Optimalisasi-of-trading-systems-and-portfolios

Optimalisasi-of-trading-systems-and-portfolios

Bagaimana-untuk-perdagangan-opsi-menggunakan-tersirat-volatilitas
Opsi saham Ufile
Aplikasi Ozforex


Metode rata-rata tertimbang apa-yang-tertimbang Oanda-forex-broker Kiss-forex-trading-system Rynek-walutowy-forex-opinie Pokemon-trading-card-game-online-keygen Stock-options-employment-termination

Contoh Masalah Optimasi Dapatkah Anda Tunjukkan Contoh Sama dengan Masalah Saya Download 119 Model Contoh Sekarang Optimalisasi adalah alat dengan aplikasi di banyak industri dan area fungsional. Untuk mempelajari lebih lanjut, daftar untuk melihat contoh yang dipilih secara online menurut area fungsional atau industri. Berikut adalah daftar contoh model lengkap yang akan Anda akses saat Anda masuk. Anda dapat menjalankan semua model ini dengan Solver Excel dasar. Ketika Anda mendownload dan menginstal percobaan gratis dari Pemeriksa yang disempurnakan untuk desktop Microsoft Excel, Anda akan menemukan bahwa lebih dari sembilan puluh (90) model contoh kecil namun lengkap berfungsi tersedia untuk penggunaan Anda - yang mencakup analisis, simulasi, dan analisis risiko konvensional, Analisis keputusan (menggunakan pohon keputusan), optimasi simulasi, optimasi stokastik, dan optimasi yang kuat. Anda bisa melakukan ini kapan saja setelah mendaftar. Contoh oleh Daerah Fungsional Corporate Finance Working Capital Management. Berinvestasi dalam CD 1 bulan, 3 bulan, dan 6 bulan untuk memaksimalkan bunga sambil memenuhi kebutuhan kas Penganggaran Modal. Pilihlah kombinasi proyek modal untuk memaksimalkan pengelolaan persediaan NPV (Net Present Value) secara keseluruhan. Bandingkan penataan stok investasi dan penataan ulang kebijakan dengan model EOQ (Economic Order Quantity) Cash Management. Tentukan di mana untuk menemukan kotak kunci untuk meminimalkan pelampung atau bunga yang hilang akibat penundaan pengiriman Kapasitas Perencanaan. Tentukan tanaman mana yang harus dibuka atau ditutup Investasi Optimalisasi Portofolio - Model Markowitz. Alokasikan dana ke saham untuk meminimalkan risiko tingkat pengembalian target - dengan varians Manajemen Portofolio Saham yang diketahui atau dihitung. Menggunakan makro VBA untuk mengoptimalkan beberapa skenario untuk risiko minimum pada tingkat pengembalian target yang berbeda, kemudian menggambar grafik Optimal Portofolio Portofolio yang efisien - Sharpe Model (CAPM). Kegunaan Excels fungsi regresi untuk menghitung alphas dan betas untuk saham relatif terhadap indeks pasar, kemudian menggunakan ini untuk menemukan portfolio Portofolio Manajemen Portofolio yang efisien. Alokasikan dana ke obligasi untuk memaksimalkan pengembalian sambil memastikan bahwa durasi portofolio sama dengan horison investasi untuk jatuh tempo - dengan durasi yang diketahui atau dihitung Pencitraan Obligasi Sama Pencocokan. Alokasikan dana ke obligasi untuk memaksimalkan pengembalian portofolio sambil memastikan bahwa kewajiban periodik dipenuhi - atau tanpa reinvestasi Bauran Produk Produksi. Tentukan berapa banyak produk dari masing-masing jenis untuk dirakit dari bagian tertentu untuk memaksimalkan keuntungan sedangkan tidak melebihi bagian persediaan yang tersedia Alokasi Mesin. Mengalokasikan produksi produk ke mesin yang berbeda, dengan kapasitas yang berbeda, biaya startup dan biaya operasi, untuk memenuhi target produksi dengan biaya minimum. Tentukan bahan baku dari sumber yang berbeda untuk berbaur menghasilkan zat dengan kualitas yang diinginkan dengan biaya minimum Seleksi Proses - Tentukan beberapa proses (dengan kecepatan, biaya, dll yang berbeda) harus digunakan untuk membuat jumlah produk yang diinginkan dalam Jumlah waktu tertentu, dengan biaya minimum Cutting Stock. Tentukan cara memotong potongan kayu, baja, dan lain-lain menjadi potongan kecil ukuran yang diinginkan, masing-masing dibutuhkan dalam jumlah tertentu, untuk meminimalkan Model Transportasi Distribusi Sampah. Tentukan berapa banyak produk yang dikirimkan dari masing-masing pabrik ke setiap gudang, atau dari masing-masing pabrik ke setiap gudang dan arahkan ke setiap pelanggan akhir, untuk meminimalkan biaya pengiriman sambil memenuhi permintaan gudang dan tidak melebihi pasokan pabrik Model Transportasi Multi-Level Multi-Komoditi. Tentukan berapa banyak produk dari beberapa jenis yang berbeda untuk dikirimkan dari masing-masing pabrik ke setiap gudang dan setiap pelanggan, untuk meminimalkan total biaya pengiriman sambil memenuhi permintaan dan tidak melebihi kapasitas dan persediaan Pemuatan Sebagian - Tentukan ukuran atau jenis produk mana yang harus dimasukkan ke dalam kendaraan, Mengingat batas ukurannya, untuk memenuhi permintaan atau meminimalisasi lokasi Fasilitas terbuang. Tentukan tanaman mana (jika ada) yang mendekati minimal biaya total, termasuk biaya operasi tetap dan biaya pengiriman antara fasilitas Model Transportasi Produksi. Tentukan berapa