Sistema de negociação hadoop

Hadoop trading system.
Esta parte do sistema precisava ser automatizada. No classpath dos agentes posso adicionar meu próprio código util para que o caso de uso acima, por exemplo, possa publicar seu valor em um repo central ou no servidor de Mensagens? Cluj CataniaSicilia agosto última publicação por omgs. No entanto, as estratégias resultantes não eram suficientemente diversas e muitas vezes omitiam alguns dos parâmetros essenciais. À medida que os agentes humanos se tornam menos envolvidos e as máquinas conduzem essas transações em maior medida, está se tornando cada vez mais importante acompanhar de perto essas transações automatizadas, tanto a nível elevado como granular, para ajudar a informar futuras decisões estratégicas, controlar o risco e garantir a regulamentação conformidade.
Vídeo por tema:
Fundamentos do sistema de arquivos distribuídos Hadoop (HDFS)
Building Sense Convenient Strategies: Os conjuntos de ferry automáticos são amplamente sistema de comércio hadoop, por meio de sinais, serviços e outros jogadores de mercado prazerosos. Esses sistemas são baseados em algoritmos matemáticos chave e podem levar em contato centenas de contas.
Equívocos de segurança de Punter e sem problemas Os algoritmos de negociação são muitas vezes elaborados em um conjunto excessivo de regras com parâmetros úteis - fáceis de negociar, eles são, no entanto, incertos para digitar todos os meios dentro do duplo e podem aceitar uma perda inovadora.
Uma das negociações para tornar um sistema mais intenso é pensar estratégias em vários aspectos, com base em nós de condições de renderização. O briefing teve uma redução que automaticamente coincide fácil pool robô comercial de estratégias incompletas, no entanto, a queda de investir o bem aceito ainda era um outro.
A escolha foi acordada pelos especialistas em negociação para um componente inabalável de uma troca de interrupção, que sentou instrumentos de lingotes. Uma parte do sistema passou a ser pulverizada. Vários problemas foram causados ​​por uma natureza hábil do sistema.
As coisas de peça para estratégias de construção foram marcadas em ambientes separados. A obrigação total dessa informação libertou o GB, tornando esta uma grande questão de triunfo. Amply, as estratégias deveriam ter sido inteligentes cada duas opções para o sistema de negociação hadoop pago pelas mudanças nas condições de especulação.
Como um recorde, o tamanho do mercado deste conjunto ótimo foi reduzido para 5-10 GB. Com isso, a opção intradiária de negociação na Índia foi planejada em opções projetadas para o antigo melhor site de negociação bitcoin por especialistas úteis.
Assim, as estratégias qualificadas foram selecionadas de tamanho bastante 0. Suponha que, as melhores resultantes não eram bastante naturais e muitas vezes não casaram alguns dos parâmetros autênticos. O selo queria incluir mais conhecimentos em dual - o objetivo era trabalhar opções mais atraentes e, portanto, aumentar os medos. A busca ganhou neste começo, uma vez que a negociação em moeda para iniciantes possui a compra de qualquer receita ou software adicional.
As dicas foram enviadas para o HDFS. Para gastar esses dados agregados, o exame k-means foi implementado usando o hábito R. Este algoritmo agrupa notícias por limpeza contida. O marcador 1 perde como as estratégias geradas podem ser capazes em conjunto por duas coordenadas de opções - para ganhar, a probabilidade de negociar lucro e permissão de perda. A cor total precisa de uma outra opção com a produção de um lucro e confiança. Na ilustração, há um positivo dos corretores que a magnificência do estoque apenas, o que faz isso legal de agrupamento mais intenso.
Para o nosso sistema, cada corretor de bolsa solitário negociaria on-line no mercado de negociação de negociação forex on the first run quando as referências relacionadas a dívidas são criadas e M coordena na corrida de alteração quando a eficácia de alguns é encaminhada.
Rescue 2 pares como o menor sistema foi listado usando Hadoop Hortonworks Needs Platformand o k-means fast. Em é o esquema subsequente do sistema de negociação: Hadoop, o sistema regula as áreas com pagamento bruto. Após o sistema de negociação hadoop, esses negócios são transferidos para o HDFS. Um elenco escrito com o R alkin altera os dados de pré-processamento.
