FPGA ใน ระบบ การซื้อขาย

FPGA ใน ระบบ การซื้อขาย

GBP- JPY -forex- สด
HK- หุ้น ตัวเลือก
Calforex   แวนคูเวอร์ ชั่วโมง


Forex- PF- อ้างการ แสดง PHP CM- อัตราแลกเปลี่ยน Acme -trading- ตัวชี้วัด การบัญชี สำหรับ เงินสด การออกกำลังกาย ของ หุ้น ตัวเลือก ไบนารี ตัวเลือก การคาดการณ์ ตลาด Forex- ผู้เชี่ยวชาญ ที่ปรึกษา ปี 2015

ฉันได้อ่านเกี่ยวกับการใช้งานระบบ HFT ต่างๆบน FPGAs คำถามของฉันคือสิ่งที่เป็นส่วนหนึ่งของระบบ HFT มีการใช้งานส่วนใหญ่บน FPGAs ปัจจุบันมี FPGAs ยังคงเป็นที่นิยมมากมีเพียงตัวจัดการฟีดที่ใช้งานบน FPGAs เนื่องจากบางส่วนของระบบเหล่านี้อธิบายข้างต้นเท่านั้นมีตัวจัดการฟีดที่ใช้งานบน FPGA เนื่องจากการเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ มากเกินไปหรือยากที่จะใช้กับ FPGAs อื่น ๆ อ้างว่าพวกเขาได้ดำเนินการกลยุทธ์การซื้อขาย FPGAs หรือใช้ NIC ประสิทธิภาพสูงแทน FPGAs เพื่อสร้างระบบ HFT Ive อ่านเกี่ยวกับวิธีการที่แตกต่างกัน แต่ฉันพบว่ามันยากที่จะเปรียบเทียบเป็นส่วนใหญ่ของผลการทดสอบในชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน ถาม 9 มีนาคม 14 เวลา 21:06 น. นี่เป็นวิธีคิด: ลองจินตนาการว่าคุณสามารถทำอะไรได้บ้างใน ASIC (เช่นฮาร์ดแวร์โดยตรง) อย่างไรก็ตามขั้นตอนการประดิษฐ์ของตัวเองมีราคาแพงและคุณได้รับการออกแบบซึ่งคุณไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ในภายหลัง ASICs ให้ความรู้สึกสำหรับงานที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเช่นการทำเหมืองข้อมูล Bitcoin ขั้นตอนวิธีการประมวลผลข้อมูลที่รู้จักกันดีเป็นต้นในทางกลับกันเรามีซีพียูธรรมดา (เช่นเดียวกับซีพียูตัวประมวลผลและ GPU) ซึ่งเป็นจุดประสงค์ทั่วไป แต่ใช้กระบวนการขนาดเล็ก (ในแง่ คำแนะนำพร้อมกัน) ชุดคำสั่งด้วยความเร็วสูงมาก FPGA เป็นจุดศูนย์กลาง พวกเขาเป็นฮาร์ดแวร์ emulators และเป็นเช่นสามารถถือเป็น 10x ช้ากว่าฮาร์ดแวร์ที่เกิดขึ้นจริง แต่ยังคงวิธี performant มากขึ้นสำหรับการดำเนินงานพร้อมกันกว่าซีพียูให้คุณสามารถใช้ตายเพื่อกระจายตรรกะของคุณตาม บางส่วนของการใช้ FPGA คือการแปลงรหัสวิดีโอ (เช่นการถอดรหัสวิดีโอ HD ในทีวี) รวมทั้งการเก็บข้อมูลต่างๆโครงสร้างข้อมูลถาวรการแยกวิเคราะห์ (การแยกวิเคราะห์ Regex) การจำลองระบบแบบไม่ต่อเนื่อง (ตัวอย่างเช่นการจำลองผลของเกมการ์ด) การใช้งานเช่น ในอวกาศหรือการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ปัญหาเกี่ยวกับ FPGA