Caratteristica speciale: Infrastruttura Trading Online Un successo architettura di trading on-line scambi facilitare transazioni più veloci, fornendo portali di trading online e case di brokeraggio facilità e flessibilità. Ecco uno sguardo alla infrastruttura di base di NSE, BSE, e alcuni portali di trading. da Soutiman Das Gupta Come promesso da visionari tecnologici e gruppi di previsione negli ultimi dieci anni, Internet ha infatti aperto nuove strade per condurre gli affari. Le borse di tutto il mondo ora conducono una massa del proprio business online attraverso i suoi intermediari e partner, un grande cambiamento dal metodo tradizionale. Nei paesi sviluppati, quasi tutte le operazioni di cambio vengono effettuate on-line. La tendenza è lentamente raccolto in India e due dei più grandi scambi, il National Stock Exchange (NSE) e il Bombay Stock Exchange (BSE) hanno condotto commercio on-line con successo per qualche ora. Perché scambi tardi indiani e case di intermediazione hanno tardato a spostare le loro transazioni on-line. Ciò è dovuto principalmente a regolamenti governativi. C'era ritardo iniziale nel fissare specifiche per la creazione di gruppi di utenti (CUGs). Il problema è stato risolto tra il punto e il Ministero delle Finanze intorno al 1998 e ben presto il commercio portali come ICICIDirect, motilaloswal, e smartjones venuto in essere. Connettività è stato forse il più importante fattore tecnologico. Il costo di linee affittate e collegamenti VSAT è stata tradizionalmente molto elevato e l'affidabilità dei collegamenti è stata bassa. Ha inoltre preso molto tempo per commissionare i link come si doveva fare una domanda e attendere un paio di settimane per il collegamento di essere installato e funzionante. Altre questioni come la sicurezza, e il backup e il recupero dei costi procedurali sono stati anche deterrenti. Per fortuna, insieme con la risoluzione di questioni normative, l'India non ha più problemi di connettività e di larghezza di banda di pressatura. Con l'ingresso di operatori privati nello scenario banda larga e il governo aprendo il settore delle telecomunicazioni, questi problemi sono quasi inesistenti. Le soluzioni di sicurezza e servizi disponibili sul mercato sono maturati e non costa più un bel pacchetto di mettere una soluzione di backup semplice in atto. Anatomia di un trading online di scambio on-line comporta grandi volumi di dati oggetto della transazione di tutti i giorni. A titolo di esempio, a BSE il fatturato medio giornaliero nel 2001-2002 (aprile-marzo) è stato Rs 1244,10 crore e il numero di transazioni giornaliere Rs 5.17 lakh. In aggiunta a questo ci sono severe normative RBI che lo rende obbligatorio per le società di memorizzare almeno 7 anni di transazioni e dati finanziari. Design deve essere sempre attiva, sicura, ridondante, e disporre di adeguati processi di backup e ripristino. Stoccaggio Per tali elevate quantità di dati critici la sua naturale di implementare storage di rete basata su come NAS o SAN. Sicurezza La sicurezza è una parte vitale ed integrante del disegno di architettura. Gli elementi hardware e software devono essere costruite intorno ad un architettura di sicurezza a più livelli e dovrebbero essere tenute in posizione con una politica di sicurezza ben documentata. Disponibilità Idealmente scambi on-line deve avere la disponibilità di cinque-nove. Applicazioni sua difficile distribuire le applicazioni out-of-the-box a scambi come ognuno ha una architettura unica basata su fattori come le operazioni di flusso, volumi di scambio, il numero di membri, numero di utenti e il numero di posizioni. Architetture NSE ha implementato NIBIS (ns Internet Information System Based) per la diffusione in tempo reale di informazioni commerciali su Internet e NEAT un'applicazione basata su client-server per aiutare le sue operazioni. BSE ha implementato un sistema di trading on line (bullone) su una piattaforma Tandem che ha una architettura a due livelli. Essa sostiene di essere in grado di supportare fino a 2 milioni di contratti al giorno. borse indiane NSE e BSE sono tra i maggiori scambi nel paese. Essi gestire grandi volumi di scambi giornalieri, supportare grandi quantità di traffico dati, e hanno una grande rete nazionale. Le cifre del volume di scambio in entrambi gli scambi sono enormi. Il fatturato medio giornaliero nel segmento mercati dei capitali a NSE è di circa Rs 2.300 crore e nel segmento dei derivati, circa Rs 1.300 crore. Il volume medio giornaliero di traffico è di circa un milione di operazioni al giorno nel segmento mercati dei capitali e circa 50.000 operazioni al giorno nel segmento dei derivati. Ci sono circa 13.000 utenti registrati in entrambi i segmenti e una media di circa 9500 utenti sono connessi in un momento. Al BSE il fatturato medio giornaliero nel 2001-2002 (aprile-marzo) è stato Rs 1244,10 crore e il numero di transazioni giornaliere Rs 5.17 lakh. progettazione di rete Inutile dire che, qualsiasi scambio online ha bisogno di essere always-on, adeguati processi di backup e ripristino sicuri, ridondanti, e avere. G. M Shenoy, VP, NSE-IT, parla della filosofia di design del suo scambio on-line. quotThe obiettivo fondamentale di progettazione è stato quello di fornire un accesso equo, imparziale, trasparente e in tutte le nostre sedi a livello nazionale. Un aspetto importante è stato quello di fornire la connettività ai nostri membri di trading non appena possible. quot settore delle telecomunicazioni quotThe è piuttosto liberale oggi. Nel 1993, la tecnologia era in scadenza ed era costoso. Le linee affittate costano quasi dieci volte tanto come oggi. La tecnologia satellitare è stata una manna dal momento che ha permesso l'implementazione più veloce di linee affittate. NSE ha ora la più grande rete VSAT countrys con oltre 3000 VSAT e prevede di crescere fino a più di 4000 VSAT soon. quot Gli elementi di rete Uno sguardo ai volumi di negoziazione di massa e la massa del traffico è una prova sufficiente della natura critica dei sistemi. Si fa rabbrividire a pensare delle perdite attese in caso di downtime dieci minuti quando il commercio quotidiano attraversa Rs 3000 crore. Gli elementi di rete come storage, sicurezza, backup e ripristino dei processi, la disponibilità e le diverse applicazioni devono essere attentamente pianificati e messi. Poi si deve seguire severe normative RBI di memorizzare almeno 7 anni di transazioni e dati finanziari. Stoccaggio Per tali elevate quantità di dati critici la sua naturale di implementare storage di rete basata su come NAS o SAN. NSE sta attuando una SAN come ci si sente che i suoi volumi di dati sono cresciuti fenomenale. Sicurezza Questo dovrebbe essere una parte vitale ed integrante del disegno di architettura. Gli elementi hardware e software devono essere costruite intorno ad un architettura di sicurezza a più livelli. E dovrebbe essere tenuto in posizione con una politica di sicurezza ben documentata. Shenoy dice quotSecurity è l'elemento più importante nella rete. Tutte le applicazioni sono state costruite con un approccio consapevole verso la sicurezza. Le politiche di sicurezza sono strettamente integrate e regolarmente esaminati per non lasciare spazio a compromessi. Tutte le applicazioni ei sistemi operativi sono induriti periodicamente safety. quot Backup e ripristino Questo è emerso come uno degli aspetti vitali della business continuity. Quando lo scambio on-line sono stati progettati a pochi anni fa, forse un sacco di enfasi non è stato posto su questo aspetto, come lo è oggi. Tuttavia non la sua difficile aggiungere i processi di business continuity ad una rete esistente. Shenoy dice, le quote di un backup alla nostra rete VSAT, una rete commerciale terrestre basata è stato distribuito a metà del 2000. Abbiamo più di 850 linee dedicate che collegano le nostre sedi a livello nazionale. Siamo l'unica borsa valori del paese di avere un sistema di continuità operativa completamente ridondante in Chennai. quot Disponibilità scambi Idealmente online dovrebbe avere la disponibilità di cinque-nove. Scambi di solito preferiscono per ospitare la propria infrastruttura in-house e non utilizzare i servizi di un data center esterno. NSE pretende di ottenere l'uptime superiore al 99,9. quotThis è in gran parte a causa di procedure formulati internamente e revisione continua di SLA con i fornitori di hardware, quot dice Shenoy. Applicazioni sua difficile distribuire le applicazioni out-of-the-box a scambi come ognuno ha una architettura unica basata su fattori come le operazioni di flusso, volumi di scambio, il numero di membri, numero di utenti e il numero di posizioni. Le applicazioni come negoziazione, compensazione, di gestione dei rischi, la sorveglianza, l'indice di calcolo, profilo, l'appartenenza, e conti possono essere sviluppati in-house o dagli sviluppatori di software esterni. La grande due architetture NSE e BSE, le grandi due borse credono nell'aggiornamento e miglioramento dei suoi sistemi tecnologici per mantenere la consegna in base agli impegni e le promesse fatte ai suoi membri, partner e clienti. NSE architettura - NEAT NSE ha implementato NIBIS (ns Internet Information System Based) per la diffusione in tempo reale di informazioni commerciali su Internet e NEAT un'applicazione basata su client-server per aiutare le sue operazioni. negozi NEAT tutte le informazioni commerciali in un database in memoria alla fine del server per ottenere il tempo di risposta minima e massima disponibilità del sistema per gli utenti. Il software del server di trading viene eseguito su un mainframe STRATUS fault-tolerant e il software client gira su PC Windows. La rete di telecomunicazioni utilizza il protocollo X.25 ed è la spina dorsale del sistema di trading automatico. Ogni negoziazione commerci membri sul NSE con gli altri membri attraverso un PC situato in ufficio i membri di trading. I membri di trading sul segmento Wholesale Market Debt sono collegati al computer centrale presso la NSE attraverso dedicati a 64 Kbps linee e terminali VSAT affittate. Queste