インフラストラクチャおよび取引ロボット：金融で使用されるプログラミング言語

取引所取引はハイテク産業です。 Habréのブログでは、金融情報の転送に使用されるプロトコル（1、2、3、4）について説明し、金融取引ハブのインフラストラクチャを実証し 、取引端末のパフォーマンスを最適化するプロセスについて説明しました。



今日は、金融の分野でどのプログラミング言語が使用されているか、どのプログラミング言語が使用されているか、それぞれの特定のケースでどのタスクを選択するかについてお話します。

ファイナンスとプログラミング：概要

従来、金融業界では金融言語が需要があるため、さまざまなハードウェアと相互作用する高負荷のデータ処理および伝送システムを作成できます。



証券会社と取引所のインフラストラクチャの大部分は、 C ++言語を使用して作成されました。その助けにより、デリバティブの価格モデルを計算するライブラリからデータストリームを処理するモジュールまで、さまざまな製品が作成されます。 この言語を知っている専門家が金融の分野で非常に需要があることは驚くことではありません。



さらに、 C＃とJavaは非常に人気のあるプログラミング言語です。 これらの言語は、インフラストラクチャの問題を直接解決するためにあまり使用されませんが、市場では、これらの言語でモジュールが実装された取引ロボットを見つけることができます。 さらに、金融会社はそれらを使用して、さまざまな最前線のサービスを実装できます。 C＃とJavaのスペシャリストもそのような企業に需要があります。



Python、MATLAB、Rなどのスクリプト言語は別のレイヤーを表し、取引戦略やプロトタイプの量子モデルを記述するためによく使用されます。 トレーダーは多くの場合、プロトタイプ用のコードをスクリプト言語で記述し、後でC ++などの生産性の高い言語を使用して記述します。



ただし、場合によっては、機械取引システムをスクリプト言語で完全に実装できます。 TradeScript言語などのこれらのツールの一部はトレーディングターミナルにも組み込まれているため、ユーザーは相場やチャートの分析から気を散らすことなく、トレーディング戦略をすばやく「スケッチ」できます。



以下は、放物線SARインジケーターと指数移動平均（EMA）を使用して信号を生成する取引戦略を説明するTradeScriptコードです。 この場合、20周期と60周期のEMAを使用してポジションを入力し、放物線システムを使用してポジションを終了します。

トレーディングロボットの作成

近年、金融業界で最もダイナミックに発展している分野の1つは、アルゴリズム取引と取引ロボットの作成です。 この場合にどのプログラミング言語が使用され、なぜ使用されるのかについて話しましょう。



まず、ソフトウェア製品の場合と同様に、取引ロボットの開発者は何らかの形で、市場の成功に影響を与える主な要因を考慮に入れることができるさまざまな妥協をしなければなりません。

• 取引速度、すなわち 取引操作自体の実行-アプリケーションの速度、取引所からの応答の受信速度、ロボット自体の処理速度
• 新しい市場、金融商品、アルゴリズムオプションに対応するロボットの汎用性とカスタマイズ性
• 開発速度と大幅な変更。

したがって、速度が重要な場合（たとえば、HFT取引の場合）、効果的な低レベル言語（C ++および純粋なC）が使用されます。



多数のトランザクションを伴わない戦略に従って機能するトレーディングシステムをプログラムする場合、一見すると作業速度ではなく、開発自体の利便性と速度です。この場合、たとえばプラットフォームで最速の言語は使用されません.NET（同じC＃またはVisal Basic）。



もう1つのオプションは、重要な計算が必要な状況ですが、必ずしもリアルタイムではありません。 このような場合、解釈されたPython、R、またはTradeScript言語の使用が保証される場合があります。