สำหรับการใช้งานเชิงควอนตัมคือไม่ดีสำหรับการคำนวณจุดลอยตัวโดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากซีพียูธรรมดาได้รับการปรับให้เหมาะสมกับสิ่งต่างๆเช่น SIMD แล้ว อย่างไรก็ตามสำหรับโครงสร้างข้อมูลแบบ fixed-point หรือ fixed-size การออกแบบของ FPGA ช่วยให้คุณสามารถกำหนดค่าอุปกรณ์ให้ทำจำนวนมากในการประมวลผลได้ในเวลาเดียวกัน บางอย่างในการซื้อขายใช้ FPGA สำหรับตัวจัดการฟีด (การแยกวิเคราะห์โดยตรงจากสตรีมเครือข่าย) รวมถึงการสร้างบางส่วนของโครงสร้างการซื้อขาย (เช่นหนังสือสั่งซื้อ) ในฮาร์ดแวร์เพื่อให้สามารถรับมือกับโครงสร้างข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วได้ โหลด CPU FPGA ส่วนใหญ่มีเป้าหมายเพื่อแก้ปัญหาการประมวลผลข้อมูลอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายในการขยายพันธุ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในทางตรงกันข้ามกับอุปกรณ์ต่างๆเช่น GPGPU (หรือการ์ดที่อาศัย PCI เช่น Xeon Phi) ซึ่งจะต้องเสียค่าปรับสำหรับการรับข้อมูลจากอุปกรณ์ ที่กล่าวว่า DMA ตัวเลือกมีการปรับปรุงในเรื่องนี้ด้วย FPGA เป็นจริงไม่มีอะไรมากไปกว่าบล็อกตรรกะเดียวกันซ้ำอีกครั้งและอีกครั้งตลอดทั้งซิลิกอนที่มีสวิทช์กำหนดเพื่อเชื่อมต่อบล็อกตรรกะร่วมกัน ทำให้ FPGA ทำได้ดีและรวดเร็วในการจัดการกับปัญหาซ้ำ ๆ ที่สามารถอธิบายได้ในวงจรฮาร์ดแวร์ที่ไม่เปลี่ยนแปลงในระหว่างการทำงาน และคุณสามารถมีหลายพันหรือหลายหมื่นของวงจรเหล่านี้ทั้งหมดทำงานแบบขนานในเวลาเดียวกันในเพียงหนึ่ง FPGA ซีพียูอยู่บนพื้นฐานของ ALU ซึ่งจะโหลดคำสั่งโหลดข้อมูลทำงานกับข้อมูลอาจเก็บผลการค้นหาไว้แล้วทำใหม่ทั้งหมด ซีพียูเป็นสิ่งที่ดีและรวดเร็วเมื่อจัดการกับปัญหาที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องทั้งในด้านขนาดและขอบเขตและการสลับระหว่างงานที่แตกต่างกัน ปัจจุบันซีพียูหรือแกนจะมีนับหลายสิบ ALUs พร้อมกับท่อแบบขนานสำหรับข้อมูลและคำแนะนำซึ่งทำให้สามารถทำงานได้อย่างรวดเร็วที่ปัญหาซับซ้อนที่สามารถทำงานแบบขนานได้ การออกแบบเหล่านี้ทำให้ FPGA ได้เร็วขึ้นเมื่อเกิดปัญหาที่เรียบง่ายขึ้นซึ่งอาจถูกโจมตีด้วยสถาปัตยกรรมแบบขนานที่กว้างใหญ่เช่นการควบแน่นลงฟีดข้อมูลหลาย ๆ ข้อมูลในเวลาไม่ถึงสองวินาทีต่อหนึ่งสายหรือทำให้เกิดการซื้อขายหรือยกเลิกการคำนวณ ในราคาที่ตรงกับรูปแบบเฉพาะ ซีพียูจะทำงานได้เร็วกว่าเมื่อเกิดปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นซึ่งต้องใช้ความเท่าเทียมกันน้อยลงเช่นการคำนวณตะกร้าซื้อการขายและการยกเลิกที่จำเป็นเพื่อรักษาความเสี่ยงที่อาจปรับตัวหรือบูรณาการแหล่งที่มาของราคาและข่าวสารที่มีอายุและคุณภาพแตกต่างกันไปในตัวชี้วัดการซื้อขายที่ใช้โดย ผู้ค้าและผู้บริหารเพื่อตัดสินใจว่าจะปรับเปลี่ยนระบบการซื้อขายแบบใด ที่ FPGAs ใช้ใน HFT ขึ้นอยู่มากในสถาปัตยกรรมของร้านค้าเฉพาะ พวกเขาใช้ดีที่สุดในการดำเนินงานที่เรียบง่ายซ้ำ ๆ และทำงานได้อย่างรวดเร็ว ซีพียูเป็นมีดของสวิสที่สามารถทำอะไรได้มากที่สุดโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความต้องการมีการเปลี่ยนแปลงและมิติของปัญหายังไม่เข้าใจอย่างสมบูรณ์ในตอนเริ่มต้น ตอบ 11 มีนาคม 14 ที่ 17:10 คำถามของคุณจริงๆทำให้ไม่รู้สึกมาก. เหมือนถามว่าสายไฟในโครงสร้างพื้นฐานการค้าใช้สายใยแก้วนำแสงเท่าไหร่และใช้ทองแดงเท่าใด คำตอบที่ดีที่สุดที่เราสามารถให้กับคุณได้คือ FPGA ไม่ใช่ bullet magic นี่เป็นการตีความกระดาษสีขาวของ Ciscos อย่างไม่ถูกต้อง มีการทับซ้อนกันน้อยมากระหว่างกรณีการใช้งานของการเปลี่ยนผ้าและของ FPGA สิ่งที่เป็นส่วนหนึ่งของระบบ HFT มีการใช้งานส่วนใหญ่ใน FPGA ปัจจุบันปัจจุบัน FPGA มักใช้ในเครื่องพิมพ์และกล่องรับสัญญาณโทรทัศน์ของเรา ฉันต้องการเน้นการประมวลผลสัญญาณดิจิตอล (DSP) บล็อกกับ ALUs. FPGA ในปัจจุบันนับร้อยบล็อก DSP ที่ตั้งโปรแกรมได้นับพัน ๆ ที่ใหญ่ที่สุด เดี๋ยวนี้คุณมีตัวประมวลผลขนาดเล็กหลายพันเครื่องไว้ให้คุณทั้งหมดสามารถคำนวณแบบขนานได้ นี่คือความคลาดเคลื่อนที่เกินจากความเท่าเทียมกันของ Xeon Phi หรือ GPUs ในความเป็นจริงหากคุณทำแบบจำลองราคาหรือแบบจำลองความเสี่ยงแบบสุ่มบน FPGA คุณจะได้รับประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นมากกว่า 100 เท่าเมื่อเทียบกับ GPU ล่าสุดและยิ่งเมื่อเทียบกับซีพียูรุ่นล่าสุด พร้อมกับบล็อก DSP ปัจจัยสำคัญอื่น ๆ ในการเพิ่มประสิทธิภาพนี้คือแคชหน่วยความจำ FPGA มีแอดแรมกระจายอยู่ภายในซึ่งทำงานได้เร็วมากทำให้สามารถแบนด์วิธของ 100TBs ที่ระดับดาต้าพา ธ การใช้ FPGAs ในปัจจุบันสำหรับกลยุทธ์ algo ทำให้ทรัพยากรการคำนวณที่มีขนาดใหญ่และพร้อมกันอย่างมากซึ่งสามารถให้ประสิทธิภาพการทำงานได้มากกว่า 100 ถึง 1000 เท่าเมื่อเทียบกับ GPU หรือซีพียู ข้อแม้หลักคือคุณจะต้องกลายเป็นความเชี่ยวชาญในการเขียนใน Verilog หรือ VHDL :) Sanjay Shah CTO Nanospeed ตอบ 5 สิงหาคม 14 ที่ 18:05 ความหลากหลายของโปรเซสเซอร์ที่มีประสิทธิภาพหลายหลักเริ่มที่จะทำทางของพวกเขาเข้าไปในฮาร์ดแวร์ เร่งพื้นที่ที่ก่อนหน้านี้เป็นเจ้าของโดย