linee affittate sono multiplexati utilizzando appositi 2 MB collegamenti in fibra ottica. I partecipanti WDM si connettono al sistema commerciale attraverso collegamenti dial-up. Lo scambio utilizza server Unix RISC da digitale e HP per l'elaborazione backoffice. Le applicazioni come Oracle 7 e SQLOracle Forms 4.5 estremità anteriori sono utilizzati per le funzioni di scambio. BSE architettura - BOLT BSE ha implementato un sistema di trading on line (Bolt) il 14 marzo 1995. Si lavora su una piattaforma Tandem S74016 in esecuzione su 16 CPU. Le macchine Tandem Himalaya S74016 agiscono come backend per più di 8000 stazioni di lavoro Trader in rete su Ethernet, VSAT e Managed Data Network Leased (MLDN). I sistemi sostengono di gestire fino a due milioni di contratti al giorno. BOLT ha un'architettura a due livelli. Le postazioni commerciante sono collegati direttamente al server back-end che funge da server di comunicazione e un Trading motore centrale (CTE). Altri servizi come la diffusione di informazioni, l'indice di calcolo e controllo della posizione sono forniti anche dal sistema. Una transazione monitoraggio impianto nell'architettura Tandem aiuta a mantenere l'integrità dei dati attraverso la non-stop SQL. Con l'aiuto di MTNL, BSE ha creato una rete che comprende 300 MLDN 2 Mbps linee e 1500 64 Kbps linee che collegano tutte le borse regionali e gli uffici a Mumbai. L'accesso alle informazioni relative al mercato attraverso le stazioni di lavoro Trader è essenziale per gli operatori del mercato di agire sulla base in tempo reale e di prendere decisioni istantanee. BOLT è stato interfacciato con vari fornitori di informazione come Bloomberg, Ponte, e Reuters. Informazioni di mercato è alimentato da agenzie di stampa in tempo reale. Lo scambio prevede di migliorare le capacità oltre ad avere un flusso di informazioni bidirezionale integrato. portali di trading online trading online è l'attività di investimento che si svolge su Internet senza l'inserimento fisico del broker. Un utente finale (investitore) deve registrarsi con un portale di trading online come ICICdirect, motilaloswal, smartjones, e Sharekhan. L'investitore ottiene in tal modo un accordo con l'azienda per il commercio in diversi titoli secondo i termini e le condizioni elencate in basso sul contratto. Dal momento che i server collegati al portale di trading online sono collegati tutto il tempo per le borse e le banche designate, elaborazione degli ordini avviene in tempo reale. Gli investitori possono anche ottenere aggiornamenti sugli scambi e controllare lo stato dei loro ordini o tramite e-mail o attraverso l'interfaccia. Design Portal Harish Malhotra, Chief Technology Officer, Motilal Oswal Securities Limited, dice portale quotthe dovrebbe essere semplice da navigare, ricco di informazioni utili e pertinenti, che è disponibile con il minor numero di clic, e dovrebbe essere personalized. quot Tuttavia un aspetto molto importante è che i sistemi devono essere in grado di interfacciarsi direttamente con quella degli scambi in linea senza problemi di incompatibilità. ICICIdirect utilizza la crittografia a 128 bit abilitato Secure Socket Layer (SSL) per garantire che le informazioni trasmesse attraverso Internet è sicuro e non è accessibile da parte di terzi. Gli utenti sono di solito dato opzioni per collegare i loro conti bancari, conti Demat, e conti di intermediazione in un'unica interfaccia. C'è anche una singola finestra per tutti gli scambi e un singolo schermo per il meccanismo order routing completa. L'hardware utilizzato comprende server Web e di applicazioni, switch, router, firewall e dispositivi di sicurezza, e gli apparecchi specializzati. Motilaloswal utilizza server Compaq per le applicazioni e il database, router Cisco, e firewall Checkpoint. I sistemi sono stati personalizzati dal suo team in-house. Le applicazioni commerciali sono in outsourcing. quotWe hanno anche archiviazione non in linea, che viene eseguito il backup periodicamente in luoghi separati, quot dice Harish. successo Portale Il successo di un portale di commercio sarà sicuramente dipenderà dalla sua bouquet di servizi per un utente finale. La maggior parte dei portali di pagare una piccola quota di iscrizione e di intermediazione in base a diverse condizioni. Tuttavia la sua importanza per l'organizzazione a mantenere focalizzata su servizi di customer-centric e modelli di delivery di godere in realtà il più sistemi attention. Trading: Progettazione del sistema - Parte 1 13 La sezione precedente di questa guida ha esaminato gli elementi che compongono un sistema di trading e discussi i vantaggi e gli svantaggi di usare un tale sistema in un ambiente commerciale vivo. In questa sezione, si costruisce su quella conoscenza esaminando quali mercati sono particolarmente adatti alla negoziazione del sistema. Ci sarà poi dare un'occhiata più approfondita ai diversi generi di sistemi di negoziazione. Trading in diversi mercati mercati azionari Il mercato azionario è probabilmente il mercato più comune al commercio, in particolare tra i novizi. In questo campo, i grandi giocatori come Warren Buffett e Merrill Lynch dominare, e le strategie di valore e di investimento di crescita tradizionali sono di gran lunga il più comune. Tuttavia, molte istituzioni hanno investito in modo significativo nella progettazione, sviluppo e implementazione di sistemi di trading. I singoli investitori si stanno unendo questa tendenza, anche se lentamente. Qui ci sono alcuni fattori chiave da tenere a mente quando si utilizzano sistemi di negoziazione dei mercati azionari: 13 La grande quantità di titoli disponibili consente agli operatori di testare i sistemi su diversi tipi di azioni - tutto, dalle scorte estremamente volatili over-the-counter (OTC) per non volatili blue chips. L'efficacia dei sistemi di trading può essere limitata dalla scarsa liquidità di alcuni titoli azionari, in particolare le questioni OTC e foglio rosa. Le commissioni possono mangiare in profitti generati dalle operazioni di successo, e possono aumentare le perdite. OTC e titoli azionari foglio rosa spesso incorrono commissioni aggiuntive. I principali sistemi di trading utilizzati sono quelli che cercano valore - cioè i sistemi che utilizzano parametri diversi per determinare se un titolo è sottovalutato rispetto al suo rendimento passato, suoi coetanei, o il mercato in generale. I mercati dei cambi il mercato dei cambi, o forex. è il più grande e liquido mercato del mondo. I mondi governi, banche e altri grandi istituti commerciali trilioni di dollari sul mercato forex ogni giorno. La maggior parte degli operatori istituzionali sul forex si basano su sistemi di trading. Lo stesso vale per gli individui sul forex, ma alcuni il commercio sulla base di rapporti economici o payouts. Here interesse sono alcuni fattori chiave da tenere a mente quando si utilizzano sistemi di trading nel mercato forex: La liquidità in questo mercato - a causa del volume enorme - rende i sistemi di negoziazione più accurata ed efficace. Non ci sono commissioni in questo mercato, si diffonde solo. Pertanto, la sua molto più facile fare molte transazioni senza aumentare i costi. Rispetto alla quantità di azioni o materie prime disponibili, il numero di valute per il commercio è limitata. Ma a causa della disponibilità di coppie di valute esotiche - che è, le valute dei paesi più piccoli - la gamma in termini di volatilità non è necessariamente limitato. I principali sistemi di negoziazione utilizzati in forex sono quelli che seguono le tendenze (un detto popolare nel mercato è il trend è tuo amico), o sistemi che acquistano o vendono su sblocchi. Questo perché gli indicatori economici spesso causano ampi movimenti di prezzo in una sola volta. Futures su titoli azionari, i mercati del forex, e delle materie prime tutte offrono futures trading. Questo è un veicolo importante per sistema di trading a causa della maggiore quantità di leva a disposizione e la maggiore liquidità e volatilità. Tuttavia, questi fattori possono tagliare in entrambe le direzioni: possono o amplificare i vostri guadagni o amplificare le perdite. Per questo motivo, l'utilizzo di futures è solitamente riservato per gli operatori di sistema individuali e istituzionali avanzate. Questo perché i sistemi di trading in grado di capitalizzare sul mercato a termine richiedono molto maggiore personalizzazione, utilizzano indicatori più avanzate e ci vuole molto più tempo per svilupparsi. Quindi, che è meglio la sua fino al singolo investitore per decidere quale mercato è più adatto alla negoziazione sistema - ognuno ha i suoi vantaggi e svantaggi. La maggior parte delle persone sono più familiarità con i mercati azionari, e questa familiarità rende lo sviluppo di un sistema commerciale più facile. Tuttavia, forex è comunemente pensato per essere la piattaforma superiore per eseguire sistemi di trading - in particolare tra gli operatori più esperti. Inoltre, se un commerciante decide di capitalizzare su una maggiore leva finanziaria e la volatilità, il futuro alternativa è sempre aperta. In definitiva, la scelta è nelle mani dei developer. Types sistema di sistemi di trading Trend-Seguendo il metodo più comune di Trading System Systems è il sistema di tendenza - sui passi. Nella sua forma più fondamentale, questo sistema attende semplicemente per un significativo movimento dei prezzi, allora acquista o vende in quella direzione. Questo tipo di sistema le banche sulla speranza che questi movimenti di prezzo sarà mantenere il trend. Spostamento Sistemi medio utilizzato frequentemente in analisi tecnica. una media mobile è un indicatore che mostra semplicemente il prezzo medio di uno stock in un periodo di tempo. L'essenza delle tendenze deriva da questa misura. Il modo più comune per determinare entrata e di uscita è un crossover. La logica alla base di questo è semplice: una nuova tendenza viene stabilito quando il prezzo scende al di sopra o al di sotto della sua media storica dei prezzi (trend). Qui è una tabella che traccia sia il prezzo (linea blu) e 20 giorni MA (linea rossa) di IBM: Breakout Systems Il concetto fondamentale alla base di questo tipo di sistema è simile a quello di un sistema di media mobile. L'idea è che quando un nuovo alto o basso è stabilito, il movimento di prezzo è più probabile che continui nella direzione del breakout. Un indicatore che può essere utilizzato per determinare sblocchi è un semplice sovrapposizione Bollinger Band. Bande di Bollinger mostrano le medie dei prezzi alti e bassi, e si verificano sblocchi quando il prezzo soddisfa i bordi delle bande. Ecco un grafico che traccia prezzo (linea blu) e fasce di Bollinger (linee grigie) di Microsoft: Svantaggi di Trend-seguenti sistemi: empirica decisionale richiesto - Nel determinare le tendenze, c'è sempre un elemento empirico da considerare: la durata di la tendenza storica. Ad esempio, la media mobile potrebbe essere per gli ultimi 20 giorni o per gli ultimi cinque anni, quindi lo sviluppatore deve determinare quale è meglio per il sistema. Altri fattori da definire sono le temperature medie e bassi nei sistemi di breakout. In ritardo di sviluppo Natura - Medie mobili e sistemi di breakout saranno sempre in ritardo. In altre parole, possono mai colpito all'inizio esatta o inferiore di una tendenza. Ciò si traduce inevitabilmente in una perdita di potenziali profitti, che a volte può essere significativo. Whipsaw Effect - Tra le forze di mercato che sono dannosi per il successo dei sistemi trend-following, questo è uno dei più comuni. L'effetto whipsaw si verifica quando la media mobile genera un segnale falso - cioè, quando scende la media solo in campo, poi inverte improvvisamente direzione. Questo può portare a perdite enormi a meno efficaci stop loss e le tecniche di gestione del rischio sono impiegati. Di mercato laterale - sistemi di trend-following sono, per natura, in grado di fare soldi solo nei mercati che in realtà fanno tendenza. Tuttavia, i mercati si muovono anche lateralmente. rimanendo entro un certo intervallo per un periodo prolungato di tempo. Estrema volatilità può verificarsi - Di tanto in tanto, i sistemi di trend-following potrebbero verificarsi alcuni estrema volatilità, ma il commerciante deve attaccare con il suo sistema. L'incapacità di farlo si tradurrà in un fallimento assicurato. Sistemi controtendenza In sostanza, l'obiettivo con il sistema controtendenza è quello di acquistare al più basso basso e vendere al più alto alto. La differenza principale tra questo e il sistema di trend-following è che il sistema controtendenza non è auto-correzione. In altre parole, non c'è tempo impostato per uscire posizioni, e questo si traduce in un potenziale inconveniente illimitato. Tipi di controtendenza sistemi a molti diversi tipi di sistemi sono considerati sistemi di controtendenza. L'idea è quella di acquistare quando lo slancio in un senso inizia a dissolvenza. Questo è più spesso calcolata utilizzando oscillatori. Ad esempio, un segnale può essere generato quando stocastico o altri indicatori di forza relativa scendono sotto certi punti. Ci sono altri tipi di sistemi di trading controtendenza, ma tutti condividono lo stesso obiettivo fondamentale - per comprare basso e vendere alto. Svantaggi di controtendenza seguenti sistemi: E mpirical decisionale richiesto - Per esempio, uno dei fattori che lo sviluppatore sistema deve decidere è i punti in cui gli indicatori di forza relativa dissolvenza. Estrema volatilità può verificarsi - Questi sistemi possono anche sperimentare un po 'di estrema volatilità, e l'incapacità di rimanere con il sistema, nonostante questa volatilità si tradurrà in un fallimento assicurato. Downside illimitato - Come accennato in precedenza, vi è un potenziale illimitato aspetto negativo perché il sistema non è auto-correzione (non c'è tempo impostato per uscire posizioni). Conclusione I principali mercati per i quali i sistemi di negoziazione sono adatti sono i mercati azionari, forex e futures. Ciascuno di questi mercati ha i suoi vantaggi e svantaggi. I due generi principali di sistemi di negoziazione sono il trend-following e dei sistemi di controtendenza. Nonostante le loro differenze, entrambi i tipi di sistemi, nelle loro fasi di sviluppo, richiedono decisioni empirica da parte dello sviluppatore. Inoltre, questi sistemi sono soggetti a estrema volatilità e questo può richiedere qualche resistenza - è essenziale che l'operatore di sistema bastone con il suo sistema durante questi periodi. Nel seguito rata, e dare un'occhiata più da vicino a come progettare un sistema commerciale e discutere alcuni dei software che gli operatori di sistema usano per rendere la vita più facile. Trading Systems: la progettazione del sistema - Parte 2Stock Trading System The Stock Trading System per Excel è un corso di step-by-step su come costruire un sofisticato modello stock trading automatizzato utilizzando Microsoft Excel. Microsofts Basic (VBA) linguaggio Visual viene utilizzato in combinazione con l'interfaccia utente Eccelle, formule, e le capacità di calcolo per fornire un potente e flessibile strumento di trading. The Stock Trading System for Excel comprende cinque provati indicatori tecnici (ADX, in movimento crossover medi, Stocastico, le bande di Bollinger, e DMI). L'utente viene guidato in maniera dettagliata attraverso fogli di lavoro che creano, i file, le gamme, formule indicatori, tasti di controllo, collegamenti DDEActive-X, e moduli di codice. Dopo aver costruito il Trading System Stock per Excel, è sufficiente importare i dati necessari, esegue automaticamente il modello con un clic di un pulsante, ed effettuare le decisioni di trading. The Stock Trading System for Excel incorpora sia trend-trading e caratteristiche swing-trading. La funzione di swing-trading può essere attivata o disattivata, a seconda del vostro stile di investimento. Il sistema funziona con la vostra scelta di file di testo ASCII gratuito disponibile su Internet, o di un servizio di dati di sottoscrizione (con o senza un collegamento DDE). Il Trading System Stock per Excel può essere usato da solo o in combinazione con la vostra analisi fondamentale e di mercato esistenti per migliorare la tempistica degli investimenti ed evitare situazioni non redditizie. Una guida completa in formato PDF è fornito insieme ad uno step-by-step Corso online in modo da poter scegliere il modo di imparare nel modo più confortevole. Un modello di test pre-costruito posteriore separato è incluso anche per l'analisi storica e test vari titoli e periodi di tempo. Caratteristiche principali sul titolo Trading System per il corso di Excel includono: una guida completa in formato PDF che vi mostra come costruire e utilizzare il modello. Un corso online completo che comprende tutto nella Guida PDF più codice VBA e le sezioni FAQ. Un completo modello di test pre-costruito nel MS Excel con grafici e statistiche commerciali per la vostra analisi storica. 30 giorni di accesso on-line per scaricare i materiali e imparare a costruire e utilizzare il nuovo Modello Stock Trading. l'accesso istantaneo alla Guida PDF, Corso Online, e Back test Modello con il proprio login e la password forniti al momento dell'acquisto. Imparare a integrare Excel, VBA, formule, e le fonti di dati in uno strumento di trading profittevole. Acquisire una conoscenza unica applicabile a qualsiasi progetto di modellazione e di analisi di Excel. Risparmiare denaro eliminando software ricorrenti e costi di aggiornamento. Calcola segnali di trading su centinaia di scorte in pochi secondi. Della Trading System per Excel Sommario: Introduzione Requisiti di base tecnici Il 5 indicatori tecnici Fase 1: Average Directional Index Movement (ADX) Fase 2: trend o oscillante Fase 2A: Trending Moving Average Crossover Fase 2B: oscillante oscillatore stocastico Fase 3: Timing i segnali BuySell con le bande di Bollinger Fase 4: Migliorare percentuale di successo commerciale con il DMI System Architecture Impostazione Costruire la directory e file struttura edilizia Struttura Spreadsheet Costruire l'indicatore ADX dati Indicatore formule mercato Medie Bande stocastico Bollinger DMI costruzione lo spostamento del codice delle macro Fase 1 : apertura Visual Basic Editor finestra Passo 2: scrivere il codice passo macro 3: Verifica del Codice per errori cosa fa il codice Costruire la Segnali scheda Passo 1: Etichette Segnali di fogli e formule Fase 2: Costruire le gamme Fase 3: Aggiunta di un controllo Button e Assegnazione di un passo macro 4: la formattazione del foglio di lavoro di compilare il sorgente di dati del file di caricamento dati da altre fonti Loading CSV o TXT file liberandosi dati storici da Yahoo Finance l'esecuzione del modello su base giornaliera Quando per eseguire il modello Combinando i segnali con Informazione Altre mercato monetario e di gestione del rischio di errori di macro comuni domande frequenti Torna testare il modello Prezzo: USD 89.95 (aggiornato il 2014/10/04) in realtà ci sono solo 3 blocchi principali di un sistema di trading Algo. 1. Dati di mercato Handler (ad esempio VELOCE gestore) 2. Strategia modulo (ad esempio la strategia crossover) 3. Order Router (ad esempio router FIX) è possibile aggiungere i controlli di rischio sia nella strategia modulo o il modulo router Ordine o entrambi. Finché il flusso di dati sono corretti, si dovrebbe essere a posto. Ricorda che sta progettando un ATS per latenza minima, e l'aggiunta di più livelli o la complessità arriverà a costo di latenza. architettura ATS minimo e se si aggiungono le campane e fischietti, sarebbe simile al seguente: Se siete interessati al nocciolo della implementazione dell'architettura sopra anche, si dovrebbe tenere le seguenti cose in mente. Evitare locksmutexes. Nel caso in cui si deve utilizzare, provate la loro sostituzione con strutture lockless utilizzando Atomics. Ci sono un paio di librerie disponibili per strutture di dati lockless (ad esempio libcds, kit per la concorrenza ecc). C-11 supporta std :: atomica. e si dovrebbe cercare di usare loro. Evitare di che cosa è fatto in