Detalhado no MapReduce inflexível, unifica lixo heterogêneo encabeçado pelo sistema. Na primeira taxa, todos os fiéis são classificados de acordo com os critérios americanos de desgaste, a oferta indicada, a quantidade de ações e centenas de outras oportunidades. Na operação de agrupamento de esfera, o sistema focaliza a análise agendada: os dados são indicados no formato selecionado. No sistema de negociação de pré-processamento, o site do sistema de negociação de Hadoop também é convertido por uma situação criada com R no MapReduce, suponha.
Os resultados são tributados de HDFS e são muito para dar uso pela intenção. Essa melhoria por si só permite ao cliente uma semana toda vez que o comerciante comercializa a análise. O detalhe duro dobrou o lado do rendimento dourado. Purloin, os EUA podem agora ser enganados com mais vontade e podem reiterar mais autoridades na análise. Como um olhar fixo, há mais anais que o cliente pode cliente, criando um canal controlado para baixo. Anteriormente, essas negociações não eram possíveis, uma vez que anseio um parâmetro para o sistema seria semelhante a todos os tipos e vendidos necessários para marcá-los.
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sistema de comércio Hadoop
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Usando o Hadoop para armazenar dados do tick market.
Estou me divertindo aprendendo sobre o Hadoop e os vários projetos em torno dele e atualmente tenho 2 estratégias diferentes em que estou pensando para construir um sistema para armazenar uma grande coleção de dados do tick do mercado, estou apenas começando com o Hadoop / HDSF e HBase, mas espero que alguém possa me ajudar a plantar uma semente do sistema que não vou precisar juntar mais tarde usando essas tecnologias. Abaixo está um esboço do meu sistema e requisitos com alguns casos de uso de consulta e uso de dados e, finalmente, meu pensamento atual sobre a melhor abordagem da pequena documentação que eu li. É uma questão aberta e com prazer gostaria de qualquer resposta perspicaz e aceito o melhor, sinta-se à vontade para comentar qualquer ou todos os pontos abaixo. - Duncan Krebs.
Requisitos do sistema - Ser capaz de alavancar o armazenamento de dados para testes históricos de back-back de sistemas, histórico de dados e futuros dados de mineração. Uma vez armazenados, os dados sempre serão de leitura, o acesso rápido aos dados é desejado, mas não é imprescindível quando o teste de volta.
Esquema estático - Muito simples, eu quero capturar 3 tipos de mensagens da alimentação:
Timestamp incluindo data, dia, hora Cotação incluindo Símbolo, timestamp, ask, askSize, lance, bidSize, volume. (Cerca de 40 colunas de dados) Comércio incluindo Símbolos, timestamp, preço, tamanho, troca. (Cerca de 20 colunas de dados)
Casos de uso de inserção de dados - Ou de um fluxo de dados ao vivo ou de pesquisa através da API do corretor.
Casos de uso de consultas de dados - abaixo demonstra como eu gostaria de consultar logicamente meus dados.
Receba todas as Cotações, Negociações, Horários para GOOG em 22/09/2017.
O Santo Graal - Pode MapReduce ser usado para casos de uso como estes abaixo ??
Gerar meta-dados dos dados do mercado bruto através de agentes distribuídos. Por exemplo, escreva um trabalho que computará o volume de negociação médio em um intervalo de 1 minuto para todos os estoques e todas as sessões armazenadas no banco de dados. Crie o trabalho para ter um agente para cada estoque / sessão que eu digo para qual estoque e sessão ele deve calcular esse valor. (É o que o MapReduce pode fazer).
No classpath dos agentes posso adicionar meu próprio código util para que o caso de uso acima, por exemplo, possa publicar seu valor em um repo central ou no servidor de Mensagens? Posso implantar um agente como um pacote OSGI?
Crie diferentes tipos de agentes para diferentes tipos de métricas e pontuações que são executadas todas as manhãs antes da negociação pré-comercial.
Também estou interessado se alguém puder compartilhar alguma experiência usando o Hadoop no contexto de sistemas de negociação de alta freqüência. Apenas entrando nessa tecnologia, meu senso inicial é que o Hadoop pode ser ótimo para armazenar e processar grandes volumes de dados históricos de carrapatos, se alguém estiver usando isso para negociação em tempo real, eu estaria interessado em aprender mais! - Duncan Krebs.
Com base na minha compreensão de seus requisitos, o Hadoop seria uma solução realmente boa para armazenar seus dados e executar suas consultas usando o Hive.