FPGAs บริษัท เช่น Tilera, Adapteva และ Coherent Logix ทั้งหมดให้ตัวประมวลผลเหล่านี้ที่นี่ในสหรัฐด้วย Enyx จากประเทศฝรั่งเศสนอกจากนี้ยังทำ inroads การวัดประสิทธิภาพที่แท้จริงของตัวประมวลผลแบบขนานอย่างหนาแน่นเหล่านี้อยู่ในความสมบูรณ์ของเครื่องมือซอฟต์แวร์ของพวกเขา Thats ที่ผู้ใช้ในอนาคตควรมุ่งเน้นความสนใจของพวกเขา ไม่มีใครต้องการโปรแกรมหรือแก้ปัญหานับหรือหลายร้อยแกนโดยใช้เทคนิคด้วยตนเอง แน่นอนมันไปโดยไม่บอกว่า IO bandwidth เป็นสำคัญ จากประสบการณ์ส่วนตัวของผมในด้านนี้ Im เห็นการยอมรับของลูกค้าเกี่ยวกับโปรเซสเซอร์ Coherent Logix เป็นตัวประมวลผลร่วมหรือตัวเร่งฮาร์ดแวร์สำหรับการเร่งความเร็วแบบ C-algo ด้วยการเพลิดเพลินไปกับวัฏจักรการออกแบบที่รวดเร็วของสภาพแวดล้อมที่ใช้ C โปรแกรมเมอร์ algo สามารถปรับแต่งรหัสไปยังเนื้อหาของหัวใจของพวกเขาและไม่ต้องกังวลกับการเข้ารหัส HDL ที่ใช้เวลาและค่าใช้จ่ายสูงสำหรับ FPGAs การแบ่งพาร์ติชั่นที่ดีที่สุดคือการให้ FPGA ทำในสิ่งที่พวกเขาทำได้ดีที่สุด - ดำเนินการซ้ำ ๆ และมีโปรเซสเซอร์หลายแกนทำในสิ่งที่พวกเขาทำได้ดีที่สุด: เร่งการทำงานของนักพัฒนาซอฟต์แวร์อัจฉริยะและความเร็วในการดำเนินการ จอห์น Irza ผู้จัดการฝ่ายพัฒนาธุรกิจ Coherent Logix, Inc. ตอบเมื่อ 6 สิงหาคมที่ 14 ที่ 0:42 เกือบทุกร้าน HFT ใช้สถาปัตยกรรม FPGA อุปกรณ์เหล่านี้ต้องได้รับการเปลี่ยนบ่อยครั้งเนื่องจากมีการปรับปรุงความเร็วท่อระบบขนาน ฯลฯ โดยเร็วเว้นเสียแต่ว่าคุณพร้อมที่จะลงทุน 2 ล้านปีคิดกลยุทธ์อื่น จำนวนมากของผู้ชายที่ทำในชีวิตประจำวันราคาย้ายด้วยปากกาและกระดาษทำพันล้านใน Omaha, NB ตอบ 201 Jul 29 16:31 คำตอบของคุณ 2017 Stack Exchange, IncShare Framework นี้ช่วยเพิ่มความเร็วในการพัฒนาแอพพลิเคชั่นของระบบการเงินที่มีความยาวคลาดต่ำ นับตั้งแต่การถือกำเนิดของการซื้อขายทางอิเล็กทรอนิกส์การแข่งขันความเร็วก็เกิดขึ้นเพื่อสร้างแพลตฟอร์มการซื้อขายที่เร็วและฉลาดที่สุด เวลาตอบสนองลดลงจากวินาทีเป็นมิลลิวินาทีไปเป็นไมโครวินาที ไดรฟ์สำหรับเวลาตอบสนองของไมโครวินาทีและเวลาย่อยไมโครวินาทีไม่สามารถทำได้กับซอฟต์แวร์หรือสถาปัตยกรรมฮาร์ดแวร์แบบดั้งเดิมซึ่งเป็นข้อเท็จจริงที่ขับเคลื่อนการใช้เทคโนโลยี Field Gateway (FPGA) ในระบบป้องกันการบุกรุกแบบ ultralow ได้ เพื่อลดความเสี่ยงในการพัฒนาโค้ดภาษาคำอธิบายฮาร์ดแวร์ (FPGA Ethernet card) ในขณะเดียวกันก็ช่วยลดเวลาในการพัฒนาด้วย AdvancedIO ได้บุกเบิกการใช้เฟรม FPGA สำหรับการสื่อสารแบบ 