Java在量化投资等金融业的关键应用举例 - oracle

21-12-26 banq

随着零售交易的出现,以及至今已运行了十多年的牛市,股票市场从未像现在这样受欢迎。事实上,根据彭博情报公司的数据,散户投资者现在主导着美国的股票市场,几乎占到了共同基金和对冲基金的总量。

计算员和金融工程师的职业前景正在飙升。著名的金融工程硕士学位课程培养出新一代的技术专家,他们挥舞着编程工具,使交易算法大放异彩。我们也不要忘记2020年初大流行病导致的市场崩溃。伦敦LMAX 集团的首席执行官David Mercer说,这证明了系统的复原力。"就在2020年,我们的银行交易量翻了一番,其中大部分来自于algo台--所以现在大约85%的银行交易量是通过algo台来实现的。"

这就提出了金融工程的技术现状问题:为什么Java对股票市场的运行仍然至关重要的原因。但首先,我们要了解一点历史。

 

Java在金融领域的悠久历史

1969年,Instinet成为第一个在股市大厅之外进行金融产品交易的电子通讯网络(ECN)。在20世纪70年代,计算机化的订单流开始出现,而在20世纪80年代,迈克尔-布隆伯格的同名终端被引入。在20世纪90年代初,现在占主导地位的金融信息交换(FIX)协议开始作为所罗门兄弟公司和富达公司之间的信息传递实验。

到20世纪90年代末,程序员约书亚-莱文(Joshua Levine)在20世纪80年代从大学辍学后一直向不同的华尔街公司兜售他的软件,他创造了一个名为Island ECN的小订单匹配系统。Island是用FoxPro为MS-DOS 2.6版编写的,有一个提高速度的小技巧:在创建一个新的订单之前,检查一下缓存中是否有一个被取消的订单的记录。然后,复活并重新使用该记录,以避免大量的工作。Island很快被纳斯达克采用。

2002年,Instinet收购了Island,一年后,它将代码移植到了Java。在他的博客上,Levine解释说。"虽然Java版本是一些**不错的代码,而且运行速度快了几个数量级--这个[原始]代码特别有趣,正是因为它在如此缓慢的平台上运行,而且非常容易阅读,突出了这样一个观点:通常是架构和算法比原始平台速度更重要。"

(华尔街日报》记者斯科特-帕特森(Scott Patterson)在2012年出版的《暗池》(Dark Pools)一书中对莱文大加赞赏。机器交易员的崛起和对美国股市的操纵)。

Java不仅速度快得多。到21世纪初,由于其易用性、安全性、可移植性、动态类加载、运行时线程创建等等,Java正在彻底改变编程。

高频交易(HFT)的竞赛正在蓬勃发展,而基于Java的工具,如thinkorswim(现在由TD Ameritrade拥有)正在使每个人都能进行算法交易。

2004年,高盛开始建立一个名为Caramel的Java集合框架,该框架于2012年开源,后来改名为Eclipse集合。到2011年,甲骨文公司的一份技术简报估计,超过80%的电子交易应用程序,以及几乎所有的FIX引擎都是用Java编写的。

该语言的普及为金融公司创造了一个良性循环。"Java冠军、总部位于伦敦的Chronicle软件公司的首席执行官Peter Lawrey说:"核心Java的开发者在伦敦和其他金融中心广泛存在,允许HFT公司挑选最适合他们需求的员工。

由Java支持的新型交易所也在不断涌现。2010年,芝加哥气候交易所用Java编写,旨在进行二氧化碳抵消交易。大约在同一时间,LMAX Disruptor(今天仍然很受欢迎)利用 "机械同情 "等技术开创了加速外汇(forex)交易的新方法--对CPU在并发的线程进程中如何使用内存的理解。

另一场革命正在酝酿之中:开放源码软件运动。正如许多Java杂志的读者所知,2007年,Sun Microsystems在GNU通用公共许可证下发布了OpenJDK。在随后的几年里,开源炒股项目遍地开花。

今天,在GitHub上,你可以找到诸如Exchange-Core, Ta4j, Coin Trader, 和Chronicle Queue,等强大的基于Java的开源系统,据Lawrey说,这些系统 "被世界上的一级银行广泛用于交易系统的微服务之间的低延迟持久性(大约一微秒)和消息传递"。

 

其他Java量化工具的最爱包括

  •     Strata,,一个分析和市场风险库
  •     JQuantLib,一个量化金融框架
  •     数学金融算法的finmath
  •     名称明确的QuantComponents
  •     DRIP,其库涵盖了固定收益、资产配置、交易成本分析和XVA(风险)指标

 