banyak produk yang akan diproduksi di setiap pabrik dan kirimkan ke gudang dan pelanggan, untuk meminimalkan biaya keseluruhan sambil memenuhi permintaan, kapasitas gudang dan persediaan pabrik Pembelian Penghargaan Kontrak - Kontrak penghargaan kepada pemasok yang telah menawar harga tertentu untuk memasok produk ke fasilitas di beberapa negara bagian - memungkinkan tawaran menentukan ukuran minimum untuk setiap Inventory StockingReordering negara. Bandingkan kebijakan stocking dan pemesanan ulang dengan model EOQ (Economic Order Quantity) Perencanaan Media - Tentukan berapa banyak iklan yang akan dibeli di media yang berbeda untuk meminimalkan biaya total sambil mencapai tingkat target pencapaian atau frekuensi Model Transportasi Pembelian. Tentukan berapa banyak untuk membeli dari pemasok yang berbeda dengan harga tertentu, untuk dikirim dari lokasi mereka ke berbagai tanaman, untuk meminimalkan total biaya termasuk biaya pembelian dan pengiriman Penjadwalan Kustom Sumber Daya Manusia. Tetapkan awak kapal ke berbagai segmen penerbangan berbeda untuk meminimalkan biaya total sambil memastikan putaran kru dimulai dan berakhir di Penugasan Kantor kota yang sama. Menugaskan karyawan ke kantor yang tersedia untuk memaksimalkan kepuasan preferensi karyawan Penjadwalan Karyawan. Jadwalkan karyawan taman bermain untuk shift mingguan (lima hari kerja dan dua hari berturut-turut) untuk meminimalkan biaya penggajian sementara memenuhi permintaan yang bervariasi setiap hari dalam seminggu, secara opsional mempertimbangkan senioritas dan preferensi karyawan Komposisi Tenaga Kerja. Tentukan berapa banyak karyawan untuk melatih, mempekerjakan dan membakar untuk memenuhi persyaratan komposisi tenaga kerja yang berubah sambil meminimalkan biaya atau pergantian Karyawan Gerakan Tenaga Kerja. Tentukan berapa banyak pasukan yang bergerak dari beberapa kamp ke beberapa basis lainnya, untuk meminimalkan waktu pergerakan atau total biaya Contoh oleh Industry Airlines dan Trucking Crew Scheduling. Dengan jadwal penerbangan, tugas pesawat terbang, dan pembatasan masa tugas, alokasikan kru yang paling efektif untuk menaiki Armada Routing dan Penugasan. Tentukan pesawat terbang mana yang terbang di setiap rute, dan urutan segmen yang diterbangkan oleh masing-masing pesawat Revenue Management. Untuk kelas tiket yang berbeda, tentukan berapa kursi yang akan dijual atau ditahan saat tanggal terbang mendekati Bensin Bensin dan Pencampuran Bensin. Dari hidrokarbon dengan nilai oktan tertentu, tekanan uap, volatilitas dan biaya, tentukan berapa banyak masing-masing harus dicampur bersama untuk menghasilkan Pembelian Kontrak Gas Bensin reguler, menengah, dan premium. Dengan perkiraan namun tidak pasti permintaan akan gas, tentukan kontrak mana yang akan dibeli, dan berapa banyak gas yang akan disimpan pada waktu yang berbeda Lelang Kapasitas Pipa. Tentukan tawaran mana, dengan harga yang berbeda, harus diberikan untuk memaksimalkan pendapatan penjualan sementara tidak melebihi kapasitas pipa harian Masalah Pemotongan Kayu, Kertas dan Baja. Mengingat lembaran kertas kayu besar atau pelat baja, dan permintaan untuk unit dengan lebar yang lebih kecil, tentukan pola pemotongan yang besar menjadi potongan kecil yang memenuhi permintaan sambil meminimalkan limbah. Perencanaan Tanaman Pertanian: Dengan perkiraan harga tanaman dan kondisi pertumbuhan yang diperkirakan, tentukan berapa banyak masing-masing Tanaman untuk menanam Feed Blending. Dengan adanya kebutuhan gizi bagi hewan ternak dan harga pakan yang tersedia, temukan campuran bahan pakan yang akan meminimalkan total biaya Komitmen Pembangkit Tenaga Listrik. Dengan perkiraan permintaan berdasarkan periode dan biaya operasi masing-masing generator, tentukan generator mana yang harus dijalankan di setiap interval waktu Trading Listrik. Maksimalkan nilai penjualan listrik di lingkungan pelelangan yang sedang berlangsung Portofolio Jasa Keuangan Efisien. Dengan perkiraan tingkat pengembalian saham, obligasi atau aset, varians dan kovarian, alokasikan dana ke investasi untuk meminimalkan risiko portofolio untuk tingkat pengembalian tertentu Manajemen Dana Pendapatan. Selesaikan masalah optimasi portofolio yang meminimalkan kesalahan pelacakan untuk penggabungan dana yang terdiri dari ribuan aset AssetLiability Management. Mengalokasikan dana ke berbagai investasi untuk memaksimalkan pengembalian portofolio sambil memastikan bahwa kewajiban periodik sepenuhnya didanai Download Anda akan mencakup: 119 Model Contoh Akses ke Dukungan Perangkat Lunak via Live Chat Phone amp Dukungan Email Panduan Pembaruan Pengguna Baru Panduan Panduan Pemberian Frontline Solvers Frontline First User Manual Analytical Solver Platform 15 Hari Lisensi 15 Hari Uji Coba AnalyticSolver Lihat dan Unduh Contoh File (Semua bidang wajib diisi) Arsitektur Lantai Perdagangan Arsitektur Lantai Arsitektur Ikhtisar Eksekutif Meningkatnya persaingan, volume