10 กิกะบิตอีเธอร์เน็ต (10GE) ชุดเครื่องมือสำหรับพัฒนาชุดเครื่องมือการพัฒนา ExpressIOG ของ AdvancedIO มีโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่ามีการใช้บริการทางการเงินอย่างรวดเร็วและช่วยให้สามารถพกพาการ์ด FPGA รุ่นล่าสุดได้อย่างไร้รอยต่อ - Rafeh Hulays, PhD, รองประธานฝ่ายพัฒนาธุรกิจ, AdvancedIO Systems Inc. ข้อมูลเพิ่มเติมการค้าปลีกในระบบ High Frequency Trading ตอนนี้มนุษย์ทุกคนและสุนัขของเขากำลังซื้อขายกับ FPGAs และขอบตอนนี้ก็ทื่อเหมือนช้อน แต่แทนที่จะเป็นเวลาที่จะเดินออกไป it8217s เวลาที่จะเปลี่ยนกลยุทธ์ Here8217s สิ่งที่คุณควรจะทำตอนนี้: 1 หยุดการแข่งขันในการแข่งขันแขนผลกำไรสำหรับการเป็นคนแรกที่เกมจะจบ ฮาร์ดแวร์จะก้าวหน้าเร็วกว่าที่คุณสามารถพัฒนากลยุทธ์เพื่อใช้งานได้ Don8217t แข่งขันในการแข่งขันอาวุธเว้นแต่คุณจะสามารถซื้อ Xilinx หรือ Altera ได้ พยายามหยุดการทำงานโดยเร็วเพื่อให้คำสั่งซื้อของคุณเร็วกว่าที่อื่น ค้นหากลยุทธ์อัจฉริยะมากกว่ากลยุทธ์ที่รวดเร็วและโง่ ใช้ FPGA สำหรับสิ่งที่พวกเขามีดีที่: การกระทืบหมายเลขแบบขนานที่รวดเร็ว มุ่งเน้นไปที่การประมวลผลข้อมูลตลาดเพื่อหาโอกาสทางการค้าไม่ใช้โปรโตคอลแบบ crunching เพื่อประหยัดเวลา 2 microseconds 3. ใช้ประโยชน์ฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่ Don8217t เสียเวลาของคุณในการพัฒนาฮาร์ดแวร์ที่กำหนดเองของคุณเอง ชนิดของฮาร์ดแวร์ที่ใช้ในการซื้อขายความถี่สูงมีค่าใช้จ่ายมากเกินไปในการพัฒนาและเกี่ยวข้องกับความเสี่ยงที่มากเกินไป (แดกดัน) แต่ปัญหาหลักคือเวลาในการพัฒนาซึ่งหมายความว่าเมื่อถึงเวลาที่คุณสามารถทำธุรกิจได้คุณสามารถซื้อสินค้าอื่นที่มีราคาถูกและเร็วขึ้น 4. ใช้ข้อมูลมากขึ้นกำไรต่อไปจะมาจากแพลตฟอร์มการซื้อขาย FPGA ที่ประมวลผลข้อมูลที่มาจากทุกที่และทุกอย่าง รวบรวมข้อมูลจากหลากหลายแหล่งที่ยังไม่ได้รับการพิจารณาและค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างกันที่สามารถใช้ประโยชน์ได้โดยใช้ความเร็วของ FPGA เท่านั้น เจฟเป็นผู้หลงใหลเกี่ยวกับ FPGAs, SoCs และคอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงและได้เขียนบล็อกนักพัฒนาซอฟต์แวร์ FPGA ตั้งแต่ปี 2008 ในฐานะเจ้าของ Opsero เขาเป็นผู้นำทีมเล็ก ๆ ของ FPGA ดาวฤกษ์ทั้งหมดที่มีจุดเริ่มต้นธุรกิจและ บริษัท เทคโนโลยีที่มีความสามารถด้านการออกแบบ FPGA ซึ่งสามารถโทรหาได้เมื่อจำเป็น
Forex- H4 -trading- ระบบ
ที่ดีที่สุด -forex- แกว่ง ซื้อขาย สัญญาณ