QuickFIX. Il suo scritto per safetyflexibilityreusability come oggetto (blocco) creazione e distruzione è fatto per ogni invocazione di qualsiasi messaggio al router. Sicuramente non c'è modo di scrivere un codice sensibile alla latenza. No allocazione di memoria di runtime. percorso runtime dovrebbe usare la gestione della memoria personalizzata e senza serratura con pool di memoria pre-assegnati. Tutto l'inizializzazione può essere realizzata in costruttori. Accoppiamento stretto. Threading modello, il modello IO e la gestione della memoria devono essere progettati per collaborare tra loro per ottenere migliori prestazioni complessive. Questo va contro il concetto OOP di accoppiamento lasco, ma la sua necessaria per evitare il costo di esecuzione di polimorfismo dinamico. Utilizzare i modelli. Allo stesso modo, vorrei anche suggerire si guardano C templatization per raggiungere la flessibilità di codice. Ottimizzazione OSHardware: Infine, si dovrebbe cercare di lavorare con Linux Kernel RT e scheda di rete Solarflare con autista OpenOnLoad per il raggiungimento di latenza minima. si può ulteriormente cercare di isolare la CPU ed eseguire il programma su quel particolare nucleo. E infine l'API pubblica che si avrebbe bisogno di esporre agli sviluppatori di strategia. Vorrei che questo sia il set minimo che incapsulare tutta la complessità di quel particolare exchangedestination. Classe OrderRouter pubblico: bool sendNewOrd virtuale (Orderinfo) 0 virtuale bool sendRplOrd (Orderinfo) 0 virtuale bool sendCxlOrd (Orderinfo) 0 virtualBut questo significa che la classe Orderinfo ha bisogno di avere tutti i dettagli richiesti dal destinationexchange. In generale, gli scambi richiede lo stesso tipo di informazioni, ma come si va avanti e il supporto più exchangesdestinations si dovrebbe trovare te stesso aggiungendo più variabili in questa classe. I seguenti sono i questionschallenges importanti si avrebbe bisogno di chiedere a te stesso: 1. architettura multi-processo o l'architettura multi-thread. se per costruire un processo monolitico con più thread, o scrivere diversi processi. Il costo del processo multiplo è messaggio passando latenza, mentre il costo per i molteplici filettato singolo processo è che qualsiasi errore può far cadere l'intero sistema. 2. Message Passing: mentre è possibile scegliere tra pletora di opzioni, si sono limitati dalla considerazione latenza. Il più veloce IPC sarebbe la memoria dinamica, ma allora come si farebbe la sincronizzazione trascorrere del tempo con queste due domande perché sarebbero l'elemento su cui l'architettura si trova. Edit: FIX e FAST Per quanto riguarda il protocollo popularstandard, FIX consente di inviare ordini e FAST è per i dati di mercato. Detto questo, la maggior parte degli scambi hanno un proprio protocollo nativo, che è più veloce di FIX, perché FIX è generalmente implementato in cima alla loro protocollo nativo. Ma loro continuano a sostenere FIX si aggiunge alla velocità di implementazione. D'altra parte, mentre il FIX è adottato dalla maggior parte degli scambi, VELOCE non gode tale accettazione larga. Se non altro, ci sarebbe solo una manciata di scambio adozione. La maggior parte di loro sia inviare più di fissarsi (bassa latenza), o utilizzare il proprio protocollo binario nativo. per esempio. In India, NSE, BSE e MCXMCXSX, tutti e tre gli scambi ti dà correzione protocollo oltre al protocollo nativo, ma solo la BSE garantisce un modo rapido per i dati di mercato. E questo è anche muovendo da veloce a nativa con l'introduzione di EOBI. è possibile estrapolare la stessa cosa ad altri scambi. 3.8k Visualizzazioni middot View upvotes middot Not for Reproduction Come John accennato, OMS è il punto cruciale di qualsiasi piattaforma di trading e si dovrebbe iniziare dalla ricerca su di esso. Si dovrebbe trascorrere del tempo per determinare i ciclo di vita commerciale, gli eventi e le funzionalità che si desidera incorporare sul OMS e quelli che si desidera la vostra Algo motore da gestire. Metcetera offre una OMS open source, ho haven039t usato personalmente ma it039s uno dei pochi sul mercato. La prossima cosa che si dovrebbe guardare è fornire un'interfaccia per dati di origine e spingerlo fuori. Si tratta di un sistema di registrazione degli ordini cliente per gettare i dettagli dell'ordine e il motore Algo alla fonte esso. Un sacco di OMS039s lato delle vendite utilizzare una combinazione di programmi proprietari scritti in JavaC utilizzando FIX. protocollo FIX permette di comunicare in tempo reale attraverso i sistemi in un amplificatore semplificata formato di messaggio predefinito stabilito dalla comunità protocollo FIX. Vai a Il FIX protocollo Organizzazione GT Home page per leggere di più su di esso. esamina anche Open Source Engine FIX. un'implementazione open source del motore FIX. Segue una interfaccia dati di mercato per fonte di tempo in tempo reale informazioni di mercato della sicurezza, i dati che vanno dal HighLowOpenClose Best BidBest Chiedi, il volume totale scambiato, ultimo prezzo, ultimo volume, Bid cita, Chiedi preventivi ecc Le informazioni che cercate in realtà dipende dal tipo di strategia che si vuole implementare. Credo Interactive Broker fornisce un feed di dati in tempo reale tramite FIX. connettività di Exchange è il prossimo in cui il vostro Algo interpreta i segnali, creare un ordine e percorsi di scambio o di ECN. Lo sviluppo in-house potrebbe essere duro come si avrebbe bisogno di lavorare fuori appartenenza Exchange, certificare la propria piattaforma e pagare una quota di adesione regolare. Un modo più economico è quello di utilizzare una API mediatore (come IB) e percorso l'ordine attraverso di loro. I dati storici è di essenza troppo, come si potrebbe desiderare di confrontare il comportamento attuale del mercato con i suoi valori storici. Parametri come spread medio, profili VWAP, media ecc volume giornaliero può essere richiesto per influenzare il processo decisionale. Si può avere il database (preferito), ma se la velocità dell'essenza poi scaricare sul cache del server quando si inizia il programma. Una volta che i sistemi periferici sono messa a punto, è possibile iniziare a sviluppare il programma di algo nel modo desiderato farlo funzionare. Questa infrastruttura di base permetterebbe di inserire un ordine algo genitore, leggere i dati di mercato, reagire ai segnali, ma la generazione di ordini minori e l'immissione sul portafoglio ordini e lo scambio di dati storici di influenzare il processo decisionale. L'OMS tiene il collegamento tra l'ordine bambino genitore amp, loro status in tempo reale e aggiornamenti dalla piattaforma algo o la connettività di scambio. Che cosa si vuole implementare all'interno del Algo è completamente a voi. 2.2K Visualizzazioni middot View upvotes middot non per Caratteristica ReproductionSpecial: infrastrutture Trading Online Un successo architettura di trading on-line scambi facilitano le transazioni più veloci, fornendo portali di trading online e case di brokeraggio facilità e flessibilità. Ecco uno sguardo alla infrastruttura di base di NSE, BSE, e alcuni portali di trading. da Soutiman Das Gupta Come promesso da visionari tecnologici e gruppi di previsione negli ultimi dieci anni, Internet ha infatti aperto nuove strade per condurre gli affari. Le borse di tutto il mondo ora conducono una massa del proprio business online attraverso i suoi intermediari e partner, un grande cambiamento dal metodo tradizionale. Nei paesi sviluppati, quasi tutte le operazioni di cambio vengono effettuate on-line. La tendenza è lentamente raccolto in India e due dei più grandi scambi, il National Stock Exchange (NSE) e il Bombay Stock Exchange (BSE) hanno condotto commercio on-line con successo per qualche ora. Perché scambi tardi indiani e case di intermediazione hanno tardato a spostare le loro transazioni on-line. Ciò è dovuto principalmente a regolamenti governativi. C'era ritardo iniziale nel fissare specifiche per la creazione di gruppi di utenti (CUGs). Il problema è stato risolto tra il punto e il Ministero delle Finanze intorno al 1998 e ben presto il commercio portali come ICICIDirect, motilaloswal, e smartjones venuto in essere. Connettività è stato forse il più importante fattore tecnologico. Il costo di linee affittate e collegamenti VSAT è stata tradizionalmente molto elevato e l'affidabilità dei collegamenti è stata bassa. Ha inoltre preso molto tempo per commissionare i link come si doveva fare una domanda e attendere un paio di settimane per il collegamento di essere installato e funzionante. Altre questioni come la sicurezza, e il backup e il recupero dei costi procedurali sono stati anche deterrenti. Per fortuna, insieme con la risoluzione di questioni normative, l'India non ha più problemi di connettività e di larghezza di banda di pressatura. Con l'ingresso di operatori privati nello scenario banda larga e il governo aprendo il settore delle telecomunicazioni, questi problemi sono quasi inesistenti. Le soluzioni di sicurezza e servizi disponibili sul mercato sono maturati e non costa più un bel pacchetto di mettere una soluzione di backup semplice in atto. Anatomia di un trading online di scambio on-line comporta grandi volumi di dati oggetto della transazione di tutti i giorni. A titolo di esempio, a BSE il fatturato medio giornaliero nel 2001-2002 (aprile-marzo) è stato Rs 1244,10 crore e il numero di transazioni giornaliere Rs 5.17 lakh. In aggiunta a questo ci sono severe normative RBI che lo rende obbligatorio per le società di memorizzare almeno 7 anni di transazioni e dati finanziari. Design deve essere sempre attiva, sicura, ridondante, e disporre di adeguati processi di backup e ripristino. Stoccaggio Per tali elevate quantità di dati critici la sua naturale di implementare storage di rete basata su come NAS o SAN. Sicurezza La sicurezza è una parte vitale ed integrante del disegno di architettura. Gli elementi hardware e software devono essere costruite intorno ad un architettura di sicurezza a più livelli e dovrebbero essere tenute in