data pasar yang lebih tinggi, dan tuntutan peraturan baru adalah beberapa kekuatan pendorong di belakang Perubahan industri Perusahaan berusaha mempertahankan daya saing mereka dengan terus mengubah strategi trading mereka dan meningkatkan kecepatan trading. Arsitektur yang layak harus menyertakan teknologi terbaru dari domain jaringan dan aplikasi. Ini harus modular untuk menyediakan jalur yang dapat dikelola untuk mengembangkan setiap komponen dengan gangguan minimal pada keseluruhan sistem. Oleh karena itu arsitektur yang diusulkan oleh makalah ini didasarkan pada kerangka layanan. Kami memeriksa layanan seperti pesan latency ultra rendah, pemantauan latency, multicast, komputasi, penyimpanan, virtualisasi data dan aplikasi, ketahanan perdagangan, mobilitas perdagangan, dan thin client. Solusi untuk kebutuhan kompleks dari platform perdagangan generasi berikutnya harus dibangun dengan pola pikir holistik, melintasi batas-batas silo tradisional seperti bisnis dan teknologi atau aplikasi dan jaringan. Tujuan utama dokumen ini adalah untuk memberikan panduan untuk membangun platform perdagangan laten ultra-rendah sambil mengoptimalkan throughput mentah dan tingkat pesan untuk data pasar dan pesanan perdagangan FIX. Untuk mencapai hal ini, kami mengusulkan teknologi pengurangan latency berikut: Konektivitas antar-koneksiInfiniBand atau 10 Gbps berkecepatan tinggi untuk cluster perdagangan Bus olahpesan berkecepatan tinggi Akselerasi aplikasi melalui RDMA tanpa kode ulang aplikasi Pemantauan latency real-time dan arahan ulang Lalu lintas perdagangan ke jalur dengan latency minimum Tren Industri dan Tantangan Arsitektur perdagangan generasi mendatang harus merespons tuntutan peningkatan kecepatan, volume, dan efisiensi. Misalnya, volume pilihan data pasar diperkirakan akan berlipat ganda setelah diperkenalkannya opsi penny trading di tahun 2007. Ada juga tuntutan regulasi untuk eksekusi terbaik, yang memerlukan penanganan update harga pada tingkat yang mendekati 1M msgsec. Untuk pertukaran Mereka juga membutuhkan visibilitas terhadap kesegaran data dan bukti bahwa klien mendapatkan eksekusi sebaik mungkin. Dalam jangka pendek, kecepatan perdagangan dan inovasi adalah pembeda utama. Semakin banyak perdagangan ditangani oleh aplikasi perdagangan algoritmik yang ditempatkan sedekat mungkin dengan tempat eksekusi perdagangan. Sebuah tantangan dengan mesin perdagangan quotblack-boxquot ini adalah bahwa mereka menambah kenaikan volume dengan mengeluarkan perintah hanya untuk membatalkannya dan mengirimkannya kembali. Penyebab perilaku ini adalah kurangnya visibilitas ke tempat mana yang menawarkan eksekusi terbaik. Pedagang manusia sekarang adalah insinyur quotfinancial, mengutip kuquantquot (analis kuantitatif) dengan keterampilan pemrograman, yang dapat menyesuaikan model perdagangan dengan cepat. Perusahaan mengembangkan instrumen keuangan baru seperti derivatif cuaca atau perdagangan kelas lintas-aset dan mereka perlu menerapkan aplikasi baru dengan cepat dan dengan cara yang terukur. Dalam jangka panjang, diferensiasi kompetitif harus berasal dari analisis, bukan hanya pengetahuan. Para pedagang bintang di masa depan mengambil risiko, mencapai wawasan klien sejati, dan secara konsisten mengalahkan pasar (sumber IBM: www-935.ibmservicesusimcpdfge510-6270-trader.pdf). Ketahanan bisnis telah menjadi perhatian utama perusahaan perdagangan sejak 11 September 2001. Solusi di bidang ini berkisar dari pusat data yang berlebihan yang berada di berbagai wilayah geografis dan terhubung ke beberapa tempat perdagangan ke solusi pedagang virtual yang menawarkan pedagang listrik sebagian besar fungsi lantai perdagangan. Di lokasi terpencil Industri jasa keuangan adalah salah satu yang paling menuntut dalam hal persyaratan TI. Industri ini mengalami pergeseran arsitektur menuju Services-Oriented Architecture (SOA), layanan Web, dan virtualisasi sumber daya TI. SOA mengambil keuntungan dari peningkatan kecepatan jaringan untuk memungkinkan pengikatan dinamis dan virtualisasi komponen perangkat lunak. Hal ini memungkinkan terciptanya aplikasi baru tanpa kehilangan investasi pada sistem dan infrastruktur yang ada. Konsep ini berpotensi merevolusi cara integrasi dilakukan, memungkinkan pengurangan kompleksitas dan biaya integrasi yang signifikan (gigervasidownloadMerrilLynchGigaSpacesWP.pdf). Tren lain adalah konsolidasi server ke server data center server, sementara meja pedagang hanya memiliki ekstensi KVM dan klien ultra tipis (misalnya solusi blade SunRay dan HP). Jaringan Area Metro berkecepatan tinggi memungkinkan data pasar menjadi multicast di antara lokasi yang berbeda, yang memungkinkan virtualisasi lantai perdagangan. Arsitektur Tingkat Tinggi Gambar 1 menggambarkan arsitektur tingkat tinggi dari lingkungan perdagangan. Pabrik ticker dan mesin perdagangan algoritmik terletak di cluster perdagangan berkinerja tinggi di pusat data perusahaan atau