Packets, Transactions and Queues: Design Principles for HFT Systems from a Measurement Study of CME Market Data
من خلال تحليل بيانات سوق بورصة شيكاغو التجارية (CME) لأكثر من عام، تتحدى هذه الورقة التصميم التقليدي للتداول عالي التردد (HFT) أحادي المسار عبر إثبات أنه في حين يكفي مسار واحد لمعالجة حزم البيانات ضمن الفترة الفرعية، فإن بنية المسارات ثنائية المراحل يمكن أن تقلل بشكل كبير من ذيول الطوابير الناتجة عن طفرات المعاملات، شريطة أن يؤدي التقسيم إلى تقصير أبطأ مرحلة في النظام.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
في عالم التداول عالي التردد، حيث تشتري الحواسيب الأسهم وتبيعها في أجزاء من الثانية، لا تُعد السرعة مجرد ميزة فحسب؛ بل هي اللعبة بأكملها. تعمل هذه الأنظمة على فرضية بسيطة: إذا كان بإمكانك معالجة معلومات السوق بشكل أسرع من أي شخص آخر، يمكنك الربح من فروق الأسعار الضئيلة قبل أن تتلاشى. وللقيام بذلك، يبني المهندسون برمجيات متخصصة تستمع إلى تدفق مستمر من البيانات من بورصات الأسهم، وتفك شفرتها، وتتخذ القرارات في غضون ميكروثانية. لسنوات، عملت هذه الصناعة وفق قاعدة صارمة: إبقاء الجزء الأكثر أهمية من هذا البرنامج على نواة معالج واحدة. كان المنطق هو أن نقل البيانات بين النوى المختلفة، أو "الخيوط" (threads)، كان بطيئاً ومحفوفاً بالمخاطر، مما يضيف تأخيرات من شأنها أن تدمر سرعة النظام. عامل هذا النهج البرمجيات كعامل واحد مركز لا يسلم مهامه أبداً، اعتقاداً منه بأن أي انقطاع سيكلف أكثر من العمل نفسه.
ومع ذلك، اعتمد هذا الاعتقاد السائد لفترة طويلة على افتراض حول كيفية وصول بيانات السوق: وهي أنها تأتي في تدفق ثابت وعشوائي، مثل قطرات المطر التي تسقط في فترات غير متوقعة. لو كان الأمر كذلك، لكان نهج العامل الواحد هو الأسرع بالفعل. ولكن ماذا لو لم تكن البيانات تسقط بشكل عشوائي؟ ماذا لو وصلت في دفعات مفاجئة وكثيفة، حيث تصطدم بالمنظومة آلاف التحديثات في طرفة عين؟ تشير دراسة قياس جديدة لبيانات السوق الحقيقية من بورصة شيكاغو التجارية إلى أن القاعدة القديمة قد تكون خاطئة في أكثر اللحظات ازدحاماً. فمن خلال تتبع مليارات حزم البيانات على مدار أكثر من عام، اكتشف الباحثون أن بيانات السوق لا تصل بشكل عشوائي، بل تصل في مجموعات متراصة، حيث يؤدي حدث واحد إلى سلسلة سريعة من الأحداث الأخرى، مما يخلق نمطاً "ذاتي الاستثارة". هذا الاكتشاف يغير حسابات السرعة؛ فقد تبين أنه عندما تصل البيانات في هذه الدفعات المحددة والمتجمعة، فإن تقسيم العمل عبر معالجات متعددة يمكن أن يجعل النظام أسرع وأكثر موثوقية، بشراً بشرط تصميم النظام للتعامل مع إيقاع هذه الدفعات بشكل صحيح.
بدأ الباحثون بالنظر إلى تدفق البيانات الخام أثناء انتقالها من محرك المطابقة في البورصة، حيث تتم معالجة الأوامر، إلى حواسيب المتداولين. لقد تتبعوا كل حزمة بيانات، مع تدوين الوقت الذي غادرت فيه البورصة ووقت وصولها بدقة. ووجدوا أن نظام البورصة يعمل كحارس بوابة بحد أقصى للسرعة. فحتى عندما يعالج محرك المطابقة الأوامر بسرعة فائقة — أحياناً في غضون جزء من الميكروثانية من بعضها البعض — لا يستطيع ناشر بيانات البورصة إرسالها جميعاً دفعة واحدة. بل يرسلها واحداً تلو الآخر، مع وجود فجوة زمنية لا تقل عن 7.5 ميكروثانية بين كل حزمة وأخرى. وهذا يخلق قطاراً من حزم البيانات التي تصل إلى حاسوب المتداول بتباعد منتظم وإيقاعي، بغض النظر عن مدى الفوضى التي كانت تحدث في المصدر.