posizione con una politica di sicurezza ben documentata. Disponibilità Idealmente scambi on-line deve avere la disponibilità di cinque-nove. Applicazioni sua difficile distribuire le applicazioni out-of-the-box a scambi come ognuno ha una architettura unica basata su fattori come le operazioni di flusso, volumi di scambio, il numero di membri, numero di utenti e il numero di posizioni. Architetture NSE ha implementato NIBIS (ns Internet Information System Based) per la diffusione in tempo reale di informazioni commerciali su Internet e NEAT un'applicazione basata su client-server per aiutare le sue operazioni. BSE ha implementato un sistema di trading on line (bullone) su una piattaforma Tandem che ha una architettura a due livelli. Essa sostiene di essere in grado di supportare fino a 2 milioni di contratti al giorno. borse indiane NSE e BSE sono tra i maggiori scambi nel paese. Essi gestire grandi volumi di scambi giornalieri, supportare grandi quantità di traffico dati, e hanno una grande rete nazionale. Le cifre del volume di scambio in entrambi gli scambi sono enormi. Il fatturato medio giornaliero nel segmento mercati dei capitali a NSE è di circa Rs 2.300 crore e nel segmento dei derivati, circa Rs 1.300 crore. Il volume medio giornaliero di traffico è di circa un milione di operazioni al giorno nel segmento mercati dei capitali e circa 50.000 operazioni al giorno nel segmento dei derivati. Ci sono circa 13.000 utenti registrati in entrambi i segmenti e una media di circa 9500 utenti sono connessi in un momento. Al BSE il fatturato medio giornaliero nel 2001-2002 (aprile-marzo) è stato Rs 1244,10 crore e il numero di transazioni giornaliere Rs 5.17 lakh. progettazione di rete Inutile dire che, qualsiasi scambio online ha bisogno di essere always-on, adeguati processi di backup e ripristino sicuri, ridondanti, e avere. G. M Shenoy, VP, NSE-IT, parla della filosofia di design del suo scambio on-line. quotThe obiettivo fondamentale di progettazione è stato quello di fornire un accesso equo, imparziale, trasparente e in tutte le nostre sedi a livello nazionale. Un aspetto importante è stato quello di fornire la connettività ai nostri membri di trading non appena possible. quot settore delle telecomunicazioni quotThe è piuttosto liberale oggi. Nel 1993, la tecnologia era in scadenza ed era costoso. Le linee affittate costano quasi dieci volte tanto come oggi. La tecnologia satellitare è stata una manna dal momento che ha permesso l'implementazione più veloce di linee affittate. NSE ha ora la più grande rete VSAT countrys con oltre 3000 VSAT e prevede di crescere fino a più di 4000 VSAT soon. quot Gli elementi di rete Uno sguardo ai volumi di negoziazione di massa e la massa del traffico è una prova sufficiente della natura critica dei sistemi. Si fa rabbrividire a pensare delle perdite attese in caso di downtime dieci minuti quando il commercio quotidiano attraversa Rs 3000 crore. Gli elementi di rete come storage, sicurezza, backup e ripristino dei processi, la disponibilità e le diverse applicazioni devono essere attentamente pianificati e messi. Poi si deve seguire severe normative RBI di memorizzare almeno 7 anni di transazioni e dati finanziari. Stoccaggio Per tali elevate quantità di dati critici la sua naturale di implementare storage di rete basata su come NAS o SAN. NSE sta attuando una SAN come ci si sente che i suoi volumi di dati sono cresciuti fenomenale. Sicurezza Questo dovrebbe essere una parte vitale ed integrante del disegno di architettura. Gli elementi hardware e software devono essere costruite intorno ad un architettura di sicurezza a più livelli. E dovrebbe essere tenuto in posizione con una politica di sicurezza ben documentata. Shenoy dice quotSecurity è l'elemento più importante nella rete. Tutte le applicazioni sono state costruite con un approccio consapevole verso la sicurezza. Le politiche di sicurezza sono strettamente integrate e regolarmente esaminati per non lasciare spazio a compromessi. Tutte le applicazioni ei sistemi operativi sono induriti periodicamente safety. quot Backup e ripristino Questo è emerso come uno degli aspetti vitali della business continuity. Quando lo scambio on-line sono stati progettati a pochi anni fa, forse un sacco di enfasi non è stato posto su questo aspetto, come lo è oggi. Tuttavia non la sua difficile aggiungere i processi di business continuity ad una rete esistente. Shenoy dice, le quote di un backup alla nostra rete VSAT, una rete commerciale terrestre basata è stato distribuito a metà del 2000. Abbiamo più di 850 linee dedicate che collegano le nostre sedi a livello nazionale. Siamo l'unica borsa valori del paese di avere un sistema di continuità operativa completamente ridondante in Chennai. quot Disponibilità scambi Idealmente online dovrebbe avere la disponibilità di cinque-nove. Scambi di solito preferiscono per ospitare la propria infrastruttura in-house e non utilizzare i servizi di un data center esterno. NSE pretende di ottenere l'uptime superiore al 99,9. quotThis è in gran parte a causa di procedure formulati internamente e revisione continua di SLA con i fornitori di hardware, quot dice Shenoy. Applicazioni sua difficile distribuire le applicazioni out-of-the-box a scambi come ognuno ha una architettura unica basata su fattori come le operazioni di flusso, volumi di scambio, il numero di membri, numero di utenti e il numero di posizioni. Le applicazioni come negoziazione, compensazione, di gestione dei rischi, la sorveglianza, l'indice di calcolo, profilo, l'appartenenza, e conti possono essere sviluppati in-house o dagli sviluppatori di software esterni. La grande due architetture NSE e BSE, le grandi due borse credono nell'aggiornamento e miglioramento dei suoi sistemi tecnologici per mantenere la consegna in base agli impegni e le promesse fatte ai suoi membri, partner e clienti. NSE architettura - NEAT NSE ha implementato NIBIS (ns Internet Information System Based) per la diffusione in tempo reale di informazioni commerciali su Internet e NEAT un'applicazione basata su client-server per aiutare le sue operazioni. negozi NEAT tutte le informazioni commerciali in un database in memoria alla fine del server per ottenere il tempo di risposta minima e massima disponibilità del sistema per gli utenti. Il software del server di trading viene eseguito su un mainframe STRATUS fault-tolerant e il software client gira su PC Windows. La rete di telecomunicazioni utilizza il protocollo X.25 ed è la spina dorsale del sistema di trading automatico. Ogni negoziazione commerci membri sul NSE con gli altri membri attraverso un PC situato in ufficio i membri di trading. I membri di trading sul segmento Wholesale Market Debt sono collegati al computer centrale presso la NSE attraverso dedicati a 64 Kbps linee e terminali VSAT affittate. Queste linee affittate sono multiplexati utilizzando appositi 2 MB collegamenti in fibra ottica. I partecipanti WDM si connettono al sistema commerciale attraverso collegamenti dial-up. Lo scambio utilizza server Unix RISC da digitale e HP per l'elaborazione backoffice. Le applicazioni come Oracle 7 e SQLOracle Forms 4.5 estremità anteriori sono utilizzati per le funzioni di scambio. BSE architettura - BOLT BSE ha implementato un sistema di trading on line (Bolt) il 14 marzo 1995. Si lavora su una piattaforma Tandem S74016 in esecuzione su 16 CPU. Le macchine Tandem Himalaya S74016 agiscono come backend per più di 8000 stazioni di lavoro Trader in rete su Ethernet, VSAT e Managed Data Network Leased (MLDN). I sistemi sostengono di gestire fino a due milioni di contratti al giorno. BOLT ha un'architettura a due livelli. Le postazioni commerciante sono collegati direttamente al server back-end che funge da server di comunicazione e un Trading motore centrale (CTE). Altri servizi come la diffusione di informazioni, l'indice di calcolo e controllo della posizione sono forniti anche dal sistema. Una transazione monitoraggio impianto nell'architettura Tandem aiuta a mantenere l'integrità dei dati attraverso la non-stop SQL. Con l'aiuto di MTNL, BSE ha creato una rete che comprende 300 MLDN 2 Mbps linee e 1500 64 Kbps linee che collegano tutte le borse regionali e gli uffici a Mumbai. L'accesso alle informazioni relative al mercato attraverso le stazioni di lavoro Trader è essenziale per gli operatori del mercato di agire sulla base in tempo reale e di prendere decisioni istantanee. BOLT è stato interfacciato con vari fornitori di informazione come Bloomberg, Ponte, e Reuters. Informazioni di mercato è alimentato da agenzie di stampa in tempo reale. Lo scambio prevede di migliorare le capacità oltre ad avere un flusso di informazioni bidirezionale integrato. portali di trading online trading online è l'attività di investimento che si svolge su Internet senza l'inserimento fisico del broker. An end user (investor) has to register with an online trading portal like ICICdirect, motilaloswal, smartjones, and sharekhan. The investor thus gets into an agreement with the firm to trade in different securities according to the terms and conditions listed down on the agreement. Since the servers of the online trading portal are connected all the time to the stock exchanges and designated banks, order processing is done in real time. Investors can also get updates on the trading and check the status of their orders either through e-mail or through the interface. Portal design Harish Malhotra, Chief Technology Officer, Motilal Oswal Securities Limited, says quotthe portal should be simple to navigate, full of useful and relevant information which is available with the lowest number of clicks, and should be personalized. quot However a very important aspect is that the systems should be able to interface directly with that of the online exchanges without incompatibility issues. ICICIdirect uses 128-bit encryption enabled Secure Socket Layer (SSL) to ensure that the information transmitted across the Internet is safe and cannot be accessed by a third party. Users are usually given options to link their