di bursa. Pedagang manusia berada di area aplikasi pengguna akhir. Secara fungsional ada dua komponen aplikasi di lingkungan perdagangan perusahaan, penerbit dan pelanggan. Bus perpesanan menyediakan jalur komunikasi antara penerbit dan pelanggan. Ada dua jenis lalu lintas yang spesifik untuk lingkungan perdagangan: Informasi harga Market DataCarries untuk instrumen keuangan, berita, dan informasi nilai tambah lainnya seperti analisis. Ini searah dan sangat latency sensitif, biasanya disampaikan melalui multicast UDP. Hal ini diukur dalam updatessec. Dan di Mbps. Data pasar mengalir dari satu atau beberapa umpan eksternal, berasal dari penyedia data pasar seperti bursa saham, agregator data, dan ECN. Setiap provider memiliki format data pasar tersendiri. Data tersebut diterima oleh penangan umpan, aplikasi khusus yang menormalkan dan membersihkan data dan kemudian mengirimkannya ke konsumen data, seperti mesin harga, aplikasi perdagangan algoritmik, atau pedagang manusia. Perusahaan sisi penjualan juga mengirim data pasar ke klien mereka, perusahaan sisi beli seperti reksadana, hedge fund, dan manajer aset lainnya. Beberapa perusahaan penjual beli mungkin memilih untuk menerima umpan langsung dari bursa, mengurangi latensi. Gambar 1 Arsitektur Perdagangan untuk Side Side Side Beli Tidak ada standar industri untuk format data pasar. Setiap pertukaran memiliki format kepemilikan mereka. Penyedia konten keuangan seperti Reuters dan Bloomberg mengumpulkan beragam sumber data pasar, menormalisasi, dan menambahkan berita atau analisis. Contoh feed konsolidasi adalah RDF (Reuters Data Feed), RWF (Reuters Wire Format), dan Bloomberg Professional Services Data. Untuk memberikan data pasar latency yang lebih rendah, kedua vendor telah merilis umpan data pasar real-time yang kurang diproses dan kurang memiliki analisis: B-PipeWith Bloomberg B-Pipe, Bloomberg mengganti data pasar mereka dari platform distribusi mereka karena sebuah terminal Bloomberg Tidak diperlukan untuk mendapatkan B-Pipe. Wombat dan Reuters Feed Handlers telah mengumumkan dukungan untuk B-Pipe. Perusahaan mungkin memutuskan untuk menerima umpan langsung dari pertukaran untuk mengurangi latensi. Keuntungan dalam kecepatan transmisi bisa berkisar antara 150 milidetik hingga 500 milidetik. Umpan ini lebih kompleks dan lebih mahal dan perusahaan harus membangun dan memelihara pabrik ticker mereka sendiri (financetechfeaturedshowArticle.jhtmlarticleID60404306). Orders Perdagangan Trafik jenis ini membawa perdagangan yang sebenarnya. Ini bersifat bi-directional dan sangat latency sensitive. Hal ini diukur dalam messagessec. Dan Mbps. Perintah berasal dari sisi beli atau sisi menjual perusahaan dan dikirim ke tempat perdagangan seperti Exchange atau ECN untuk eksekusi. Format yang paling umum untuk transportasi pesanan adalah FIX (Financial Information eXchangefixprotocol.org). Aplikasi yang menangani pesan FIX disebut mesin FIX dan mereka berinteraksi dengan sistem manajemen pesanan (OMS). Pengoptimalan ke FIX disebut FAST (Fix Adapted for Streaming), yang menggunakan skema kompresi untuk mengurangi panjang pesan dan, pada dasarnya, mengurangi latency. FAST ditargetkan lebih pada penyampaian data pasar dan berpotensi menjadi standar. FAST juga bisa digunakan sebagai skema kompresi untuk format data pasar proprietary. Untuk mengurangi latensi, perusahaan dapat memilih untuk menetapkan Direct Market Access (DMA). DMA adalah proses otomatis untuk merutekan pesanan sekuritas secara langsung ke tempat eksekusi, oleh karena itu hindari intervensi oleh pihak ketiga (towergroupresearchcontentglossary.jsppage1ampglossaryId383). DMA membutuhkan koneksi langsung ke tempat eksekusi. Bus perpesanan adalah perangkat lunak middleware dari vendor seperti Tibco, 29West, Reuters RMDS, atau platform open source seperti AMQP. Bus perpesanan menggunakan mekanisme yang andal untuk menyampaikan pesan. Transportasi dapat dilakukan melalui TCPIP (TibcoEMS, 29West, RMDS, dan AMQP) atau UDPmulticast (TibcoRV, 29West, dan RMDS). Salah satu konsep penting dalam distribusi pesan adalah aliran kuottik, quot yang merupakan subkumpulan data pasar yang ditentukan oleh kriteria seperti simbol ticker, industri, atau sekumpulan instrumen keuangan tertentu. Pelanggan bergabung dengan grup topik yang dipetakan ke satu atau beberapa sub-topik untuk hanya menerima informasi yang relevan. Dulu, semua pedagang menerima semua data pasar. Pada arus lalu lintas saat ini, ini akan kurang optimal. Jaringan memainkan peran penting dalam lingkungan perdagangan. Data pasar dibawa ke lantai perdagangan dimana pedagang manusia berada melalui jaringan berkecepatan tinggi Kampus atau Metro Area. Ketersediaan tinggi dan latensi rendah, serta throughput yang tinggi, adalah metrik yang paling penting. Lingkungan perdagangan berperforma tinggi memiliki sebagian besar komponennya di peternakan server Data Center. Untuk meminimalkan latency, mesin