言い換えれば、対応するプログラミング言語は、取引ロボットのさまざまなモジュールに使用されます。

• 取引エンジンは、C、C ++、およびさまざまなレベルのアセンブラーで作成されるルールとして、単純な一連の操作を実行するシンプルで最速のロボットです。
• パラメーター管理システム-このようなモジュールは、アルゴリズムの操作を制御する機能とユーザーインターフェイスを組み合わせたもので、取引の結果を表示するための制御パラメーターとメカニズムを含む場合があります。 C ++、C＃、Javaなどをここで使用できます。
• バックテストと取引パラメータの選択のシステム-モジュールは履歴データで新しいアルゴリズムをテストし、現在のアルゴリズムの新しいパラメータを選択するために使用されます。 このモジュールを実装するには、Pythonおよびその他のスクリプト言語を使用できます。 （私たちのブログでは、Pythonでイベント指向のバックテストシステムを作成するストーリーを公開しました）。

専門家のアドバイス

特定の状況に適したプログラミング言語を選択するには、これらのツールの適用範囲を理論的に説明するだけでは不十分な場合があります。 したがって、取引システムの他の開発者の経験も研究する必要があります。



以下に、取引ロボットと金融ソフトウェアの作成に携わるロシアと外国の専門家からいくつかのヒントを集めました。



Quoraサービスでトレーディングロボットを作成するためのプログラミング言語の選択に関する議論の中で、プリンストン大学のPhD教授とFlexport開発部門の責任者であるAndrew Ledwinが、トレーディング戦略自体を説明するために選択すべきツールについて話しました。

ここでは、さまざまなシグナルに基づいて収益性の高い運用ルールを生成する必要があります。 [...]このレベルでの重要なポイントは、言語の表現力です。 多くの場合、PythonやJavaのC ++などの言語を使用しますが、HaskellまたはRubyは、その後の低レベル言語での主要モジュールの開発における「ラッパー」として理想的なオプションであると考えています。



もう1つの重要なステップは、信号の検索です。 ほとんどの場合、これはオフラインアクティビティであり、その間、リアルタイムシステムの制限を考慮して多数の統計が分析されます。 彼らはRやMatlab（同じゴールドマン）のようなツールを使用します。 最小限の労力で大量のデータを機械学習および操作できる可能性が重要です。 しかし、一般的に、主な結果はここにあります-Excelを使用してそれを達成することができたら、誰が気にしますか？

同じスレッドで、YChartsサービスの開発者であるJeffrey Shekは、高頻度取引に関しては、C＃、Java、またはPythonに注意を払い、取引システムの「会計」部分の作業を保証する開発ツールも忘れないようにアドバイスしました。

分析のためにデータを集約する必要がある場合は、多くのライブラリを備えたものを非常に高速で使用し、さまざまな問題を解決するために多くのコードが既に作成されていることをお勧めします（毎回車輪を再発明しないように）。 ほとんどの場合、C＃、Java、Pythonのようなものになります。



データ処理用の言語も重要です。 1日にMicrosoftのすべての株式入札を節約したいですか？ SQLデータベース（MySQL、SQLiteなど）を使用してこれを実行してみてください。 この場合、このデータに基づいて取引を行う前に、最適化に多くの時間を費やす必要がある可能性が非常に高くなります。



列形式（ではなく文字列形式）でデータを保存できる言語に注意することをお勧めします-これはティックデータに適しています。 そのようなテクノロジーの中には、 KDB 、 OneTick 、 SECDB （Goldman Sachsで作成）と呼ばれるものがあります。 株価を維持する必要がある場合、PosgreSQLを使用したMySQLは問題ありません。

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ブログのインタビューで、 SmartXターミナル開発者のAndrey Gorkovenkoは、C＃とC ++を使用して独自の取引ロボットを作成したと述べました。

当初、C＃でプロジェクトを作成しました。完成した製品を作成する方が簡単で高速だったからです。 .NETプラットフォームで使用可能な機能は非常に豊富であり（コンテナー、ストリーム、ファイル、XML、GUIの使用）、適切な選択になります。 C ++に切り替える理由は一般的です-十分なパフォーマンスがありません。 現在、この点に関するソフトウェアの要件は非常に高くなっています。戦略を再カウントする時間はマイクロ秒単位で測定されます。 マイクロ秒ごとにカウントされます。