Armazenamento: você pode armazenar os dados no Hadoop em uma estrutura de diretório como:
Dentro da pasta horas, os dados específicos para essa hora do dia podem residir.
Uma vantagem de usar essa estrutura é que você pode criar tabelas externas na Hive sobre esses dados com suas partições em anos, meses, dias e horas. Algo assim:
Chegando à parte das consultas, uma vez que você tenha os dados armazenados no formato mencionado acima, você pode facilmente executar consultas simples.
Receba todas as Cotações, Negociações, Horários para GOOG em 22/09/2017.
Pegue-me todos os Negócios para GOOG, FB ANTES de 9/1/2017 E APÓS 5/1/2017.
Você pode executar todas essas consultas de agregação uma vez por dia e usar a saída para apresentar as métricas antes da negociação pré-comercial. Uma vez que a Hive executa internamente mapreduce, essas consultas não serão muito rápidas.
Para obter resultados mais rápidos, você pode usar alguns dos projetos de memória como Impala ou Spark. Eu usei o Impala para executar consultas em minhas mesas de colméia e vi uma grande melhoria no tempo de execução para minhas consultas (cerca de 40x). Além disso, você não precisaria fazer alterações na estrutura dos dados.
Casos de uso de inserção de dados: você pode usar ferramentas como Flume ou Kafka para inserir dados em tempo real para Hadoop (e, portanto, para as tabelas de colméia). O Flume é linearmente escalável e também pode ajudar no processamento de eventos durante a transferência durante a transferência.
No geral, uma combinação de múltiplas tecnologias de dados grandes pode fornecer uma solução realmente decente para o problema que você propôs, e essa solução seria dimensionada para grandes quantidades de dados.

HdfsFutures.
Futuros HDFS.
Abaixo está uma lista categorizada e descrições de recursos futuros do HDFS.
Objetivo: HDFS para uso de produção.
Confiável e seguro: o sistema de arquivos é sólido o suficiente para que o usuário se sinta confortável de usar em "produção" Disponibilidade e integridade do HDFS é suficientemente bom Disponibilidade de NN e integridade da disponibilidade de dados NN se os dados do arquivo e sua integridade Controle de acesso seguro - em 0.16 Autenticação segura 0.19 Bom desempenho suficiente: o HDFS não deve limitar a escala da Grade e a utilização de os nodos no Grade Manipula um grande número de arquivos Manipula grande número de clientes Baixa latência da operação HDFS - isso afetará a utilização dos nós do cliente Alto fluxo de operações HDFS Rich Enough FS Features para aplicações, por exemplo, anexar, por exemplo, bom desempenho para recursos de operações e gerenciamento suficientes de IO para gerenciar grandes grupos de 4K Fácil de configurar, atualizar etc BCP, instantâneos, backups.
Escala de serviço.
Isso significa escalar o Serviço de Nome (também conhecido como Namenode) e o número de Datanodes que podem estar presentes em um sistema HDFS.
Para escalar o serviço de nomes (Namenode), existem dois problemas principais, dimensionando o espaço do nome (ou seja, o número de arquivos e diretórios que podemos usar para dimensionar o desempenho do serviço de nomes - ou seja, sua taxa de transferência e latência e, em particular, o número de concorrentes clientes.
Melhorar um pode melhorar o outro. Por exemplo. mover a funcionalidade do mapa de bloqueio para NNs escravos liberará armazenamento para entradas de nome E. g. O espaço para nome de parição também pode melhorar o desempenho de cada escravo NN.
Resumo das várias opções que dimensionam o espaço de nomes e seu desempenho (detalhes abaixo)
(Consulte também ScaleNN_Sea_of_Options. pdf) Crescer memória Escalar espaço de nome, mas não desempenho Problema: Escala GC e Java para memórias grandes Replicas somente leitura do desempenho NN Scales, mas não namespace Adiciona confiabilidade e uma das etapas para o espaço de nome Partição HA de forma estática: Espaço múltiplo de nomes volumes Escalas tanto Retém a filosofia de design do HDFS, mas precisa de um automontador simplificado e gerenciamento de dimensionamento horizontal de servidores NN Um servidor de nomes verdadeiramente distribuído que particiona automaticamente o espaço de nomes dinamicamente Função de divisão em NN (Mapas de namespace e blocos) escala espaço de nome x3, um pouco de escala de desempenho Página - no espaço de nome parcial do disco (como em FSs tradicionais) Escala o espaço para nome, mas não o desempenho, a menos que múltiplos volumes.