perdagangan algoritmik perlu ditempatkan di dekat penangan umpan, mesin FIX, dan sistem manajemen pesanan. Model penyebaran alternatif memiliki sistem perdagangan algoritmik yang berada pada pertukaran atau penyedia layanan dengan konektivitas cepat ke banyak pertukaran. Model Deployment Ada dua model penyebaran untuk platform perdagangan berperforma tinggi. Perusahaan dapat memilih untuk memiliki perpaduan keduanya: Pusat Data perusahaan perdagangan (Gambar 2) Ini adalah model tradisional, di mana platform perdagangan penuh dikembangkan dan dikelola oleh perusahaan dengan tautan komunikasi ke semua tempat perdagangan. Latency bervariasi dengan kecepatan link dan jumlah hop antara perusahaan dan tempat-tempat. Gambar 2 Lokakarya Model Penyebaran Tradisional di tempat perdagangan (pertukaran, penyedia layanan keuangan (FSP)) (Gambar 3) Perusahaan perdagangan menyebarkan platform perdagangan otomatis sedekat mungkin ke tempat eksekusi untuk meminimalkan latensi. Gambar 3 Hosted Deployment Model Services-Oriented Trading Architecture Kami mengusulkan kerangka kerja yang berorientasi pada layanan untuk membangun arsitektur perdagangan generasi berikutnya. Pendekatan ini memberikan kerangka konseptual dan jalur implementasi berdasarkan modularisasi dan minimisasi antar-dependensi. Kerangka kerja ini memberi perusahaan metodologi untuk: Mengevaluasi keadaan mereka saat ini dalam hal layanan Memprioritaskan layanan berdasarkan nilai mereka ke bisnis Mengembangkan platform perdagangan ke negara yang diinginkan dengan menggunakan pendekatan modular Arsitektur perdagangan berperforma tinggi bergantung pada layanan berikut, sebagai Didefinisikan oleh kerangka arsitektur layanan yang ditunjukkan pada Gambar 4. Kerangka Kerja Arsitektur Layanan untuk Layanan Pesan Ultra-Low Latency High Performance Trading Layanan ini disediakan oleh bus olahpesan, yang merupakan sistem perangkat lunak yang memecahkan masalah menghubungkan banyak-ke- Banyak aplikasi Sistem terdiri dari: Satu set skema pesan yang telah ditentukan sebelumnya Sekumpulan pesan perintah umum Infrastruktur aplikasi bersama untuk mengirim pesan ke penerima. Infrastruktur bersama dapat didasarkan pada broker pesan atau pada model penerbitan langganan. Persyaratan utama untuk bus perpesanan generasi berikutnya adalah (sumber 29West): Terendah mungkin latency (misalnya kurang dari 100 mikrodetik) Stabilitas di bawah beban berat (misalnya lebih dari 1,4 juta pesan) Kontrol dan fleksibilitas (kontrol tingkat dan transportasi yang dapat dikonfigurasi) Ada Adalah upaya di industri untuk menstandardisasi bus pesan. Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) adalah contoh standar terbuka yang diperjuangkan oleh J.P. Morgan Chase dan didukung oleh sekelompok vendor seperti Cisco, Envoy Technologies, Red Hat, TWIST Process Innovations, Iona, 29West, dan iMatix. Dua tujuan utama adalah menyediakan jalur yang lebih sederhana untuk dioperasikan antar aplikasi yang ada pada platform dan modularitas yang berbeda sehingga middleware dapat dengan mudah berevolusi. Dalam istilah yang sangat umum, server AMQP analog dengan server E-mail dengan setiap pertukaran bertindak sebagai agen transfer pesan dan setiap antrian pesan sebagai kotak surat. Bindings menentukan tabel routing di setiap agen transfer. Penerbit mengirim pesan ke agen transfer individual, yang kemudian mengarahkan pesan ke dalam kotak pesan. Konsumen mengambil pesan dari kotak surat, yang menciptakan model yang hebat dan fleksibel yang sederhana (sumber: amqp.orgtikiwikitiki-index.phppageOpenApproachWhyAMQP). Layanan Pemantauan Latensi Persyaratan utama untuk layanan ini adalah: Kerangka pengukuran sub-milidetik Jarak dekat dengan jarak pandang nyata tanpa menambahkan latency ke lalu lintas perdagangan Kemampuan untuk membedakan latency pemrosesan aplikasi dari latency transit jaringan Kemampuan untuk menangani tingkat pesan tinggi Menyediakan antarmuka program untuk Aplikasi perdagangan untuk menerima data latensi, sehingga memungkinkan mesin perdagangan algoritmik untuk menyesuaikan diri terhadap perubahan kondisi. Mengaitkan aktivitas jaringan dengan peristiwa aplikasi untuk tujuan pemecahan masalah Latensi dapat didefinisikan sebagai selang waktu antara saat pesanan perdagangan dikirim dan kapan pesanan dan akta yang sama diakui. Oleh pihak penerima. Mengatasi masalah latensi adalah masalah yang kompleks, memerlukan pendekatan holistik yang mengidentifikasi semua sumber latensi dan menerapkan teknologi yang berbeda pada lapisan sistem yang berbeda. Gambar 5 menggambarkan berbagai komponen yang dapat mengenalkan latency pada setiap lapisan tumpukan OSI. Ini juga memetakan setiap sumber latensi dengan solusi yang mungkin dan solusi pemantauan. Pendekatan berlapis ini dapat memberi perusahaan cara yang lebih terstruktur untuk menyerang masalah latensi, dimana masing-masing komponen dapat dianggap sebagai layanan dan diperlakukan