Java的演变适合金融市场

几乎在Java进入交易领域的同时,语言和运行时环境就开始发生变化,以满足金融业的独特需求。第一件大事是实时性能。

严格来说,实时性是指保证最坏情况下的响应。大多数应用程序以一般的统计术语指定性能要求,如90%的请求应在两秒内完成。

但是,Java最初的垃圾收集器并没有针对实时操作进行优化,而且它很容易在清理未使用的内存时停止所有的处理。因此,在1998年,第一个发布的JSR是关于语言、库和JVM的实时版本,大多数应用都被极大地改进了的垃圾收集器所服务,例如从Java 8开始的G1GC和最近的ZGC、Shenandoah GC和其他。

事实上,2021 年 3 月发布的以下两个 Java 16 新特性通过内存管理使 Java 更快:

此外,2014 年推出的JShell使通过命令行对 Java 代码进行原型设计变得容易,这对于截止日期驱动的量化分析非常有用

 

高盛进入 GraalVM、Slang 和 Truffle

使AOT(以及许多其他事情)成为可能的最新幕后技术是GraalVM,它可以加速包括Java、Python、Ruby、JavaScript、R、C和C++等语言。但是,如果你的团队的语言不在这个名单上呢--也许是因为你自己写的?这就是高盛证券数据库(SecDB)架构团队面临的问题,该团队负责维护公司的定价平台。

SecDB架构师支持一种名为Slang的内部编程语言,它对定价、风险和交易预订至关重要。

1992年,高盛对外汇工作想用一种动态语言来编码。有客户的电话;我们希望能够快速建立定价模型的原型。Slang("证券语言 "的简称)是一种解释性的单线程语言。从语法上讲,它是C和Lisp的爱情结晶,但有空格和变量名,因为我们希望它可读。

对GraalVM和Truffle的实验性使用,将Slang作为一种更快的JVM语言运行--Java开发者也可以维护。

Truffle语言实现框架是一个开源库,用于构建工具和编程语言实现,作为自我修改的抽象语法树的解释器。

在概念验证期间,高盛发现GraalVM能够为Slang提供一个基础,他们可以在Slang和C++之间切换:如果这一切都在GraalVM上运行,那可得到了一个集成的环境,你可以跨越这些界限进行剖析和调试。这只是一个巨大的效率,非常酷。

此外,在同一次演讲中,Haynes的同事Zachary Fernandez指出,GraalVM的LLVM运行时,即Sulong,"用一点点的魔法让我大吃一惊。编写一个类,将其编译为LLVM位码,将该指针交给我们现有的解释器,然后该解释器能够调用成员函数,这将在Sulong管理的代码中结束--这都是非常酷的。"

  

Citadel 公司寻求Java专家

归根结底,金融业的编程世界比Java是时髦的新语言时要多得多,这是件好事。由于更简单的语法和大量的数据科学库,Python和R等语言,更不用说Haskell和Julia了,已经在金融业爆炸性增长。

尽管如此,做市商和对冲基金的工作通常仍然需要强大的Java和C/C++技能,不仅要维护现有的代码,还要规避单线程语言的限制(如Python全局解释器锁),创建高性能的系统,并推进到新兴的金融领域,如深度学习和区块链。

当被问及是否会改用其他语言和库进行区块链或机器学习时,Chronicle Software的Lawrey仍然坚持使用Java。"我们已经在Java中开发了我们的高吞吐量区块链。在我们看来,这使它更容易扩展"。

Java拥有一个庞大的生态系统,包括运行时选项、分析器、调试器、开发环境和依赖管理工具。还有一个庞大的人才库,他说:"虽然一些较新的语言如Go、C和Kotlin有很大的兴趣,但Java开发人员更广泛,使其成为长期使用的更可靠的开发环境。"

如果你想在金融业寻找一份舒适的Java开发工作,怎么办?以Citadel Securities为例,该公司的招聘职位要求具备Java SE和Jakarta EE的专业知识;软件模式和企业架构;以及Spring、Hibernate、FIX协议、Maven、Git、Jenkins、Nexus、关系数据库和大数据的经验。

对于任何高频交易应用程序,你要证明你能写出有内存效率的代码,Lawrey建议说:"基于值的类可以改善内存占用,从而提高CPU缓存的效率。虽然大多数现代计算机拥有数千兆字节甚至数千兆字节的内存,但它们仍然只有256KB的二级缓存在每个CPU核,所以如果你想让每个核尽可能快地运行,你要避免脱离二级缓存--这使得内存仍然是一种宝贵的资源。"

而且你需要回答关于集合、多线程、搜索和检索算法的问题,例如使用二叉树、ArrayList和向量的相对速度。你还需要了解动量、套利、均值回归和统计套利的标准金融算法。

 

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