“在這里,一切都瞬息萬變,人們愿意用一切來交換一微秒!”
在財經暢銷書《高頻交易員:華爾街的速度游戲》中,作家邁克爾?劉易斯通過驚心動魄的故事講述了高頻交易背后一場足以刷新我們認知的網絡技術大對決。
(資料圖片)
為了將信號傳輸時延縮短3毫秒,不惜動用2000多名工人夜以繼日地鑿穿巖石,挖開河床,以讓鋪設的光纜線路盡可能走直線。為了這3毫秒,哪怕線路月租費用高達30萬美元,高頻交易機構們也蜂擁而至。而當傳輸線路的物理距離無法再縮短時,人們開始關注線纜兩端的服務器、交換機等設備,以贏得區區幾微秒的時間差......
天下武功,唯快不破。在高頻交易中,交易系統的處理速度是致命武器。如今,隨著計算機技術和金融科技不斷進步,尤其是投資者機構化發展步伐加快,推動量化交易和高頻交易加速發展,這場速度的角逐已從毫秒級、微秒級升級至納秒級。那在“納秒必爭”激烈競爭中,交易系統組網技術如何持續演進?
一場時延大對決
什么是量化高頻交易?在數字化、信息化時代,利用海量數據分析進行實時決策已成為主流趨勢,在金融投資領域也不例外,量化交易正是順應這一趨勢而生的時代產物,其依據龐大的歷史交易數據作回測分析,并通過計算機技術實現自動化決策和執行交易,以幫助投資者避免情緒化交易及更好管理大規模資金,實現穩定盈利。而高頻交易作為量化交易的一個重要分支,是指通過自動交易系統從極為短暫的市場變化中尋求獲利的一種交易方式。
具體而言,一次完整的交易流程主要分為接收行情信息、分析行情、發出訂單并成交三個步驟。在高頻交易中,要在瞬息萬變的市場中把握先機,要求有一套足夠快的交易系統,既能快速將行情信息從交易所傳遞至客戶策略服務器,也能快速將訂單發送至交易所。從接收交易所行情入口到下單至交易所之間產生的端到端時延,是衡量交易系統能力的重要依據,也是高頻交易能否成功的關鍵。
那到底有哪些因素影響交易系統的端到端時延?交易系統通常由行情柜臺、交易柜臺、策略服務器、交換機等設備組成,交易軟件、服務器、網卡、交換機等軟硬件設備的性能都會直接影響交易系統的整體延遲。其中,交換機作為整個系統連接的橋梁,是影響系統延遲的關鍵因素,已成為證券和期貨公司“軍備競賽”的關鍵設施。
如何降低交換機時延?
我們先來回顧一下以太網交換機的工作原理。眾所周知,以太幀由前導碼、目的地址、源地址、類型、數據和幀末尾的校驗序列FCS組成。從幀結構很容易理解,交換機在轉發以太幀時通常采用存儲轉發(Store&Forward) 模式,當從某個端口收到一個以太幀數據包時,會通過目的地址查找與之相對應的目的端口,再通過FCS檢查該幀在傳輸過程中是否出現損壞,如果沒有,然后將該幀復制到目的端口。
以太幀結構
整個過程中,從查找地址,到把整個以太幀放入緩存區并進行FCS檢查,都會產生延遲。同時,對于組播報文,在根據VLAN和端口列表進行組播復制過程中,也會產生延遲,端口數量越多,組播復制延遲越大。據統計,傳統交換機轉發時延一般是800ns以上,有的設備甚至到1us,這顯然無法滿足高頻交易中對交易系統的極低時延要求。
如何破解?超低時延交換機應運而生,超低時延交換機分為L1、L1.5和L3三類。其中L1超低時延交換機繞開了OSI模型下對數據逐層封裝和剝離的傳遞過程,直接在最底層的物理層進行比特級數據傳輸,就好比讓"0"、"1" 比特流在一條光纖上直通傳輸一樣,從而相比二層或三層交換機可大幅縮短時延。通過交叉開關矩陣,L1交換機不僅支持任意兩個端口之間的數據流“快進快出”,而且一個輸入端口支持連接多個輸出端口,可將數據流從一個端口同時發送給多個端口。
通過CDR(Clock Data Recovery,時鐘數據恢復)電路,對通過的信號進行重整再生,可在不損失信號完整性的前提下,按需多次復制數據流。在極速交易系統組網中,交換機通常連接多臺策略服務器,通過這些技術可將行情數據快速分發至各個客戶策略服務器。
L1.5超低時延交換機通過交叉矩陣結構、CDR電路、FPGA應用等技術,還能構建出效果大于L1的能力,更好匹配高頻交易需求。在極速交易系統組網中,交換機通常連接多臺策略服務器,并將來自多臺策略服務器的數據流匯聚傳輸至交易所,在這個過程中由于需對同時到達的數據包進行緩存處理,從而導致傳輸延遲較高。而L1.5超低時延交換機采用基于FPGA的多路復用技術可大幅降低該延遲,利于將訂單快速發送至交易所。
L3超低時延交換機摒棄傳統交換機的存貯轉發模式,采用Cut-Through模式轉發,收到報文頭后根據目的MAC或者目的IP確定出端口,然后直接轉發到出端口,同時對報文的處理做了流程上的優化,省去了傳統模式下接收完整報文和報文處理所消耗的時延。
通過以上技術,一般可以將L1交換機的數據轉發時延做到幾納秒,將L1.5交換機多路復用時延做到幾十納秒,L3交換機的轉發時延做到幾百納秒。
全場景覆蓋:新華三推出超低時延交換機極速交易方案