secara konsisten di seluruh perusahaan. Mempertahankan ukuran akurat dari keadaan dinamis dari interval waktu ini melintasi rute alternatif dan tujuan dapat sangat membantu dalam keputusan perdagangan taktis. Kemampuan untuk mengidentifikasi lokasi penundaan yang tepat, baik di jaringan tepi pelanggan, pusat pemrosesan pusat, atau tingkat aplikasi transaksi, secara signifikan menentukan kemampuan penyedia layanan untuk memenuhi perjanjian tingkat layanan perdagangan mereka (SLA). Untuk sisi beli dan sisi penjualan, juga untuk sindikator pasar data, identifikasi cepat dan penghapusan kemacetan diterjemahkan langsung ke dalam peluang dan pendapatan perdagangan yang disempurnakan. Gambar 5 Arsitektur Manajemen Latency Peralatan Pemrograman Cisco Latent Latency Alat pemantau jaringan tradisional beroperasi dengan granulasi menit atau detik. Platform perdagangan generasi berikutnya, terutama yang mendukung perdagangan algoritmik, memerlukan latensi kurang dari 5 ms dan tingkat packet loss yang sangat rendah. Di LAN Gigabit, microburst 100 ms dapat menyebabkan 10.000 transaksi hilang atau terlalu tertunda. Cisco menawarkan kepada pelanggannya pilihan alat untuk mengukur latensi di lingkungan perdagangan: Manajer Mutu Bandwidth (BQM) (OEM dari Corvil) Manajer Solusi Kualitas Latency Monitoring (LDS) berbasis Cisco AON Manajer Kualitas Bandwidth Quality Manager (BQM) 4.0 adalah Produk manajemen kinerja aplikasi jaringan generasi berikutnya yang memungkinkan pelanggan memantau dan menyediakan jaringan mereka untuk tingkat kinerja latensi dan kerugian yang terkontrol. Sementara BQM tidak ditargetkan secara eksklusif pada jaringan perdagangan, visibilitas mikrosekalnya dikombinasikan dengan fitur penyediaan bandwidth yang cerdas membuatnya ideal untuk lingkungan yang menuntut ini. Cisco BQM 4.0 menerapkan seperangkat pengukuran lalu lintas yang dipatenkan dan dipatenkan dengan paten dan teknologi analisis jaringan yang memberikan visibilitas dan pemahaman pengguna yang belum pernah terjadi sebelumnya tentang bagaimana mengoptimalkan jaringan untuk kinerja aplikasi maksimal. Cisco BQM sekarang didukung pada keluarga produk dari Cisco Application Deployment Engine (ADE). Keluarga produk ADE Cisco adalah platform pilihan untuk aplikasi manajemen jaringan Cisco. Manfaat BQM Visibilitas mikro Cisco BQM adalah kemampuan untuk mendeteksi, mengukur, dan menganalisis latency, jitter, dan loss yang menginduksi aktivitas lalu lintas hingga tingkat granularitas mikrodetik dengan per resolusi paket. Hal ini memungkinkan Cisco BQM untuk mendeteksi dan menentukan dampak kejadian lalu lintas pada latency jaringan, jitter, dan loss. Kritis untuk lingkungan trading adalah BQM dapat mendukung pengukuran latency, loss, dan jitter satu arah untuk lalu lintas TCP dan UDP (multicast). Ini berarti laporan lancar untuk lalu lintas perdagangan dan umpan data pasar. BQM memungkinkan pengguna untuk menentukan kumpulan ambang yang komprehensif (terhadap aktivitas microburst, latency, loss, jitter, utilisasi, dll.) Pada semua antarmuka. BQM kemudian mengoperasikan capture paket latar belakang. Kapan pun terjadi pelanggaran ambang atau kejadian penurunan kinerja potensial lainnya, hal itu memicu Cisco BQM untuk menyimpan tangkapan paket ke disk untuk analisis selanjutnya. Hal ini memungkinkan pengguna untuk memeriksa secara lengkap lalu lintas aplikasi yang terkena dampak degradasi kinerja (quotthe victimquot) dan lalu lintas yang menyebabkan penurunan kinerja (quotthe culpritsquot). Hal ini dapat secara signifikan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk mendiagnosis dan menyelesaikan masalah kinerja jaringan. BQM juga mampu memberikan rekomendasi provisioning kebijakan bandwidth dan kualitas yang terperinci (QoS), dimana pengguna dapat langsung menerapkannya untuk mencapai kinerja jaringan yang diinginkan. Pengukuran BQM Ilustrasi Untuk memahami perbedaan antara beberapa teknik pengukuran yang lebih konvensional dan visibilitas yang diberikan oleh BQM, kita dapat melihat beberapa grafik perbandingan. Pada grafik pertama (Gambar 6 dan Gambar 7), kita melihat perbedaan antara latency yang diukur oleh MQS Passive Network Quality Monitor (PNQM) dan latency yang diukur dengan menyuntikkan paket ping setiap 1 detik ke arus lalu lintas. Pada Gambar 6. kita melihat latensi yang dilaporkan oleh paket ping ICMP 1 detik untuk lalu lintas jaringan sesungguhnya (dibagi dengan 2 untuk memberikan perkiraan penundaan satu arah). Ini menunjukkan penundaan dengan nyaman di bawah sekitar 5ms hampir sepanjang waktu. Gambar 6 Latency Dilaporkan oleh Paket Ping ICMP 1-Kedua untuk Lalu Lintas Jaringan Real Pada Gambar 7. kita melihat latensi yang dilaporkan oleh PNQM untuk lalu lintas yang sama pada waktu yang sama. Di sini kita melihat bahwa dengan mengukur latency satu arah dari paket aplikasi yang sebenarnya, kita mendapatkan gambaran yang sangat berbeda. Di sini latency