هذا الوصول الإيقاعي هو المفتاح للنتائج الجديدة. بنى الباحثون محاكاة حاسوبية لاختبار كيفية تعامل التصميمات البرمجية المختلفة مع هذا الإيقاع المحدد. وقارنوا بين النهج التقليدي أحادي الخيط، حيث يقوم معالج واحد بكل العمل، وبين خط أنابيب متعدد المراحل، حيث يتم تقسيم العمل بين عدة معالجات تعمل بالتتابع. وفي المحاكاة، قاموا بتغذية النظام بالتوقيت الدقيق لحزم البيانات الحقيقية. وكانت النتائج واضحة: بالنسبة للمهام التي تستغرق وقتاً أطول من الفجوة البالغة 7.5 ميكروثانية بين الحزم، يتسبب النهج أحادي الخيط في تراكم هائل للبيانات. فعندما تصل دفعة من البيانات، يغرق المعالج الواحد في العمل، ويصبح التأخير للحزم القليلة الأخيرة في الدفعة أطول بعشرات المرات من المهمة نفسها. هذا التأخير هو "الذيل" الذي يخشاه المتداولون، لأنه يعني أن قراراتهم تُتخذ بعد فوات الأوان.
في المقابل، تعامل خط الأنابيب متعدد المراحل مع هذه الدفعات بسهولة. فمن خلال تقسيم العمل، استطاع النظام معالجة قطار الحزم الوارد بالتوازي. فبينما كان المعالج الأول يفك شفرة الحزمة الأولى، كان الثاني يعمل بالفعل على الحزمة الثانية، وهكذا. سمح هذا للنظام بتفريغ التراكم بسرعة أكبر بكثير، مما أبقى التأخير لكل حزمة منخفضاً وثابتاً. أظهرت المحاكاة أنه بالنسبة للمهام التي تستغرق 16 ميكروثانية أو أكثر، أدى تقسيم العمل إلى تقليل أسوأ حالات التأخير بمعامل عشرة أو أكثر، مع وجود عقوبة طفيفة فقط في اللحظات العادية غير المزدحمة. وأكد الباحثون أن هذا التحسن لم يكن بسبب حجم البيانات، بل تحديداً بسبب طبيعة أوقات الوصول المتجمعة والمندفعة. فعندما قاموا بمحاكاة نفس كمية البيانات وهي تصل بشكل عشوائي، لم يقدم النظام متعدد المراحل أي ميزة، وظل النظام أحادي الخيط فعالاً.
كما استبعدت الدراسة عدة أسباب أخرى للتأخير. فقد وجدوا أن حجم حزم البيانات أو عدد الرسائل داخلها لم يكن المحرك الأساسي للتباطؤ. فحتى عندما أعادوا ترتيب البيانات لإزالة الدفعات مع الحفاظ على نفس عدد الحزم، اختفت التأخيرات الهائلة. أثبت هذا أن المشكلة تتعلق بحيز زمني بحت يتعلق بتوقيت الوصول. كما نظر الباحثون في البورصة نفسها لفهم سبب وصول البيانات في هذه المجموعات. ووجدوا أن محرك المطابقة في البورصة غالباً ما يعالج أوامر متعددة في وقت شبه متزامن، ويرجع ذلك على الأرجب إلى أن العديد من المتداولين يتفاعلون مع نفس الحدث في السوق في آن واحد. ومع ذلك، يقوم ناشر البورصة بعد ذلك بتوزيع هذه الأوامر وتباعدها، مما يخلق القطار الإيقاعي الذي يجب على أنظمة المتداولين التعامل معه.
بالنسبة لمصممي أنظمة التداول هذه، تقدم الورقة دليلاً واضحاً قائماً على البيانات. فإذا كان وقت معالجة النظام أقصر من الفجوة الزمنية البالغة 7.5 ميكروثانية بين الحزم، فإن القاعدة القديمة لا تزال سارية: ابقِ العمل على خيط واحد. فلا توجد فائدة من تقسيم العمل، وهذا يضيف تعقيداً غير ضروري. ولكن إذا كان وقت المعالجة أطول من تلك الفجوة، فإن النهج أحادي الخيط سيفشل أثناء الدفعات، ويجب تقسيم النظام إلى مراحل متعددة. ويؤكد الباحثون أن الهدف ليس استخدام أكبر عدد ممكن من المعالجات، بل ضمان أن يكون الجزء الأبطأ من العملية سريعاً بما يكفي لمواكبة إيقاع البورصة. كما وجدوا أن الترتيب المحدد للمعالجات يهم بدرجة أقل من ضمان معالجة المرحلة الأبطأ بكفاءة.
لا يدعي هذا العمل أنه حل كل مشكلة في التداول عالي السرعة، ولا يشير إلى أن النهج أحادي الخيط قد أصبح عتيقاً. إنه ببساطة يقدم قياساً دقيقاً للمتى يتوقف ذلك النهج عن العمل ومتى يصبح التصميم المختلف ضرورياً. ومن خلال القياس في العالم الحقيقي بدلاً من الاعتماد على النماذج النظرية، منح الباحثون المهندسين عتبة ملموسة للقياس عليها. لقد أثبتوا أن طبيعة تدفق البيانات — وتحديداً ميلها للوصول في دفعات ذاتية الاستثارة — هي التي تملي الطريقة المثلى لبناء البرمجيات التي تستهلكها. والدرس المستفد هو أنه في عالم التمويل عالي السرعة، يعد فهم إيقاع البيانات بنفس أهمية سرعة الحاسوب.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.