1 撮合交易系统简介 金融市场： 为了应对更高峰值的成交量，国内各金融机构，主要是交易所和银联、中心之间需求越来越多： 其中最重要的就是撮合系统： 系统拓扑图： 委托终端/柜台： 网关：...部署 我们重点攻克后端服务的 交易系统 架构 部署
前言 Robert Carver是一位CTA策略研究与实战领域活跃的分享者，他的书Systematic Trading清晰且系统的介绍了如何构建一套多品种多周期的CTA交易系统。...最近Robert Carver在个人博客对其2021年的研究及过去在博客发表的文章做了系统化的总结，公布了其正在使用的交易系统，涉及从品种的筛选到具体的交易规则。...研究踩坑：哪些可以做，哪些不可以做 我从2013年到2021一直在使用这套交易系统，并且在2020年把策略的执行切换到了pysystemtrade（作者的开源框架）。...soon) Kurtosis as a trading rule (too complex and didn't work as well as expected) 以下方法确实有效，且已经应用在了今年的交易系统改进中...现在我总结性的概括一下我筛选标的/市场的流程： 阶段性的关注下经纪商（盈透）现在可供交易的品种； 维护一个关注品种的清单 (当前清单中有64个品种)； 从barchart.com提取历史数据，并加入到当前的交易系统
电商系统演进的主要驱动力是业务发展带来的规模和复杂度的挑战，不同阶段解决的主要矛盾不同。
交易服务器部分 2. 应用层防火墙 3. 集群实现 4. Data feed 报价系统的设计 5. 核心交易系统的设计 5.1. 协议部分 5.2. 订单处理 6. 管理员控制台的设计 6.1....交易服务器部分 图 1. 交易服务器架构蓝图 image.png 可以简单的讲交易服务器分为三大块：报价，交易，管理。 图 2. 交易服务器设计 image.png 2....所以设计交易系统我们要考虑不同操作系统的差异与不同语言的通信。...核心交易系统的设计 交易系统的核心就是处理订单，开仓，平仓，挂单等等。下图展示了订单处理的内部模型。 图 5. Trade Core ? 5.1....管理员控制台的设计 通常交易系统有两个控制台，分别是Adminstrator与Manager，Adminstrator是给运维人员使用，用于服务器配置，例如权限分配，性能监控，日志查看等等。
订单交易系统随着业务的发展，逻辑也越来越多，需要进行重构，之前已经把交易模块拆分了，目前还需要再把订单系统进一步拆分 当前的问题 订单相关代码都放在一起，随着业务发展，逻辑越来越复杂 履约和查询（...批量查询和导出相关逻辑，不再查询业务MySQL，改为查询ElasticSearch ps: 重构时，要注意哪些业务是基本固定的，哪些是经常变动的，需要把变动的逻辑尽量放到一起 参考 重构：改善饿了么交易系统的设计思路
交易过程： 客户下单 客户完成支付 商家接单 商家发货 从软件开发角度， 还有一些非功能性需求需要实现： 性能： 特别是秒杀的时候，如何满足高频率的支付需求？ ...
系统稳定性和系统可用性是对在线系统很重要的两个评价指标，也是最重要的系统能力，系统可用性或者成熟度不足，将会造成重大的事故或者经济损失。
《两张图看懂交易系统》 文中的两张图是笔者用了几个小时随便画随意出，基本概括了交易系统基本原理，同事也加入了一些我个人的想法，例如分布式的概念。此图方便大家理解交易系统。
什么是量化交易？确切地说，量化交易属于人工智能的一个应用分支，它利用计算机的强大运算能力，用数学模型来模仿人的思维作出决策，通过数据建模、统计学分析、程序设计等...
注意：也可能存在优惠券预冻结后，交易这边的服务器宕机了，废单消息没有发送成功。此时可以参考RocketMQ的回查机制，通过轮询任务，扫描出相关记录，反查订单状态，决定最终提交或回滚。
本篇推文将分三个部分由浅到深，为大家介绍算法交易系统架构的细节： 算法交易系统概述 算法交易系统要求（重点） 算法交易系统架构（超重点） 第一部分：算法交易系统概述 算法交易是使用计算机算法自动做出交易决策...模型的选择直接影响算法交易系统的性能。使用多个模型（集合）可以提高预测精度，但会增加实现的复杂性。该模型是算法交易系统的大脑。...第二部分：算法交易系统要求 算法交易系统（ATs）使用计算算法制定交易决策，提交指令，并在提交后管理指令。近年来，算法交易系统越来越受欢迎，目前已占据通过国际交易所进行的大部分交易。...第三部分：算法交易系统架构 前面两部分我们介绍了智能算法交易系统的概念，以及生产算法交易系统的功能性和非功能性要求。...算法交易系统架构应被视为一个对于个人和组织想要设计他们自己的算法交易系统的参考点。 ? —End—
如何设计并实现一个数字货币交易系统 证券交易系统是金融市场上能够提供的最有流动性，效率最高的交易场所。...和传统的商品交易不同的是，证券交易系统提供的买卖标的物是标准的数字化资产，如USD、股票、BTC等，它们的特点是数字计价，可分割买卖。 ...证券交易系统通过买卖双方各自的报价，按照价格优先、时间优先的顺序，对买卖双方进行撮合，实现每秒成千上万的交易量，可以为市场提供高度的流动性和价格发现机制。 ...一个完整的数字货币交易系统是由用户系统（sso）、账户系统（account）、订单系统（order）、撮合系统（match）、以及清算系统（ clearing ）、行情系统（market）和钱包系统（wallet...SSO：用户全局登录，身份验证，权限现在； account：用户用户数字货币相关操作，查看账户、划转、冻结等操作； order：提供给下单，撤单，委托列表，历史交易记录； match： 撮合引擎是交易系统的核心
关于比特币套利交易的文章，坊间一搜一大堆，尤以 2014，2015 为甚。那时交易所间价差相当可观，套利的机会很多，躺着赚钱并非难事。如今，套利区间收窄，留在沙...
