基于亞馬遜雲科(kē)技的量化交易業務架構總覽

發布時間：2022-02-09 浏覽次數：2741

本文轉載于亞馬遜雲科(kē)技，更多詳情，請(qǐng)參考官網。



背景介紹

在數字金融體(tǐ)系中，許多客戶都(dōu)充分(fēn)利用亞馬遜雲科(kē)技快(kuài)速、穩定的全球基礎設施構建他(tā)們的業務，優化訪問(wèn)、分(fēn)析和決策的效率，提高業務擴展的彈性，完善業務運行的穩定性。同時在高頻交易場景中，無論是行情數據同步、預測分(fēn)析還(hái)是決策下單，速度都(dōu)是至關重要的因素。本文總結了一些量化交易場景下可(kě)以借鑒的最佳實踐，幫助您更好的使用亞馬遜雲科(kē)技服務。

01

選擇延遲最低的部署位置

亞馬遜雲科(kē)技的基礎設施遍布全球，爲客戶的業務部署提供了豐富的選擇空間。到目前爲止，亞馬遜雲科(kē)技在全球26個地理(lǐ)區域（Region）内運營着 84個可(kě)用區（Availability Zone），每個可(kě)用區内包含多個數據中心，這些數據中心、可(kě)用區和 亞馬遜雲科(kē)技 區域之間都(dōu)通過高可(kě)用、低延遲的私有網絡基礎設施進行互連，使得(de)所有亞馬遜雲科(kē)技資源之間的訪問(wèn)快(kuài)速、穩定。借助亞馬遜雲科(kē)技全球資源和網絡，量化交易架構可(kě)以快(kuài)速部署、穩定運行，獲得(de)最低的訪問(wèn)延遲，并實現靈活的遷移和擴展。

對于高頻交易來(lái)說(shuō)，訪問(wèn)延遲決定着交易的結果是否能達到預期。如(rú)果您要訪問(wèn)部署在亞馬遜雲科(kē)技上的金融服務，使用亞馬遜雲科(kē)技意味着請(qǐng)求會通過亞馬遜雲科(kē)技骨幹網絡到達您要訪問(wèn)的客戶端，與請(qǐng)求在Internet中傳輸相(xiàng)比延遲更低、穩定性更高；如(rú)果服務部署在與客戶端所在區域相(xiàng)同的區域，那麽延遲會更低，同一區域内資源互訪的延遲隻有幾毫秒；爲了提高可(kě)用性，每個區域的不同可(kě)用區相(xiàng)隔一定距離(lí)（100公裡(lǐ)以内），互相(xiàng)之間完全隔離(lí)，如(rú)果您将亞馬遜雲科(kē)技資源與請(qǐng)求對端的資源部署在同一可(kě)用區，請(qǐng)求發生(shēng)在同一可(kě)用區内，延遲将降到最低。
圖示：使用亞馬遜雲科(kē)技之外的資源訪問(wèn)亞馬遜雲科(kē)技上部署的服務時，需要經過複雜的網絡環境，可(kě)能産生(shēng)較多延遲。
圖示：使用亞馬遜雲科(kē)技資源訪問(wèn)亞馬遜雲科(kē)技上部署的服務時，通過亞馬遜雲科(kē)技全球骨幹網高速通信，網絡環境好、延遲低。

02

使用PrivateLink進一步提升安全性并降低成本

對于訪問(wèn)安全性要求高的團隊，在與API服務提供商（如(rú)交易所）協商後，可(kě)以使用亞馬遜雲科(kē)技 PrivateLink提高訪問(wèn)的安全性。亞馬遜雲科(kē)技 PrivateLink 可(kě)以在 VPC、亞馬遜雲科(kē)技服務和本地應用程序之間通過 Amazon 網絡安全地提供私有連接。您的客戶端服務提供商可(kě)以将他(tā)們的應用程序配置爲亞馬遜雲科(kē)技PrivateLink支持的服務，之後您可(kě)以使用VPC endpoint，在他(tā)們的服務和您的VPC之間創建連接，這樣您的請(qǐng)求就(jiù)會通過私有網絡更安全、更迅速地到達目标服務。亞馬遜雲科(kē)技PrivateLink的工(gōng)作(zuò)方式如(rú)下圖。