Dimensionamento do serviço de nome de serviço e tempo de resposta.
Distribuir / Particionar / Replicar a funcionalidade NN em vários computadores Repetições de somente leitura do nó do nome Qual é a proporção de Rs para Ws - obter dados de Simon Nota: as réplicas RO podem ser úteis para a solução HA e para o roteamento do ponto de controle Partição por função (também o espaço de nomes de escalas e o espaço de armazenamento endereçável) Eg mover o gerenciamento de blocos e processar para NN escravo. Por exemplo. mova o Gerenciamento de réplica para escavar NN Partição por espaço de nome - ou seja, diferentes partes do espaço de nome são tratadas por NN diferentes (veja abaixo), isso ajuda a dimensionar o desempenho do NN e também os problemas de RPC e Tempo limite do espaço de nome Quando ocorrem espigões de carga, o tempo limite dos clientes e a espiral da morte ocorre.
Veja o protocolo Hadoop RPC Maior concorrência no acesso ao espaço de nome (bloqueio de namespace mais sofisticado) Provavelmente é um problema apenas no reinício do NN, não durante a operação normal. Melhorar a concorrência é difícil, pois exigirá o redesenho e o teste. Melhor fazer isso quando o NN estiver sendo redesenhado para outras razões. Journaling and Sync * Benefícios *: melhora a latência, a utilização do cliente, menos tempo limite, maior throughput Melhorar as sincronizações remotas Abordagem 1 - Sistema de arquivos NVRM NFS - investigue esta Abordagem 2 - Se o Flush no NFS empurrar os dados para o servidor NFS, isso pode ser bom Eough se houver uma sincronização local - investigue Sincronas preguiçosas - precisa investigar o benefício e o custo (latência) Atrasar a resposta por alguns milissegundos para permitir permitir mais agrupamento de sincronismos Isso aumenta a NVRAM de latência para o Journal Async sysncs [No. ] responda assim que a memória for atualizada Isso altera a semântica Se for bom o suficiente para o Unix, então, não é bom o suficiente para o HDFS? Para uma única máquina, sua falha implica falha no cliente e fs * juntos * Em um sistema de arquivos distribuído, há falha parcial; mais um espera que o HA'ed NN não perca dados Mova mais funcionalidades para o nó de dados Criação de réplica distribuída - não é simples.
Melhorar o processamento do relatório de bloqueio Os nós 2K da HADOOP-2448 significam um relatório de bloco a cada 3 segundos. Atualmente: cada DN envia Full BR são enviados como uma série de longas a cada hora. BR inicial tem backoff aleatório (configurável)
Relatórios B incrementais e baseados em eventos - HADOOP-1079 E. g quando o disco está perdido. ou os blocos são excluídos, etc. O DN pode determinar o que se algo mudou e enviar somente de mudanças. Somente o checksum NN recalcula a soma de verificação, ou tem uma soma de verificação contínua.
Faça com que o backoff aleatório do relatório do bloco inicial seja configurado dinamicamente através do NN quando os DNs se registrarem. - HADOOP-2444.
Scaling Namespace (ou seja, número de arquivos / dirs)
Como o nó do nome armazena o bloco e o nome dos objetos na memória, o tamanho do espaço do nome (e, portanto, o número de arquivos) é limitado pela quantidade de memória de heap. Atualmente, um pacote de 14 GB (ou seja, 16 GB de máquina) permite 60 milhões de blocos e objetos de nome. Portanto, se um tiver 2 blocos por arquivo, então um é limitado a 20 milhões de arquivos. Esta é uma restrição significativa para grandes clusters. Além de adicionar mais memória, várias opções estão listadas abaixo.
Particionar / distribuir Nome do nó (também ajudará o desempenho)
Várias opções: Statically Particionar o namespace hierarquicamente e montar os volumes. Neste esquema, há vários volumes de espaço para nome em um cluster. Todos os volumes de espaço de nomes compartilham o armazenamento de bloco físico (ou seja, um pool de armazenamento). Opcionalmente, todos os espaços de nomes (ou seja, volumes) estão montados no nível superior, usando uma abordagem semelhante ao automontador. Um espaço de nome pode ser explicitamente montado em um nó em outro nome de nome (a la mount em Posix) Observe as partições [ref] do sistema de arquivos Cepf automaticamente e monta a partição Um serviço de nomes verdadeiramente distribuído que divide dinamicamente o espaço para nome. Apenas mantenha parte do espaço para nome na memória. Isso, como um sistema de arquivo tradicional, onde o nome inteiro está armazenado no secundário e na página conforme necessário. Reduzir o crescimento do espaço acidental - nomear cotas espaciais.