bank accounts, Demat accounts, and brokerage accounts into a single interface. There is also a single window for all exchanges and a single screen for the complete order routing mechanism. The hardware used comprises Web and application servers, switches, routers, firewalls and security devices, and specialized appliances. Motilaloswal uses Compaq servers for applications and database, Cisco routers, and Checkpoint firewalls. The systems have been customized by its in-house team. The trading applications are outsourced. quotWe also have offline storage which is backed up periodically at separate locations, quot says Harish. Portal success The success of a trade portal will definitely depend on its bouquet of services for an end-user. Most portals charge a small registration fee and brokerage based on various conditions. However its important for the organization to keep focussed on customer-centric services and delivery models to actually enjoy the most attention. Stock Trading System The Stock Trading System for Excel is a step-by-step course on how to build a sophisticated automated stock trading model using Microsoft Excel. Microsofts Basic (VBA) linguaggio Visual viene utilizzato in combinazione con l'interfaccia utente Eccelle, formule, e le capacità di calcolo per fornire un potente e flessibile strumento di trading. The Stock Trading System for Excel includes five proven technical indicators (ADX, moving average crossovers, stochastics, Bollinger bands, and DMI). L'utente viene guidato in maniera dettagliata attraverso fogli di lavoro che creano, i file, le gamme, formule indicatori, tasti di controllo, collegamenti DDEActive-X, e moduli di codice. After building the Stock Trading System for Excel, you simply import the data you need, run the model automatically with a click of a button, and make your trading decisions. The Stock Trading System for Excel incorporates both trend-trading and swing-trading features. La funzione di swing-trading può essere attivata o disattivata, a seconda del vostro stile di investimento. The system operates with your choice of free ASCII text files available on the internet, or a subscription data service (with our without a DDE link). The Stock Trading System for Excel can be used alone or in conjunction with your existing fundamental and market analysis to improve investment timing and avoid unprofitable situations. A complete PDF Guide is provided along with a step-by-step Online Course so you can choose how to learn in the most comfortable way. A separate pre-built Back testing Model is also included for historical analysis and testing various stocks and time periods. Key Features on the Stock Trading System for Excel course include: A complete PDF Guide showing you how to build and use the model. A complete Online Course including everything in the PDF Guide plus VBA Code and FAQs sections. A complete pre-built Back testing model in MS Excel with graphs and trade statistics for your historical analysis. 30 days of online access to download the materials and learn how to build and use your new Stock Trading Model. Instantaneous access to the PDF Guide, Online Course, and Back testing Model with your own login and password provided at time of purchase. Learn to integrate Excel, VBA, formulas, and data sources into a profitable trading tool. Acquire unique knowledge applicable to any Excel modeling or analysis project. Save money by eliminating recurring software and upgrade costs. Calculate trading signals on hundreds of stocks within seconds. Stock Trading System for Excel Table of Contents: Introduction Basic Technical Requirements The 5 Technical Indicators Step 1: Average Directional Movement Index (ADX) Step 2: Trending or Oscillating Step 2A: Trending Moving Average Crossovers Step 2B: Oscillating Stochastic Oscillator Step 3: Timing the BuySell Signals with Bollinger Bands Step 4: Enhancing Percentage Trade Success with the DMI System Architecture Setting Up Building the Directory and File Structure Building the Spreadsheet Structure Building the Indicator Formulas Market Data ADX Indicator Moving Averages Stochastic Bollinger Bands DMI Building the Macro Code Step 1: Opening the Visual Basic Editor window Step 2: Writing the Macro Code Step 3: Checking the Code for Errors What the Code Does Building the Signals Sheet Step 1: Signals Sheet Labels and Formulas Step 2: Build the Ranges Step 3: Adding a Control Button and Assigning a Macro Step 4: Formatting the worksheet Building the Data Source File Loading Data from Other Sources Loading. CSV or. TXT Files Getting FREE Historical Data from Yahoo Finance Running the Model on a Daily Basis When to Run the Model Combining the Signals with Other Market Information Money and Risk Management Common Macro Errors FAQs Back testing the model Price: USD 89.95 (Updated on 2014-10-04 )Trading Systems: Designing Your System - Part 1 13 The preceding section of this tutorial looked at the elements that make up a trading system and discussed the advantages and disadvantages of using such a system in a live trading environment. In questa sezione, si costruisce su quella conoscenza esaminando quali mercati sono particolarmente adatti alla negoziazione del sistema. Ci sarà poi dare un'occhiata più approfondita ai diversi generi di sistemi di negoziazione. Trading in diversi mercati mercati azionari Il mercato azionario è probabilmente il mercato più comune al commercio, in particolare tra i novizi. In questo campo, i grandi giocatori come Warren Buffett e Merrill Lynch dominare, e le strategie di valore e di investimento di crescita tradizionali sono di gran lunga il più comune. Tuttavia, molte istituzioni hanno investito in modo significativo nella progettazione, sviluppo e implementazione di sistemi di trading. I singoli investitori si stanno unendo questa tendenza, anche se lentamente. Qui ci sono alcuni fattori chiave da tenere a mente quando si utilizzano sistemi di negoziazione dei mercati azionari: 13 La grande quantità di titoli disponibili consente agli operatori di testare i sistemi su diversi tipi di azioni - tutto, dalle scorte estremamente volatili over-the-counter (OTC) per non volatili blue chips. L'efficacia dei sistemi di trading può essere limitata dalla scarsa liquidità di alcuni titoli azionari, in particolare le questioni OTC e foglio rosa. Le commissioni possono mangiare in profitti generati dalle operazioni di successo, e possono aumentare le perdite. OTC e titoli azionari foglio rosa spesso incorrono commissioni aggiuntive. I principali sistemi di trading utilizzati sono quelli che cercano valore - cioè i sistemi che utilizzano parametri diversi per determinare se un titolo è sottovalutato rispetto al suo rendimento passato, suoi coetanei, o il mercato in generale. I mercati dei cambi il mercato dei cambi, o forex. è il più grande e liquido mercato del mondo. I mondi governi, banche e altri grandi istituti commerciali trilioni di dollari sul mercato forex ogni giorno. La maggior parte degli operatori istituzionali sul forex si basano su sistemi di trading. Lo stesso vale per gli individui sul forex, ma alcuni il commercio sulla base di rapporti economici o payouts. Here interesse sono alcuni fattori chiave da tenere a mente quando si utilizzano sistemi di trading nel mercato forex: La liquidità in questo mercato - a causa del volume enorme - rende i sistemi di negoziazione più accurata ed efficace. Non ci sono commissioni in questo mercato, si diffonde solo. Pertanto, la sua molto più facile fare molte transazioni senza aumentare i costi. Rispetto alla quantità di azioni o materie prime disponibili, il numero di valute per il commercio è limitata. Ma a causa della disponibilità di coppie di valute esotiche - che è, le valute dei paesi più piccoli - la gamma in termini di volatilità non è necessariamente limitato. I principali sistemi di negoziazione utilizzati in forex sono quelli che seguono le tendenze (un detto popolare nel mercato è il trend è tuo amico), o sistemi che acquistano o vendono su sblocchi. Questo perché gli indicatori economici spesso causano ampi movimenti di prezzo in una sola volta. Futures su titoli azionari, i mercati del forex, e delle materie prime tutte offrono futures trading. Questo è un veicolo importante per sistema di trading a causa della maggiore quantità di leva a disposizione e la maggiore liquidità e volatilità. Tuttavia, questi fattori possono tagliare in entrambe le direzioni: possono o amplificare i vostri guadagni o amplificare le perdite. Per questo motivo, l'utilizzo di futures è solitamente riservato per gli operatori di sistema individuali e istituzionali avanzate. Questo perché i sistemi di trading in grado di capitalizzare sul mercato a termine richiedono molto maggiore personalizzazione, utilizzano indicatori più avanzate e ci vuole molto più tempo per svilupparsi. Quindi, che è meglio la sua fino al singolo investitore per decidere quale mercato è più adatto alla negoziazione sistema - ognuno ha i suoi vantaggi e svantaggi. La maggior parte delle persone sono più familiarità con i mercati azionari, e questa familiarità rende lo sviluppo di un sistema commerciale più facile. Tuttavia, forex è comunemente pensato per essere la piattaforma superiore per eseguire sistemi di trading - in particolare tra gli operatori più esperti. Inoltre, se un commerciante decide di capitalizzare su una maggiore leva finanziaria e la volatilità, il futuro alternativa è sempre aperta. In definitiva, la scelta è nelle mani dei developer. Types sistema di sistemi di trading Trend-Seguendo il metodo più comune di Trading System Systems è il sistema di tendenza - sui passi. Nella sua forma più fondamentale, questo sistema attende semplicemente per un significativo movimento dei prezzi, allora acquista o vende in quella direzione. Questo tipo di sistema le banche sulla speranza che questi movimenti di prezzo sarà mantenere il trend. Spostamento Sistemi medio utilizzato frequentemente in analisi tecnica. una media mobile è un indicatore che mostra semplicemente