stock trading because this market has a well-defined and growing demand for high-end solutions, and the options for collaborations and return on investment are plentiful. However, the construction of a cost-efficient, standards-based messaging system that can compete head-on with the best in the world opens doors into many other domains as well.
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ZMQ binding for the MQL language (both 32bit MT4 and 64bit MT5)
This is a complete binding of the ZeroMQ library for the MQL4/5 language provided by MetaTrader4/5.
Traders with programming abilities have always wanted a messaging solution like ZeroMQ, simple and powerful, far better than the PIPE trick as suggested by the official articles. However, bindings for MQL were either outdated or not complete (mostly toy projects and only basic features are implemented). This binding is based on latest 4.2 version of the library, and provides all functionalities as specified in the API documentation.
This binding tries to remain compatible between MQL4/5. Users of both versions can use this binding, with a single set of headers. MQL4 and MQL5 are basically the same in that they are merged in recent versions. The difference is in the runtime environment (MetaTrader5 is 64bit by default, while MetaTrader4 is 32bit). The trading system is also different, but it is no concern of this binding.
This binding contains three sets of files:
The binding itself is in the Include/Zmq directory. Note that there is a Mql directory in Include , which is part of the mql4-lib. Previous Common. mqh and GlobalHandle. mqh are actually from this library. At release 1.4, this becomes a direct reference, with mql4-lib content copied here verbatim. It is recommended you install the full mql4-lib, as it contains a lot other features. But for those who want to use mql-zmq alone, it is OK to deploy only the small subset included here.
The testing scripts and zmq guide examples are in Scripts directory. The script files are mq4 by default, but you can change the extension to mq5 to use them in MetaTrader5.
Precompiled DLLs of both 64bit ( Library/MT5 ) and 32bit ( Library/MT4 ) ZeroMQ (4.2.0) and libsodium (1.0.11) are provided. Copy the corresponding DLLs to the Library folder of your MetaTrader terminal. If you are using MT5 32bit, use the 32bit version from Library/MT4 . The DLLs require that you have the latest Visual C++ runtime (2018) .
Note that if you are using MT5 32bit , you need to comment out the __X64__ macro definition at the top of the Include/Mql/Lang/Native. mqh . I assume MT5 is 64 bit, since their is no way to detect 32 bit by native macros, and to define pointer related values a macro like this is required.
Note that these DLLs are compiled from official sources, without any modification. You can compile your own if you don't trust these binaries. The libsodium. dll is copied from the official binary release. If you want to support security mechanisms other than curve , or you want to use transports like OpenPGM, you need to compile your own DLL.
Note for WINE users, if the default binaries do not work for you, you can try the binaries in the Library/VC2018 directory. The new binaries are a little newer (libzmq 4.2.2 and libsodium 1.0.36). They are compiled with Visual C++ 2018 Express SP1 (using the Windows SDK 7.1), and supposed to be more compatible to WINE than the VS2018 version. They depend on VC2018 runtime (msvcr100.dll and msvcp100.dll). I have actually tested the old and the new DLLs on WINE 2.0.3 (Debian Jessie PlayOnLinux 32bit with MetaTrader4 build 1090) and they both work. So it is not guarenteed but it is nice to have an alternative. The new libzmq. dll only runs on vista or newer windows because I turned on the using poll option. This improves performance a little bit. Since MetaTrader4 officially no longer supports Windows XP, I assume this would not be a problem.
MQL strings are Win32 UNICODE strings (basically 2-byte UTF-16). In this binding all strings are converted to utf-8 strings before sending to the dll layer. The ZmqMsg supports a constructor from MQL strings, the default is NOT null-terminated.
In the official guide:
You should create and use exactly one context in your process. Technically, the context is the container for all sockets in a single process, and acts as the transport for inproc sockets, which are the fastest way to connect threads in one process. If at runtime a process has two contexts, these are like separate ZeroMQ instances.
In MetaTrader, every Script and Expert Advsior has its own thread, but they all share a process, that is the Terminal. So it is advised to use a single global context on all your MQL programs. The shared parameter of Context is used for sychronization of context creation and destruction. It is better named globally, and in a manner not easily recognized by humans, for example: __3kewducdxhkd__.
You can find a simple test script in Scripts/Test , and you can find examples of the official guide in Scripts/ZeroMQGuideExamples. I intend to translate all examples to this binding, but now only the hello world example is provided. I will gradually add those examples. Of course forking this binding if you are interested and welcome to send pull requests.
Here is a sample from HelloWorldServer. mq4 :
Write more tests. Add more examples from the official ZMQ guide. More documentation High level API for common patterns.
2017-10-28: Released 1.5: Important: API change for Socket. send ; Remove PollItem duplicate API (#11); Fix compiler warning (#10) and compile failure (#12); Add RTReq example from ZMQ Guide Chapter 3. 2017-08-18: Released 1.4: Fix ZmqMsg setData bug; Change License to Apache 2.0; Inlcude mql4-lib dependencies directly. 2017-07-18: Released 1.3: Refactored poll support; Add Chapter 2 examples from the official ZMQ guide. 2017-06-08: Released 1.2: Fix GlobalHandle bug; Add rebuild method to ZmqMsg; Complete all examples in ZMQ Guide Chapter 1. 2017-05-26: Released 1.1: add the ability to share a ZMQ context globally in a terminal 2018-12-27: Released 1.0.
&cópia de; 2018 GitHub, Inc. Termos Privacidade Segurança Status Ajuda.
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