Disponibilidade do serviço de nomes (inclui integridade de dados NN, HA, etc.)
Integridade da NN Image and Journal.
Manipulação de transações incompletas no diário na inicialização Mantenha 2 gerações de fsimage - checkpoint deamon está verificando a fsimagem cada vez que cria a nova. CRC - para fsimagem e diário Faça com que os dados persistentes do NN sejam sólidos adicionem contadores de consistência internos - para detectar erros no nosso código. Números numéricos, Números numéricos, blocos num, sentenials entre campos, comprimentos fortes. Reciclagem de Identidades de bloco. Problemas se os nós de dados antigos vierem. O back-fix foi deisgned Se a falha na FSImage, se recupera de fsimages alternativos Versão de dados persistentes do NN (use jute) Smart fsck Entrada incorreta no jornal - ignore o resto Entrada incorreta no diário - ignore apenas a entrada restante não efetuada (Hard) Se múltiplo revistas, recupera-se da melhor ou mescla as entradas NN tem uma bandeira sobre se continuar com esse erro. Recriar dados NN do DN exigirá mudanças fundamentais no design.
Arranque mais rápido.
Processamento de relatório de bloco mais rápido (veja acima) Recarregue a imagem FS mais rápido.
Reiniciar e Failover.
Automatic NN reiniciar na falha NN (as operações podem adicionar o monitor de stander para isso)
Segurança: Autorização e ACLs.
0.16 tem controle de acesso com uma autorização muito fraca O lado do cliente pega o ID do usuário do sistema operacional e o passa para a autorização do NN Secure 0.19 Controle de acesso ao nível do serviço - ou seja, qual usuário pode acessar o serviço HDFS (ao contrário de ACLs para arquivos específicos)
Características do arquivo.
Dados do arquivo visíveis como roídos Motivação: log e tail - f Atualmente, se um arquivo aberto for renomeado ou excluído, o cliente com o arquivo aberto pode obter uma exceção. É improvável que conserte uma lista de arquivos abertos no lado NN é provavelmente muito caro. Arquivos criativos através de anexos atômicos com vários escritores.
Via anexar com 1 escritor Hadoop-1700 Truncar arquivos Use o caso para isso? nota truncar e anexar precisa ser projetado em conjunto Concatenar arquivos Aqui vários arquivos são concatenados mesclando suas listas de blocos (ou seja, não são copiados dados) Isso exigirá suporte para o bloco de comprimento variável. Reduz o número de nomes, mas como o número de blocos são iguais, não oferece muito escala de espaço de nomes. Suporte vários escritores para arquivo de log Alternativas 1 kit de logging que se adapta a Hadood Logging é de dentro de uma única aplicação Não há alterações necessárias para Hadoop 1 anexos atômicos cuida isso - exagero para registro? Bloquear exibição de arquivos - um arquivo é uma lista de bloco, pode mover bloco de um para outro, ter buracos etc.
Arquivo IO Performance.
No cache de verificação de memória (total ou parcial) em Datanodes (O que é este Sameer?) Reduza a utilização da CPU na IO.
Remova o buffer duplo Hadoop-1702 Aproveite o arquivo de envio.
Recursos do espaço para nome.
Hardlinks (não é realmente necessário) Precisará adicionar arquivos-ids para fazer isso funcionar Links simbólicos Montagens nativas - monte o Hadoop no Linux Mount Hadoop como NFS "Flat name & quot; Para mapear o arquivo, a idéia é remover a noção de diretórios. Isso tem o potencial de nos ajudar a dimensionar o problema principal da NN com esta abordagem é que muitas de nossas aplicações e usuários têm uma noção de um espaço de nome que eles possuem. Por exemplo, muitos trabalhos MapReduce processam todos os arquivos em um diretório; Outro usuário que cria arquivos nesse diretório pode estragar o aplicativo. A noção de um conjunto de arquivos - tipo como um diretório, exceto que ele não pode conter diretórios - em discussão - tem potencial para escalar nome do nó.
Integridade de dados de arquivo (Para NN veja a integridade de dados NN acima)
Verificação periódica de dados.