terlihat melayang sekitar 20 ms, dengan semburan sesekali jauh lebih tinggi. Penjelasannya adalah karena ping hanya mengirim paket hanya setiap detik, itu benar-benar kehilangan sebagian besar latensi lalu lintas aplikasi. Sebenarnya, hasil ping biasanya hanya mengindikasikan delay propagasi round trip daripada latensi aplikasi yang realistis di seluruh jaringan. Gambar 7 Latency yang Dilaporkan oleh PNQM untuk Lalu Lintas Jaringan Nyata Pada contoh kedua (Gambar 8), kita melihat perbedaan dalam pemuatan beban atau tingkat kejenuhan yang dilaporkan antara tampilan rata-rata 5 menit dan tampilan mikroburst 5 ms (BQM dapat melaporkan microbursts down Sekitar 10-100 nanosecond akurasi). Garis hijau menunjukkan rata-rata utilisasi rata-rata 5 menit menjadi rendah, mungkin sampai 5 Mbits. Plot biru tua menunjukkan aktivitas microburst 5ms yang mencapai antara 75 Mbits dan 100 Mbitss, kecepatan LAN efektif. BQM menunjukkan tingkat granularitas ini untuk semua aplikasi dan juga memberikan aturan provisioning yang jelas untuk memungkinkan pengguna mengendalikan atau menetralisir microburst ini. Gambar 8 Perbedaan Beban Pemuatan yang Dilaporkan Antara Tampilan Rata-rata 5 Menit dan Penerapan Microburst View BQM 5 Miliar di Jaringan Perdagangan Gambar 9 menunjukkan penyebaran BQM yang khas dalam jaringan perdagangan. Gambar 9 Penerapan BQM Khas dalam Jaringan Perdagangan BQM kemudian dapat digunakan untuk menjawab jenis pertanyaan ini: Apakah ada tautan inti Gigabit LAN saya yang jenuh lebih dari X milidetik Apakah ini menyebabkan kerugian Tautan mana yang paling diuntungkan dari peningkatan versi ke Etherchannel atau 10 Gigabit kecepatan Apa lalu lintas aplikasi yang menyebabkan saturasi 1 link Gigabit saya Apakah ada data pasar yang mengalami kerugian end-to-end Berapa banyak latensi tambahan yang dimiliki oleh failover data center experience Apakah tautan ini berukuran benar untuk menangani microburst Apakah para pedagang saya Mendapatkan update latency rendah dari lapisan distribusi data pasar Apakah mereka melihat penundaan lebih besar dari X milidetik Mampu menjawab pertanyaan-pertanyaan ini secara sederhana dan efektif menghemat waktu dan uang dalam menjalankan jaringan perdagangan. BQM adalah alat penting untuk mendapatkan visibilitas di data pasar dan lingkungan perdagangan. Ini menyediakan pengukuran latensi end-to-end granular di infrastruktur kompleks yang mengalami pergerakan data bervolume tinggi. Mendeteksi ledakan mikroba secara efektif pada tingkat sub-milidetik dan menerima analisis ahli pada peristiwa tertentu sangat berharga bagi arsitek lantai perdagangan. Rekomendasi penyediaan bandwidth yang cerdas, seperti ukuran dan analisis bagaimana jika memberikan kelincahan yang lebih besar untuk merespons kondisi pasar yang mudah berubah. Seiring dengan meledaknya perdagangan algoritmik dan meningkatnya tingkat pesan, BQM, dikombinasikan dengan alat QoS-nya, memberikan kemampuan untuk menerapkan kebijakan QoS yang dapat melindungi aplikasi perdagangan penting. Solusi Pemantauan Latency Cisco Financial Services Cisco dan Trading Metrics telah berkolaborasi dalam solusi pemantauan latency untuk aliran pesanan FIX dan pemantauan data pasar. Teknologi Cisco AON adalah fondasi untuk kelas baru produk dan solusi tertanam jaringan yang membantu menggabungkan jaringan cerdas dengan infrastruktur aplikasi, berdasarkan arsitektur berorientasi layanan atau tradisional. Trading Metrics adalah penyedia perangkat lunak analisis untuk infrastruktur jaringan dan tujuan pemantauan latensi aplikasi (tradingmetrics). Solusi Pemantauan Latency Cisco AON Financial Services (FSMS) menghubungkan dua jenis peristiwa pada titik pengamatan: Peristiwa jaringan berkorelasi langsung dengan penanganan pesan aplikasi bersamaan Arus pesanan perdagangan dan peristiwa pembaruan pasar yang serasi Menggunakan stempel waktu yang diajukan pada titik penangkapan di 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.Machine Learning Trading Systems The SPDR SampP 500 ETF (SPY) is one of the widely traded ETF products on the market, with around 200Bn in assets and average turnover of just under 200M shares daily. Jadi, kemungkinan untuk dapat mengembangkan sistem perdagangan pembuatan uang dengan menggunakan informasi yang tersedia untuk umum mungkin tampak tidak ada ramping. Jadi, untuk memberi kesempatan pada diri kita sendiri, kita akan fokus pada upaya untuk memprediksi pergerakan overnight di SPY, dengan menggunakan data dari sesi sebelumnya hari8217. Selain harga openhighlow dan close pada sesi hari sebelumnya, kami telah memilih sejumlah variabel lain yang masuk akal untuk membangun vektor fitur yang akan kami gunakan dalam model pembelajaran mesin kami: Volume harian Harga penutupan hari yang sama tahun 1982. 