03

降低決策過程的延遲

在對外訪問(wèn)延遲盡可(kě)能降低之後，進一步優化的空間就(jiù)在于自(zì)動化決策的延遲。決策延遲的降低在架構層面體(tǐ)現在三個細節：公有子網部署、集中同一可(kě)用區部署、使用置放(fàng)群組。

亞馬遜雲科(kē)技的網絡基礎服務VPC（Virtual Private Cloud）提供雲上的虛拟私有網絡，EC2、RDS、ElastiCache等服務都(dōu)部署在VPC中，它們可(kě)以通過VPC的組件(jiàn)——互聯網網關（Internet Gateway）來(lái)與互聯網通信。每一個VPC屬于一個區域，其中可(kě)以劃分(fēn)子網，每個子網屬于一個可(kě)用區，您可(kě)以在子網中啓動亞馬遜雲科(kē)技資源。同一VPC内的各個子網之間是可(kě)以互相(xiàng)訪問(wèn)的，您可(kě)以根據業務模塊的不同，将需要更高安全性的EC2（如(rú)決策服務器）放(fàng)在私有子網中，與其他(tā)實例内部通信，通過NAT Gateway發起向外的請(qǐng)求；而将需要更低延遲的EC2（如(rú)行情同步、下單服務器）放(fàng)在公有子網中，直接通過Internet網關向外發起請(qǐng)求，使訪問(wèn)更便捷。

爲了提高可(kě)用性，很多場景的最佳實踐是跨可(kě)用區部署（如(rú)負載均衡器Elastic Load Balancer，自(zì)動擴展AutoScaling，托管關系型數據庫RDS，托管内存數據庫ElastiCache等），防止單可(kě)用區故障對服務産生(shēng)影(yǐng)響；但(dàn)在高頻交易的場景下，跨可(kě)用區部署可(kě)能會增加訪問(wèn)延遲，那麽使用單可(kě)用區部署來(lái)提高訪問(wèn)速度是一種适當的策略。例如(rú)ElastiCache的Redis集群模式部署，選擇多個可(kě)用區會提高可(kě)用性，但(dàn)同時也可(kě)能增加訪問(wèn)延遲；使用單可(kě)用區做集群部署，并且将訪問(wèn)Redis集群的EC2也部署在相(xiàng)同的可(kě)用區内，這樣損失了一部分(fēn)可(kě)用性，但(dàn)優化了決策速度。

04

節約模型訓練與預測時間

如(rú)果您的量化交易邏輯涉及到機(jī)器學習的分(fēn)析和預測，那麽節約模型預測的時間也會是整個量化交易過程中的重要一環。除了盡可(kě)能優化預測邏輯之外，節點部署上同樣建議(yì)使用單可(kě)用區部署，并使用置放(fàng)群組使得(de)EC2之間的通信延遲盡可(kě)能低。在使用機(jī)器學習算法，如(rú)常用的RNN、LSTM、GRU、Reinforcement Learning等訓練模型的過程中，Amazon Deep Learning AMI與亞馬遜雲科(kē)技的機(jī)器學習平台Amazon SageMaker可(kě)以幫助您進一步縮短(duǎn)模型訓練與預測的時間。

05

小結

綜上所述，使用亞馬遜雲科(kē)技部署量化交易架構的最佳實踐包括選擇延遲最低的區域與可(kě)用區、單可(kě)用區部署并使用置放(fàng)群組降低通信時延、使用Deep Learning AMI 或 SagaMaker節約模型訓練與預測時間等。在此基礎之上，您可(kě)以優化代碼，使得(de)判斷與處理(lǐ)的用時更少，盡可(kě)能減少從(cóng)交易信号出現到完成交易指令整個流程的時間，在瞬息萬變的市場中赢得(de)先機(jī)。


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