TiDB 数据库的扩容已在官方文档进行了详细的说明（https://pingcap.com/docs-cn/op-guide/horizontal-scale/）并被各路大咖广泛提及，但缩容迁移并在银行交易系统上的实践却少有分享...进入主题，先交代下环境，服务器集群采用 NVMe+SSD 的存储方案构建了 16 个 TiKV 实例，作为重要的核心支付类系统，两地三中心五副本不可少，每个 TiKV 上 8K+ 个 region。
比如，需要新增服务实例进行扩容，服务器环境搭建就挺费时间的。另外，很多人肯定会经历过，同一份代码的程序在测试环境跑得好好的，但到了生产环境就出错了。
比如某个数据中心园区主光纤被挖断，可能造成几千台服务器不可用，引发整个数据中心服务瘫痪。...但整体上无数个服务实例分散在数据中心多个机房几千台服务器上，服务之间通过RPC调用，调用链路复杂，呈网状结构。
抽离后，那整个交易系统的整体架构就变成了下图所示： ?...而且，因为撮合的规则，要求撮合时只能串行，不能并行，所以也没法用横向扩容服务器的方式来提高整体性能。...内存撮合的性能，一台很普通的服务器都能轻松达到 1 万 TPS，内存配置高的甚至达到 10 万 TPS 也不是难事。...最终，我们的交易系统整体架构又变成了下图： ? 总结 至此，1.0 版本遗留的几个重要问题就一一解决了，解决完这些问题后，我们的版本可以说就升级到 2.0 了。...---- 往期文章： 交易系统架构演进之路（一）：1.0版
而具体到我们的交易系统中，应该在哪些地方做限流呢？主要就是对接口做限流，而我们的接口可以分为几大类：管理端 API、客户端 API、开放 API、服务内部 API。...工具的选型方面，使用最广泛的当属 Nginx，Nginx 除了做负载均衡还可以做静态 Web 服务器、缓存服务器、反向代理服务器等。...不同于服务端负载均衡是将下游的服务器列表存储在独立的负载均衡服务器里，客户端负载均衡则是将下游的服务器列表保存在上游服务里，而且下游服务的集群服务器列表是从注册中心获取并存储的，再根据实现的负载均衡算法选定对应的服务器实例进行请求的下发...如果请求量不大，则可能会出现请求集中在某些服务器的情况。 加权随机法：即给每台服务器配置权重值，权重值高的则接收到请求的概率就会较高，适合于服务器的资源配置不一样的场景。...最小连接法：将请求分配到当前连接数最少的服务器上，可以尽可能地提高服务器的利用效率，但实现比较复杂，需要监控服务器的请求连接数。
交易系统承担了整个交易链路上的所有交易相关的流量，同时交易系统上时常会组织一些营销，大促相关的活动，所以需要面对着因大促造成的瞬时流量激增的情况。...所以如何做好服务拆分后的交易系统稳定性也就尤为重要。 主要方式一般是：自动预案，限流保护。...但是在一个链路过长的交易系统中，势必会有一些系统因各种原因不能很好的服务于链路请求，这种情况可以依据系统优先级，在系统稳定性受到挑战时进行降级，而确保核心路径不受影响。
对于交易平台这样的系统，大部分情况下用 HTTP 是比较合适的，安全性较高，且无状态的，高并发情况下也容易扩展 HTTP 服务器。...首先，我们有发送邮箱验证码的接口，这就需要用到邮箱服务，那第一个需要考虑的问题就是：是自己搭建邮箱服务器，还是选择第三方邮件发送平台？自己搭建的成本比较高，因此普遍都是采用第三方。...邮箱验证码需要在注册时进行检查验证的，因此，这个验证码就需要在服务器存储起来，有两种存储方案，一是持久化到数据库，二是用缓存。...刚好，交易系统对复杂事务和复杂查询的场景还是比较常见的，所以 MongoDB 并不太合适，因此我们只能选择 MySQL。...如果有时间，我也可能会自己编写代码实现一套交易系统，并可能开源，但不能确定。
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