il prezzo medio di uno stock in un periodo di tempo. L'essenza delle tendenze deriva da questa misura. Il modo più comune per determinare entrata e di uscita è un crossover. La logica alla base di questo è semplice: una nuova tendenza viene stabilito quando il prezzo scende al di sopra o al di sotto della sua media storica dei prezzi (trend). Qui è una tabella che traccia sia il prezzo (linea blu) e 20 giorni MA (linea rossa) di IBM: Breakout Systems Il concetto fondamentale alla base di questo tipo di sistema è simile a quello di un sistema di media mobile. L'idea è che quando un nuovo alto o basso è stabilito, il movimento di prezzo è più probabile che continui nella direzione del breakout. Un indicatore che può essere utilizzato per determinare sblocchi è un semplice sovrapposizione Bollinger Band. Bande di Bollinger mostrano le medie dei prezzi alti e bassi, e si verificano sblocchi quando il prezzo soddisfa i bordi delle bande. Ecco un grafico che traccia prezzo (linea blu) e fasce di Bollinger (linee grigie) di Microsoft: Svantaggi di Trend-seguenti sistemi: empirica decisionale richiesto - Nel determinare le tendenze, c'è sempre un elemento empirico da considerare: la durata di la tendenza storica. Ad esempio, la media mobile potrebbe essere per gli ultimi 20 giorni o per gli ultimi cinque anni, quindi lo sviluppatore deve determinare quale è meglio per il sistema. Altri fattori da definire sono le temperature medie e bassi nei sistemi di breakout. In ritardo di sviluppo Natura - Medie mobili e sistemi di breakout saranno sempre in ritardo. In altre parole, possono mai colpito all'inizio esatta o inferiore di una tendenza. Ciò si traduce inevitabilmente in una perdita di potenziali profitti, che a volte può essere significativo. Whipsaw Effect - Tra le forze di mercato che sono dannosi per il successo dei sistemi trend-following, questo è uno dei più comuni. L'effetto whipsaw si verifica quando la media mobile genera un segnale falso - cioè, quando scende la media solo in campo, poi inverte improvvisamente direzione. Questo può portare a perdite enormi a meno efficaci stop loss e le tecniche di gestione del rischio sono impiegati. Di mercato laterale - sistemi di trend-following sono, per natura, in grado di fare soldi solo nei mercati che in realtà fanno tendenza. Tuttavia, i mercati si muovono anche lateralmente. rimanendo entro un certo intervallo per un periodo prolungato di tempo. Estrema volatilità può verificarsi - Di tanto in tanto, i sistemi di trend-following potrebbero verificarsi alcuni estrema volatilità, ma il commerciante deve attaccare con il suo sistema. L'incapacità di farlo si tradurrà in un fallimento assicurato. Sistemi controtendenza In sostanza, l'obiettivo con il sistema controtendenza è quello di acquistare al più basso basso e vendere al più alto alto. La differenza principale tra questo e il sistema di trend-following è che il sistema controtendenza non è auto-correzione. In altre parole, non c'è tempo impostato per uscire posizioni, e questo si traduce in un potenziale inconveniente illimitato. Tipi di controtendenza sistemi a molti diversi tipi di sistemi sono considerati sistemi di controtendenza. L'idea è quella di acquistare quando lo slancio in un senso inizia a dissolvenza. Questo è più spesso calcolata utilizzando oscillatori. Ad esempio, un segnale può essere generato quando stocastico o altri indicatori di forza relativa scendono sotto certi punti. Ci sono altri tipi di sistemi di trading controtendenza, ma tutti condividono lo stesso obiettivo fondamentale - per comprare basso e vendere alto. Svantaggi di controtendenza seguenti sistemi: E mpirical decisionale richiesto - Per esempio, uno dei fattori che lo sviluppatore sistema deve decidere è i punti in cui gli indicatori di forza relativa dissolvenza. Estrema volatilità può verificarsi - Questi sistemi possono anche sperimentare un po 'di estrema volatilità, e l'incapacità di rimanere con il sistema, nonostante questa volatilità si tradurrà in un fallimento assicurato. Downside illimitato - Come accennato in precedenza, vi è un potenziale illimitato aspetto negativo perché il sistema non è auto-correzione (non c'è tempo impostato per uscire posizioni). Conclusione I principali mercati per i quali i sistemi di negoziazione sono adatti sono i mercati azionari, forex e futures. Ciascuno di questi mercati ha i suoi vantaggi e svantaggi. I due generi principali di sistemi di negoziazione sono il trend-following e dei sistemi di controtendenza. Nonostante le loro differenze, entrambi i tipi di sistemi, nelle loro fasi di sviluppo, richiedono decisioni empirica da parte dello sviluppatore. Inoltre, questi sistemi sono soggetti a estrema volatilità e questo può richiedere qualche resistenza - è essenziale che l'operatore di sistema bastone con il suo sistema durante questi periodi. In the following installment, well take a closer look at how to design a trading system and discuss some of the software that system traders use to make their lives easier. Trading Floor Architecture Trading Floor Architecture Executive Overview Increased competition, higher market data volume, and new regulatory demands are some of the driving forces behind industry changes. Firms are trying to maintain their competitive edge by constantly changing their trading strategies and increasing the speed of trading. A viable architecture has to include the latest technologies from both network and application domains. It has to be modular to provide a manageable path to evolve each component with minimal disruption to the overall system. Therefore the architecture proposed by this paper is based on a services framework. We examine services such as ultra-low latency messaging, latency monitoring, multicast, computing, storage, data and application virtualization, trading resiliency, trading mobility, and thin client. The solution to the complex requirements of the next-generation trading platform must be built with a holistic mindset, crossing the boundaries of traditional silos like business and technology or applications and networking. This documents main goal is to provide guidelines for building an ultra-low latency trading platform while optimizing the raw throughput and message rate for both market data and FIX trading orders. To achieve this, we are proposing the following latency reduction technologies: High speed inter-connectInfiniBand or 10 Gbps connectivity for the trading cluster High-speed messaging bus Application acceleration via RDMA without application re-code Real-time latency monitoring and re-direction of trading traffic to the path with minimum latency Industry Trends and Challenges Next-generation trading architectures have to respond to increased demands for speed, volume, and efficiency. For example, the volume of options market data is expected to double after the introduction of options penny trading in 2007. There are also regulatory demands for best execution, which require handling price updates at rates that approach 1M msgsec. for exchanges. They also require visibility into the freshness of the data and proof that the client got the best possible execution. In the short term, speed of trading and innovation are key differentiators. An increasing number of trades are handled by algorithmic trading applications placed as close as possible to the trade execution venue. A challenge with these quotblack-boxquot trading engines is that they compound the volume increase by issuing orders only to cancel them and re-submit them. The cause of this behavior is lack of visibility into which venue offers best execution. The human trader is now a quotfinancial engineer, quot a quotquantquot (quantitative analyst) with programming skills, who can adjust trading models on the fly. Firms develop new financial instruments like weather derivatives or cross-asset class trades and they need to deploy the new applications quickly and in a scalable fashion. In the long term, competitive differentiation should come from analysis, not just knowledge. The star traders of tomorrow assume risk, achieve true client insight, and consistently beat the market (source IBM: www-935.ibmservicesusimcpdfge510-6270-trader. pdf ). Business resilience has been one main concern of trading firms since September 11, 2001. Solutions in this area range from redundant data centers situated in different geographies and connected to multiple trading venues to virtual trader solutions offering power traders most of the functionality of a trading floor in a remote location. The financial services industry is one of the most demanding in terms of IT requirements. The industry is experiencing an architectural shift towards Services-Oriented Architecture (SOA), Web services, and virtualization of IT resources. SOA takes advantage of the increase in network speed to enable dynamic binding and virtualization of software components. This allows the creation of new applications without losing the investment in existing systems and infrastructure. The concept has the potential to revolutionize the way integration is done, enabling significant reductions in the complexity and cost of such integration (gigaspacesdownloadMerrilLynchGigaSpacesWP. pdf ). Another trend is the consolidation of servers into data center server farms, while trader desks have only KVM extensions and ultra-thin clients (e. g. SunRay and HP blade solutions). High-speed Metro Area Networks enable market data to be multicast between different locations, enabling the virtualization of the trading floor. High-Level Architecture Figure 1 depicts the high-level architecture of a trading environment. The ticker plant and the algorithmic trading engines are located in the high performance trading cluster in the firms data center or at the exchange. The human traders are located in the end-user applications area. Functionally there are two application components in the enterprise trading environment, publishers and subscribers. The messaging bus provides the communication path