200 -day, 50-hari dan 10-hari rata-rata bergerak dari harga penutupan 252 hari tinggi dan rendah harga seri SPY Kami akan mencoba untuk membangun sebuah model yang memperkirakan kembalinya semalam di ETF, yaitu O (t1) - C (t) C (t) Dalam latihan ini kami menggunakan data harian dari awal seri SPY sampai akhir tahun 2014 untuk membangun model, yang kemudian akan kami uji pada data sampel yang tidak berjalan mulai bulan Januari 2015- Agustus 2016. Dalam konteks frekuensi tinggi, sejumlah besar waktu akan dihabiskan untuk mengevaluasi, membersihkan dan menormalisasi data. Di sini kita menghadapi masalah yang jauh lebih sedikit dari jenis itu. Biasanya seseorang akan membakukan data masukan untuk menyamakan pengaruh variabel yang dapat diukur pada skala dengan urutan besaran yang sangat berbeda. Tetapi dalam contoh ini semua variabel input, kecuali volume, diukur pada skala yang sama dan standardisasi bisa dibilang tidak perlu. Pertama, data dalam sampel dimuat dan digunakan untuk membuat seperangkat aturan pelatihan yang memetakan vektor fitur ke variabel minat, kembalinya semalam: Di Mathematica 10 Wolfram memperkenalkan rangkaian algoritma pembelajaran mesin yang mencakup regresi, tetangga terdekat , Jaringan syaraf tiruan dan hutan acak, bersama dengan fungsi untuk mengevaluasi dan memilih teknik pembelajaran mesin berperforma terbaik. Fasilitas ini membuatnya sangat lurus untuk membuat model pengklasifikasi atau prediksi menggunakan algoritma pembelajaran mesin, seperti contoh pengenalan tulisan tangan ini: Kami membuat model prediksi pada pelatihan SPY, yang memungkinkan Mathematica untuk memilih algoritma pembelajaran mesin terbaik: Ada sejumlah Pilihan untuk fungsi Prediks yang dapat digunakan untuk mengontrol pemilihan fitur, jenis algoritma, jenis kinerja dan sasaran, daripada hanya menerima default, seperti yang telah kita lakukan di sini: Setelah membangun model pembelajaran mesin kita, kita memuat out-of- Data sampel dari Jan 2015 sampai Agustus 2016, dan buat satu set tes: Kami selanjutnya membuat objek PredictionMeasurement, dengan menggunakan model Tetangga Terdekat. Yang dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut: Tidak banyak dispersi dalam prakiraan model, yang semuanya memiliki nilai positif. Teknik yang umum dalam kasus seperti itu adalah mengurangi mean dari masing-masing prakiraan (dan kita juga dapat membakukannya dengan membagi dengan standar deviasi). Spekulasi harga aktual vs perkiraan semalam di SPY sekarang terlihat seperti ini: Masih ada kekurangan dispersi yang jelas dalam nilai perkiraan, dibandingkan dengan pengembalian semalam yang sebenarnya, yang dapat kita koreksi dengan standarisasi. Bagaimanapun, tampaknya ada hubungan kecil dan nonlinear antara perkiraan dan nilai aktual, yang menunjukkan beberapa harapan bahwa model tersebut mungkin terbukti berguna. Dari Peramalan hingga Perdagangan Ada berbagai metode penggelaran model peramalan dalam rangka menciptakan sistem perdagangan. Rute paling sederhana, yang akan kita ambil di sini, adalah menerapkan gerbang ambang batas dan mengubah perkiraan yang disaring menjadi sinyal perdagangan. Tapi pendekatan lain mungkin dilakukan, misalnya: Menggabungkan perkiraan dari beberapa model untuk membuat ansambel prediksi Menggunakan prakiraan sebagai masukan pada model pemrograman genetika Memberi makan prakiraan ke lapisan masukan model jaringan syaraf yang dirancang khusus untuk menghasilkan sinyal perdagangan, bukan Daripada prakiraan Dalam contoh ini kita akan membuat model perdagangan dengan menerapkan filter sederhana ke perkiraan, hanya memilih nilai yang melebihi ambang batas yang ditentukan. Ini adalah trik standar yang digunakan untuk mengisolasi sinyal pada model dari kebisingan latar belakang. Kami hanya akan menerima sinyal positif yang melebihi ambang batas, menciptakan sistem perdagangan yang panjang saja. Yaitu kami mengabaikan perkiraan yang berada di bawah ambang batas. Kami membeli SPY pada saat perkiraan melebihi ambang batas dan keluar dari posisi panjang pada hari berikutnya. Strategi ini menghasilkan hasil pro-forma berikut ini: Kesimpulan Sistem ini memiliki beberapa fitur yang cukup menarik, termasuk tingkat kemenangan lebih dari 66 dan CAGR lebih dari 10 untuk periode di luar sampel. Jelas, ini adalah ilustrasi yang sangat mendasar: kami ingin mempertimbangkan komisi perdagangan, dan selip yang terjadi memasuki posisi keluar dan keluar pada periode pasca dan pra-pasar, yang akan berdampak negatif terhadap kinerja, tentu saja. Di sisi lain, kita baru saja mulai menggores permukaan dalam hal variabel yang dapat dipertimbangkan untuk dimasukkan ke dalam vektor fitur, dan yang dapat meningkatkan kekuatan penjelasan model. Dengan kata lain, pada kenyataannya, ini hanyalah awal dari sebuah proses penelitian yang panjang dan sulit. Meskipun demikian, contoh sederhana ini seharusnya cukup memberi pembaca rasa tentang apa yang terlibat dalam membangun model perdagangan prediktif menggunakan algoritma pembelajaran mesin.
Option-trading-seminar-in-malaysia
Aplikasi pilihan-perdagangan-virtual