この言語の束-C＃とC ++-は非常に実行可能です。 新しい取引戦略を作成したり、古い戦略を変更したりするのに1、2時間かかります。 複雑な数学の場合、1日半。 同時に、バックテスト機能がシステムに組み込まれているため、履歴データで新しい戦略をすぐにテストできます。 さらに、戦略を最適化するために使用できる遺伝的アルゴリズムがあります。

Finam JSCのアルゴリズム取引部門の責任者であるAleksey Afanasevskyは、高速取引ロボットを作成するために次のプログラミング言語を呼び出しました 。

C ++と純粋なCはこれらのタスクに非常に適していますまた、高速ロボットはほとんどアセンブラーで作成されます-ここでは、ドライバーによる作業の標準的なメカニズムをバイパスして、ネットワークカードメモリへのデータの直接読み取りおよび書き込みのメカニズムに言及する価値がありますFPGAのような「超高速プログラマブルハードウェア」。

StockSharpプラットフォームの創設者であるミハイル・スホーフは、さまざまなプログラミング言語のアプリケーション分野について次のように説明しています。

取引の言語は、2つのサブグループに分けることができます。



1）プラットフォーム言語。 R、Matlabなど。 言語の品質はプラットフォーム自体と密接に関連しているため、言語を個別に解析してアナログと比較することはあまり意味がありません。 一部のプラットフォームが最適であるが、言語が非常に不便な場合、すべての欠点に関係なく使用する必要があります。 また、逆に、不便なプラットフォームで完全に便利な言語の場合、この言語はまだ開発用に選択されません。



2）プラットフォームに依存しない言語。 C＃、Java、C ++、Pythonなど...



a）JavaとC＃（= .NET）はほぼ同一のプラットフォームです。 Javaは主にnixライクなシステムで使用されます。 WindowsのC＃。 他のシステムのトレーダーよりもWindowsのトレーダーの方が多いため、 StockSharpプラットフォームの基礎としてC＃を選択しました（モバイルプラットフォームは基本的ではなく補完的であるため、Androidはカウントしません）。



b）C ++に関しては、その複雑さのため、トレーダーの間では実際には開発されていません。 しかし、それはプロのプログラマーによって使用され、重い負荷と迅速な応答を備えたシステムを作成します。



c）Python（List、Haskellなどの言語はこのカテゴリに追加できます）は、アルゴリズムの問​​題を解決するためのシンプルなツールです。 トレーダーはより頻繁にこの言語を選択します。 しかし、そのような言語は、オペレーティングシステムとの貧弱な統合、貧弱なパフォーマンス、および優れたグラフィックスライブラリの欠如により、プラットフォームの構築に制限されています。



一番下の行では、あらゆるタスクやユーザーのカテゴリーに普遍的に便利な言語は存在しないと言えます。 したがって、言語を選択する前に、1つまたは別のツールの利点ではなく、独自のタスクと能力を理解することが重要です。

おわりに

金融市場で動作するトレーディングロボットまたはその他のシステムを作成するためのプログラミング言語を選択するのは簡単な作業ではありません。 適切な開発ツールを選択するには、将来のシステム全体のアーキテクチャを徹底的に分析する必要があります。 パフォーマンス、開発の容易さ、テスト、関連ライブラリのソースコードの可用性と安定性など、さまざまな要因を考慮することが重要です。



トレーディングシステムの性質は、彼女の人生のさまざまな段階でさまざまなテクノロジーを使用するのに役立ちます。長年にわたって利益をもたらすアルゴリズムをプログラムすることはできません。 このプロジェクトは絶えず開発および近代化され、その生涯を通じて特定の問題を解決するためにさまざまなプログラミング言語が適している場合があります。



その結果、C ++またはCUDAを使用してプロセッサをすばやく操作し、Javaを使用してデータを処理し、Pythonを使用して履歴データをテストし、Excel / VBAを使用してレポートを作成するシステムがあります。