between publishers and subscribers. There are two types of traffic specific to a trading environment: Market DataCarries pricing information for financial instruments, news, and other value-added information such as analytics. It is unidirectional and very latency sensitive, typically delivered over UDP multicast. It is measured in updatessec. and in Mbps. Market data flows from one or multiple external feeds, coming from market data providers like stock exchanges, data aggregators, and ECNs. Each provider has their own market data format. The data is received by feed handlers, specialized applications which normalize and clean the data and then send it to data consumers, such as pricing engines, algorithmic trading applications, or human traders. Sell-side firms also send the market data to their clients, buy-side firms such as mutual funds, hedge funds, and other asset managers. Some buy-side firms may opt to receive direct feeds from exchanges, reducing latency. Figure 1 Trading Architecture for a Buy SideSell Side Firm There is no industry standard for market data formats. Each exchange has their proprietary format. Financial content providers such as Reuters and Bloomberg aggregate different sources of market data, normalize it, and add news or analytics. Examples of consolidated feeds are RDF (Reuters Data Feed), RWF (Reuters Wire Format), and Bloomberg Professional Services Data. To deliver lower latency market data, both vendors have released real-time market data feeds which are less processed and have less analytics: Bloomberg B-PipeWith B-Pipe, Bloomberg de-couples their market data feed from their distribution platform because a Bloomberg terminal is not required for get B-Pipe. Wombat and Reuters Feed Handlers have announced support for B-Pipe. A firm may decide to receive feeds directly from an exchange to reduce latency. The gains in transmission speed can be between 150 milliseconds to 500 milliseconds. These feeds are more complex and more expensive and the firm has to build and maintain their own ticker plant (financetechfeaturedshowArticle. jhtmlarticleID60404306 ). Trading OrdersThis type of traffic carries the actual trades. It is bi-directional and very latency sensitive. It is measured in messagessec. and Mbps. The orders originate from a buy side or sell side firm and are sent to trading venues like an Exchange or ECN for execution. The most common format for order transport is FIX (Financial Information eXchangefixprotocol. org ). The applications which handle FIX messages are called FIX engines and they interface with order management systems (OMS). An optimization to FIX is called FAST (Fix Adapted for Streaming), which uses a compression schema to reduce message length and, in effect, reduce latency. FAST is targeted more to the delivery of market data and has the potential to become a standard. FAST can also be used as a compression schema for proprietary market data formats. To reduce latency, firms may opt to establish Direct Market Access (DMA). DMA is the automated process of routing a securities order directly to an execution venue, therefore avoiding the intervention by a third-party (towergroupresearchcontentglossary. jsppage1ampglossaryId383 ). DMA requires a direct connection to the execution venue. The messaging bus is middleware software from vendors such as Tibco, 29West, Reuters RMDS, or an open source platform such as AMQP. The messaging bus uses a reliable mechanism to deliver messages. The transport can be done over TCPIP (TibcoEMS, 29West, RMDS, and AMQP) or UDPmulticast (TibcoRV, 29West, and RMDS). One important concept in message distribution is the quottopic stream, quot which is a subset of market data defined by criteria such as ticker symbol, industry, or a certain basket of financial instruments. Subscribers join topic groups mapped to one or multiple sub-topics in order to receive only the relevant information. In the past, all traders received all market data. At the current volumes of traffic, this would be sub-optimal. The network plays a critical role in the trading environment. Market data is carried to the trading floor where the human traders are located via a Campus or Metro Area high-speed network. High availability and low latency, as well as high throughput, are the most important metrics. The high performance trading environment has most of its components in the Data Center server farm. To minimize latency, the algorithmic trading engines need to be located in the proximity of the feed handlers, FIX engines, and order management systems. An alternate deployment model has the algorithmic trading systems located at an exchange or a service provider with fast connectivity to multiple exchanges. Deployment Models There are two deployment models for a high performance trading platform. Firms may chose to have a mix of the two: Data Center of the trading firm (Figure 2 )This is the traditional model, where a full-fledged trading platform is developed and maintained by the firm with communication links to all the trading venues. Latency varies with the speed of the links and the number of hops between the firm and the venues. Figure 2 Traditional Deployment Model Co-location at the trading venue (exchanges, financial service providers (FSP)) (Figure 3 ) The trading firm deploys its automated trading platform as close as possible to the execution venues to minimize latency. Figure 3 Hosted Deployment Model Services-Oriented Trading Architecture We are proposing a services-oriented framework for building the next-generation trading architecture. This approach provides a conceptual framework and an implementation path based on modularization and minimization of inter-dependencies. This framework provides firms with a methodology to: Evaluate their current state in terms of services Prioritize services based on their value to the business Evolve the trading platform to the desired state using a modular approach The high performance trading architecture relies on the following services, as defined by the services architecture framework represented in Figure 4. Figure 4 Service Architecture Framework for High Performance Trading Ultra-Low Latency Messaging Service This service is provided by the messaging bus, which is a software system that solves the problem of connecting many-to-many applications. The system consists of: A set of pre-defined message schemas A set of common command messages A shared application infrastructure for sending the messages to recipients. The shared infrastructure can be based on a message broker or on a publishsubscribe model. The key requirements for the next-generation messaging bus are (source 29West): Lowest possible latency (e. g. less than 100 microseconds) Stability under heavy load (e. g. more than 1.4 million msgsec.) Control and flexibility (rate control and configurable transports) There are efforts in the industry to standardize the messaging bus. Advanced Message Queueing Protocol (AMQP) is an example of an open standard championed by J. P. Morgan Chase and supported by a group of vendors such as Cisco, Envoy Technologies, Red Hat, TWIST Process Innovations, Iona, 29West, and iMatix. Two of the main goals are to provide a more simple path to inter-operability for applications written on different platforms and modularity so that the middleware can be easily evolved. In very general terms, an AMQP server is analogous to an E-mail server with each exchange acting as a message transfer agent and each message queue as a mailbox. The bindings define the routing tables in each transfer agent. Publishers send messages to individual transfer agents, which then route the messages into mailboxes. Consumers take messages from mailboxes, which creates a powerful and flexible model that is simple (source: amqp. orgtikiwikitiki-index. phppageOpenApproachWhyAMQP ). Latency Monitoring Service The main requirements for this service are: Sub-millisecond granularity of measurements Near-real time visibility without adding latency to the trading traffic Ability to differentiate application processing latency from network transit latency Ability to handle high message rates Provide a programmatic interface for trading applications to receive latency data, thus enabling algorithmic trading engines to adapt to changing conditions Correlate network events with application events for troubleshooting purposes Latency can be defined as the time interval between when a trade order is sent and when the same order is acknowledged and acted upon by the receiving party. Addressing the latency issue is a complex problem, requiring a holistic approach that identifies all sources of latency and applies different technologies at different layers of the system. Figure 5 depicts the variety of components that can introduce latency at each layer of the OSI stack. It also maps each source of latency with a possible solution and a monitoring solution. This layered approach can give firms a more structured way of attacking the latency issue, whereby each component can be thought of as a service and treated consistently across the firm. Maintaining an accurate measure of the dynamic state of this time interval across alternative routes and destinations can be of great assistance in tactical trading decisions. The ability to identify the exact location of delays, whether in the customers edge network, the central processing hub, or the transaction application level, significantly determines the ability of service providers to meet their trading service-level agreements (SLAs). For buy-side and sell-side forms, as well as for market-data syndicators, the quick identification and removal of bottlenecks translates directly into enhanced trade opportunities and revenue. Figure 5 Latency Management Architecture Cisco Low-Latency Monitoring Tools Traditional network monitoring tools operate with minutes or seconds granularity. 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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