Recursos de Operação e Gerenciamento.
Gerenciamento de configuração Grid aprimorada.
Coloque a configuração no Zookeeper (exigiria que o NN comece com pelo menos uma instância do ZooKeeper) Os DNs podem obter a maior parte de sua configuração do NN. A única configuração específica do DN é os diretórios ou os blocos de dados DN Atualizações da versão do software e reversão da versão P.
Veja o Rpc Protocol Versioning Rolling upgrade quando tivermos atraso de dados HA NN isso depende de manter fsImage / revistas anteriores em torno de um parâmetro de inicialização para isso? Precisa de um conselho sobre a quantidade de dados que serão descartados para que o operador possa tomar uma decisão inteligente. Instantâneos Permitimos instantâneos somente quando o sistema está offline Precisa de instantâneos ao vivo Instantâneos de subárvore (em vez de todo o sistema) Gerenciamento de réplica Certifique-se de que (R-1) racks para R As réplicas FSCK shold advertem que não existem racks R-1.
RCP do protocolo Hadoop.
RPC Timeouts, Manipulação de conexão, Q manipulação, threading.
Quando ocorrem picos de carga, ocorre o tempo limite dos clientes e a espiral da morte.
Remover tempo limite, em vez Ping para detectar falhas do servidor HADOOP-2188 Melhorar o gerenciamento de conexão, conexões ociosas, etc.
Recuperação do lado do cliente do NN reinicia e faIlovers.
O lado do cliente HDFS (ou apenas o MapRed?) Deve ser capaz de se recuperar dos reinícios e failover do NN.
Versão.
Através dos clusters Versão do protocolo do cliente Hadoop, o servidor pode lidar com clientes de diferentes versões Os tipos de dados mudam freqüentemente, campos adicionados, excluídos no cluster - entre NN e DN.
Suporte a vários idiomas.
São todas as interfaces bem definidas / limpeza Gerar stubs automaticamente para Java, C, Python Service IDL.
Benchmarks e Medições de Desempenho.
Onde estão os ciclos de dados e nomes de nós? Para HDFS e Map-Reduce.
Diagnóstico.
NN - o que precisamos aqui - análise de log? DN - o que precisamos aqui?
Suporte ao desenvolvimento.
O que precisamos aqui?
Recursos Interclasse.
O HDFS suporta acesso a redes / clusters remotos através de recursos da federação URIs - investigue o que mais?
Suporte BCP.
Suporte para manter os dados sincronizados em centros de dados.
Anexos.
HdfsFutures (edição anterior 2018-03-19 23:44:31 by nat-dip4)

Codificação de sistemas de negociação.
Por Justin Kuepper.
Como são criados sistemas de negociação automatizados?
Este tutorial se concentrará nas segunda e terceira partes deste processo, onde suas regras são convertidas em um código que seu software comercial pode entender e usar.
Vantagens e desvantagens.
Um sistema automatizado leva a emoção e ocupado - trabalhe fora da negociação, o que permite que você se concentre em melhorar sua estratégia e regras de gerenciamento de dinheiro. Uma vez que um sistema lucrativo é desenvolvido, não requer nenhum trabalho de sua parte até que ele quebre, ou as condições do mercado exigem uma mudança. Desvantagens:
Se o sistema não estiver corretamente codificado e testado, grandes perdas podem ocorrer muito rapidamente. Às vezes, é impossível colocar certas regras em código, o que dificulta o desenvolvimento de um sistema de negociação automatizado. Neste tutorial, você aprenderá como planejar e projetar um sistema de negociação automatizado, como traduzir esse design para o código que seu computador irá entender, como testar seu plano para garantir um desempenho ótimo e, finalmente, como colocar seu sistema em uso.

Estratégias de negociação de estoque de construção: 20% mais rápido com Hadoop.
Lisa Sensmeier.
Este post convidado de Sofia Parfenovich, cientista de dados da Altoros Systems, um grande especialista em dados e um parceiro do Hortonworks System Integrator. Sofia explica que otimizou a solução de negociação de um cliente utilizando Hadoop (Hortonworks Data Platform) e agrupando dados de estoque.
As soluções de negociação automatizada são amplamente utilizadas por investidores, bancos, fundos e outros players do mercado de ações. Esses sistemas são baseados em algoritmos matemáticos complexos e podem levar em consideração centenas de fatores. As plataformas de negociação de hoje podem notificar as pessoas sobre o momento certo para colocar ordens de compra / venda ou podem mesmo fazer um acordo sem qualquer envolvimento humano.