物理層交換技術降低了單個交換機的時延,為構建極速交易系統打下了良好的基礎,但如上所述,在高頻交易中,從接收行情信息到報盤至交易所需經過多跳網絡設備,整個系統的端到端時延才是最終決定高頻交易能否成功的關鍵,因此,要系統性提升時延性能,還需覆蓋全鏈路、全場景的超低時延交換機解決方案來實現。對此,新華三基于在交換技術二十多年的深厚積累,以及對極速交易系統的深入理解,投入核心研發力量開發并最新推出了L1(S6116-48X)、L1.5(S6116-48X-M)、L3(S6826-48Y8C/S9826-32C)全系列超低時延交換機,以業界領先的時延性能打造出覆蓋行情、交易、風控等全業務場景的極速交易方案。
圖示:新華三超低時延交換機產品
L1(S6116-48X)超低時延交換機通過邏輯矩陣定制化設計及特殊設計的信號再生和增強技術,可提供最小1.5ns的數據轉發時延,完美契合行情廣播下發場景,且支持對以太網報文的端口統計,具有普通以太網交換機的可維護性。
該L1超低時延交換機主要支持Patch panel、Tapping、Fan-out三種典型應用??赏ㄟ^配置Patch Panel,實現任意兩端口之間的流量雙向快速流通;可通過Tapping功能將從指定端口接收到的流量鏡像到其他端口,使金融客戶可以實時保存交易數據,利用服務器分析這些鏡像過來的數據實現交易監管和后期追溯;通過Fan-out功能實現流量的1:N快速復制,把流量從一個端口同時發送給多個端口,實現時延小于4ns的行情數據快速分發。
L1.5(S6116-48X-M)超低時延交換機進一步引入了業內領先的FPGA鏈路復用、精準時間戳處理等技術,主要在極速交易場景中完成策略機上行數據的多路復用,及行情數據及回程數據的鏈路解復用。
在策略機至交易所的上行方向,L1.5超低時延交換機通過基于FPGA的鏈路復用技術,可實現最小35ns的數據轉發時延。
在交易所至策略機的下行方向,L1.5超低時延交換機采用鏈路解復用和Fan-out兩種技術,來保證行情數據快速、安全傳輸。對于追求極致低時延和對安全要求不高的場景,Fan-out功能通過交叉矩陣以低于4ns的時延將行情數據極速分發至多個策略機。對于有一定安全要求的場景,FPGA鏈路解復用技術將收到的報文廣播復制到同一個MUX組的所有端口,并通過在下行口配置ACL,實現不同用戶的策略機隔離,避免出現金融安全的問題。
同時,該L1.5超低時延交換機還支持鏡像匯聚功能,可通過FPGA在報文的入端口打時間戳,再送到內部緩存,然后通過FPGA鏡像引擎轉發到鏡像出端口,從而能更好幫助客戶進行交易數據收集、分析、監管和回溯等。
對于L3(S6826-48Y8C/S9826-32C)超低時延交換機,可提供最小450ns的數據轉發時延,支持豐富的二、三層特性,支持與交易所構建穩定的BGP鄰居路由以及行情組播分發特性,能顯著提升極速交易網絡傳輸效率。
目前,新華三全場景低時延交換機已得到多家高頻交易系統、期貨、證券等客戶的廣泛應用和高度認可。
后記
到今天,隨著科技不斷進步,量化交易和高頻交易已逐漸成為市場的主流。目前歐美金融市場量化交易和高頻交易的比例超過百分之七十,亞洲市場超過百分之二十。從國內市場看,據相關數據顯示,A股機構投資者持股占比已超過37.8%,國內量化私募總規模已超過萬億,量化交易和高頻交易快速增長已是大勢所趨。
在此趨勢下,新華三推出業界領先的全系列超低時延交換機,并將之落地應用于實際業務中,無疑將助推極速交易在證券期貨行業的快速發展,進而助力提升市場的流動性和效率。
值得一提的是,新華三還聯合生態伙伴成立了量化金融實驗室,繼續在極速交易領域深入探索,聚焦交易時延、可靠性、穩定性等關鍵性能指標,研發更多場景化的量化解決方案和前沿技術。相信以后將進一步推動極速交易系統時延不斷向0秒逼近,為我國金融科技快速發展持續添磚加瓦。
關鍵詞:
上一篇:玩轉Netty,從“Hello World”開始!_全球快看
下一篇:最后一頁
X 關閉
X 關閉
- 15G資費不大降!三大運營商誰提供的5G網速最快?中國信通院給出答案
- 2聯想拯救者Y70發布最新預告:售價2970元起 迄今最便宜的驍龍8+旗艦
- 3亞馬遜開始大規模推廣掌紋支付技術 顧客可使用“揮手付”結賬
- 4現代和起亞上半年出口20萬輛新能源汽車同比增長30.6%
- 5如何讓居民5分鐘使用到各種設施?沙特“線性城市”來了
- 6AMD實現連續8個季度的增長 季度營收首次突破60億美元利潤更是翻倍
- 7轉轉集團發布2022年二季度手機行情報告:二手市場“飄香”
- 8充電寶100Wh等于多少毫安?鐵路旅客禁止、限制攜帶和托運物品目錄
- 9好消息!京東與騰訊續簽三年戰略合作協議 加強技術創新與供應鏈服務
- 10名創優品擬通過香港IPO全球發售4100萬股 全球發售所得款項有什么用處?