低延迟交易平台中智能订单路由的挑战是什么？

Question

在连接到多个场所的低延迟交易平台中，订单路由如何工作，同时具有可见和暗订单簿？

如果交易周期超低（约几十微秒），智能订单路由算法是否也必须在如此短的时间间隔内确定市场状况？低延迟要求是否会阻碍使用人工智能/机器学习算法来进行市场状况的在线学习？

Answer 1

典型的低延迟订单路由的工作速度远快于数十微秒。

智能订单路由算法不断消耗其打算交易的交易所的市场数据。它不会根据需要请求这些数据，它总是向它流式传输。该算法还可以记住它在它所知道的各种暗池中的活动。这些算法可能会同时与所有这些场所交互，而不是顺序交互。

使用这些数据，它当然能够在几微秒内做出复杂的决策，并将订单消息发送到多个交易所——无论是暗的还是其他的。

这些系统的决策逻辑已经过调整和优化，可以快速执行。运行时间较长的分析可以卸载到定期返回新参数的其他系统，供交换本地进程使用。

大型高频交易团队在交易过程的每一步都有专家 - 使用 RDMA、内核旁路和 FPGA 设备等技术保持网络流量低延迟，使用汇编程序、C 或 C++ 进行低级编码以保持软件快速，以及其他技术。