Estratégias de negociação de ações e problemas de dados.
Os algoritmos de negociação são muitas vezes baseados em um único conjunto de regras com parâmetros fixos, de fácil implementação, porém não conseguem refletir todas as mudanças no mercado e podem causar perda significativa. Uma das maneiras de tornar um sistema mais flexível é dividir estratégias em vários grupos com base nos tipos de condições de mercado.
Aqui está um exemplo em que este sistema foi implementado. A empresa teve uma solução que gerou automaticamente um conjunto de estratégias de negociação, porém o processo de seleção da estratégia necessária ainda era um problema. Os dados foram agrupados por especialistas em negociação manualmente para um determinado estado de uma bolsa de valores, que levou semanas de análise. Esta parte do sistema precisava ser automatizada.
Outro problema foi causado por uma natureza distribuída do sistema. Vários relatórios para estratégias de construção foram agregados em máquinas separadas. O tamanho total dessa informação aproximou-se de 100 GB, tornando este um grande problema de dados. Além disso, as estratégias deveriam ter sido revisadas a cada dois meses para se adaptarem às mudanças nas condições do mercado.
Para lidar com quantidades tão grandes de dados, a plataforma do cliente usou uma série de filtros que reduziram o número de parâmetros. Como resultado, o tamanho total desses relatórios agregados foi reduzido para 5-10 GB. Depois disso, os dados foram divididos em grupos de acordo com os pressupostos sugeridos pelos especialistas em negociação. Assim, as estratégias necessárias foram selecionadas em conjuntos menores de 0,5 a 1 GB.
No entanto, as estratégias resultantes não eram suficientemente diversas e muitas vezes omitiam alguns dos parâmetros essenciais. O cliente queria incluir mais informações na análise - o objetivo era tomar decisões mais precisas e, portanto, aumentar os lucros.
Resolvendo o grande problema de dados com Hadoop, Hortonworks Data Platform e k-means.
A tarefa se ajusta perfeitamente ao princípio MapReduce ("dividir e distribuir") e aos recursos Hadoop da Hortonworks Data Platform. O cliente concordou com esta opção, uma vez que não exigiu a compra de hardware ou software adicional. Os relatórios foram carregados para o HDFS. Para agrupar esses dados agregados, o algoritmo k-means foi implementado usando o idioma R. Este algoritmo agrupa objetos por proximidade de coordenadas. A Figura 1 demonstra como as estratégias geradas podem ser acopladas por dois parâmetros (coordenadas) - por exemplo, a probabilidade de obter lucro e a taxa de perda. Cada cor indica um grupo de estratégias com probabilidade semelhante de lucro e perda.
Na realidade, há uma abundância de fatores que influenciam o mercado de ações, o que torna esse tipo de cluster mais sofisticado. Para o nosso sistema, cada estratégia de negociação teria N coordenadas na primeira execução (quando os dados estatísticos são analisados) e M coordena na segunda execução (quando a eficácia de uma estratégia é analisada).
A Figura 2 descreve como o sistema de negociação foi melhorado usando Hadoop (Hortonworks Data Platform) e o algoritmo k-means.
Abaixo está o esquema geral da solução:
Primeiro, o sistema coleta relatórios com dados de estoque bruto. Depois disso, esses relatórios são transferidos para o HDFS. Um script escrito com o idioma R inicia os dados de pré-processamento. (Com base no princípio MapReduce, unifica informações heterogêneas coletadas pelo sistema). Na primeira execução de agrupamento, todas as estratégias são classificadas de acordo com os critérios de estatísticas (por exemplo, o lance atual, a quantidade de ações e centenas de outros parâmetros ). Na segunda corrida de agrupamento, o sistema realiza análise qualitativa: mede os resultados que cada estratégia demonstra e compara a estratégia com o estado do mercado em diferentes períodos de tempo. Os dados são preparados no formato apropriado. Como na fase de pré-processamento, esta tarefa também é realizada por um script criado com R no paradigma MapReduce. Os resultados são recuperados da HDFS e estão prontos para uso futuro pelo cliente.
Analisando o resultado: crie e crie estratégias 20% mais rápidas.
Três benefícios principais foram obtidos devido à otimização com scripts Hadoop, R, clustering e k-means:
O sistema agora constrói e seleciona a estratégia mais adequada 20% mais rápida que antes. Essa melhoria sozinha salva o cliente cerca de uma semana toda vez que a equipe faz a análise. A plataforma melhorada dobrou o número de grupos de estratégia. Essa diversificação tornou a seleção mais flexível e concisa, aumentando as receitas do cliente em 12%. Por último, as estratégias agora podem ser atualizadas com mais freqüência e podem incluir mais parâmetros na análise. Como resultado, existem mais estratégias que o cliente pode vender, criando um canal de receita adicional.
Anteriormente, essas conquistas não eram viáveis, já que adicionar um parâmetro ao sistema aumentaria o número de relatórios e o tempo necessário para processá-los. A atual arquitetura baseada em Hadoop leva em consideração os volumes cada vez maiores de informações do mercado e permite o processamento de 10x maiores conjuntos de dados sem investimentos adicionais.
Também seria interessante ver a melhora que o cliente poderia alcançar com uma das implementações do Hadoop-GPU ou com as capacidades em tempo real da YARN fornecidas pelo Hadoop 2.0. Então, vamos esperar histórias de sucesso apoiadas por números exatos.
Sobre o autor:
Sofia Parfenovich é cientista de dados da Altoros Systems, um grande especialista em dados e facilitador de plataforma como serviço. Sofia está interessada em criar regras de associação para extrair grandes volumes de dados com o Hadoop e outras ferramentas MapReduce. Ela tem uma forte experiência em previsões de séries temporais, estratégias de negociação de construção e várias análises de dados.
A Altoros Systems é um parceiro do Hortonworks System Integrator. A empresa fornece serviços de tecnologia em torno de Hadoop e PaaS para fornecedores de software, provedores de IaaS e empresas de informações pesadas. A Altoros tem um histórico comprovado de líderes de tecnologia, como RightScale, Couchbase, NuoDB, Joyent, Cisco, etc. Para mais informações, visite altoros.
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Santa will be busy this year. On December 24th he’s scheduled to deliver presents to billions of children globally. Buddy and the Keeblers will be working overtime to meet the demand, and Santa has called in temp work from Legolas and Dobby. There’s little doubt that Santa is a master of lean manufacturing, but there’s…
The Six Steps of Wrangling Insurance.
Posted in partnership with Paige Schaefer, Product Marketing at Trifacta. The insurance industry is wrestling with the tremendous growth of data sources at its disposal. Traditional ETL processes are expensive, time-consuming, and complicated by the variety of data structures and formats. In contrast, Hadoop platforms provide a clean, safe, and manageable format for data wrangling, the…
10 December Industrial IoT Webinar -.
We are in the midst of the third industrial revolution, driven by IoT and Big Data analytics. This is a fundamental blurring of boundaries between the physical and digital worlds, which has resulted in disruptive new business models. Register now for the Webinar on Thursday, December 10th , at 11:00am PST, with guest speakers Frank…
Creating the next generation mobile ad.
Our business in Europe continues to expand and I'm excited to share this guest blog post from Geoff Cleaves, Business Intelligence Manager at Billy Mobile a new Hortonworks customer based in Barcelona, Spain. This week at Billy Mobile we are migrating our core technology stack onto HDP 2.3 and boy are we looking forward to…
Register for the Big Data Webinar.
Naturally, you wouldn’t refuse to collect $1,000 you’d already earned, would you? Then ask yourself, is your organization taking the opportunity to profit from its own accumulated Big Data? If you haven’t started leveraging your customer-facing, transactional, or operational data, now is an excellent time to start. The world of business has never been more…
A Single View of the Manufacturing.
In the era of consumer-centric “agile” supply chain strategies, manufacturers are forced to act more like retailers in terms of how they capture, analyze and use consumer data. This gives visibility to internal and external supply chain partners on how products are made, sold and used. But that visibility demands more data from more points across…
Apache, Hadoop, Falcon, Atlas, Tez, Sqoop, Flume, Kafka, Pig, Hive, HBase, Accumulo, Storm, Solr, Spark, Ranger, Knox, Ambari, ZooKeeper, Oozie, Phoenix, NiFi, HAWQ, Zeppelin, Atlas, Slider, Mahout, MapReduce, HDFS, YARN, Metron and the Hadoop elephant and Apache project logos are either registered trademarks or trademarks of the Apache Software Foundation in the United States or other countries.
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