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AWS Re:cap 14: AWS 上のティック・トゥ・トレード低レイテンシ取引プラットフォーム

スピーカー: AWS re:Invent 2025

セッション: 14

セッション
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
01 アーキテクチャを Steering として記述し、AI Agent を導く
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
02 Agent Harness こそ真のエンジニアリングの堀
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
03 平易な言葉で可観測性データを尋ねる
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
04 Bedrock AgentCore で Serverless AR ゲームを構築する
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
05 AgentCore 上のマルチ Agent クオンツ・バックテスト
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
06 3 分でブログをスライドにする——Kiro で
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
02 TerraformによるAWSコンプライアンス
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
03 初心者からビルダーへ――素晴らしいクラウドの旅
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
04 LaravelとBrefによるチームファーストのサーバーレスエンジニアリング
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
05 イベント開会式
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
06 AWS 上で相互運用可能な AI を構築する
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
07 別のテレメトリデータを AI エージェントで活用し、改善を加速する
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
08 Kiro による仕様駆動開発
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
09 MCP と AI エージェントを活用した自動テスト
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
10 機械学習を活用したアプローチ
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
11 RAGとMCP
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
12 TAKとAWSを活用した災害・緊急対応
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
13 テストの観点からサーバーレスアプリケーションのワークフローを再考する
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
14 クラウド成功のための実践的なAWS FinOps
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
15 リスク調整後資産リターンの革新
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
FSI Recap
01 Modern Trade Lifecycle: Trading to Settlement
FSI Recap
02 Goldman Sachs: Fast Track your applications onto Cloud - AWS Re:cap Q1/2023
FSI Recap
03 Zurich Insurance Group: Building an Effective Log Management Solution on AWS
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04 FSI Meetup 2025 Q4 - Brex Database Disaster Recovery
FSI Recap
05 FSI Meetup 2025 Q4 - A Graviton Migration Success Story
FSI Recap
06 FSI Meetup 2025 Q4 - Stifel Modern Data Platform
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07 FSI Meetup 2025 Q4 - Financial Transaction Data Reconciler PayPal
FSI Recap
08 FSI Meetup 2025 Q4 - Scaling Resilience
FSI Recap
09 Maximizing AI Inference Cost Efficiency: Strategic Adoption of AWS GPU Instances
FSI Recap
10 Advanced Agentic AI Design Patterns
FSI Recap
11 Build New Modern Apps on AWS
FSI Recap
AWS re:Invent 2025
01 Coinbase re:Invent の要約 (IND3312)
AWS re:Invent 2025
02 AI と AWS を活用した未来の取引プラットフォームの構築
AWS re:Invent 2025
03 トレーディングイノベーション: Amazon Bedrock (IND3315) の Jefferies AI アシスタント
AWS re:Invent 2025
04 FSI がエージェント型 AI で HFT 分析に革命をもたらした方法 (GBL302)
AWS re:Invent 2025
05 Nasdaq をフィーチャーした Amazon Time Sync による分散システムの改善
AWS re:Invent 2025
06 Amazon Aurora HA および DR グローバル復元力のための設計パターン (DAT442)
AWS re:Invent 2025
07 エージェントの構築 AI: Amazon Nova Act および Strands エージェントの実践 (DEV327)
AWS re:Invent 2025
08 Amazon Aurora とそのイノベーションの詳細 (DAT441)
AWS re:Invent 2025
09 Amazon S3 の詳細解説 (STG407)
AWS re:Invent 2025
10 Nasdaq:グローバル金融サービス向けのレジリエントなインフラストラクチャを構築する (HMC327)
AWS re:Invent 2025
11 AWS Lambda の新機能 (CNS376)
AWS re:Invent 2025
12 Kiro によるスペック駆動開発 (DEV314)
AWS re:Invent 2025
13 Amazon の FinOps: 世界的な E コマース大手から学ぶクラウドコストの教訓 (AMZ308)
AWS re:Invent 2025
14 AWS 上のティック・トゥ・トレード低レイテンシ取引プラットフォーム
AWS re:Invent 2025
Government data
01 The AI Era: The Boundary Between Development and Design Is Disappearing
Government data
02 On-Device Multimodal AI and Smart-City Practice
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03 Large-Model Capability Evaluation and a Method for Landing AI Projects
Government data
04 Controlled End-to-End Automation of Government Development with Cloud Agents
Government data
05 A New Software Ecosystem for the Agent Era, Seen Through Multi-Agent Systems
Government data
06 AI-Driven Macro Quantitative Research and Smart Governance
Government data
07 Authorized Operation of Public Data and Smart-Government Practice
Government data
08 Putting Data Assetization into Practice: Rights, Compliance, Engineering Governance, and Digital-Government Cases
Government data
09 AI for Mental-Health Public Welfare: Governance, Architecture, and Practice of a Trustworthy Platform
Government data
Amarathon 2025 振り返り
01 エージェント向けアーキテクチャ設計への開発者ロードマップ
Donnie Prakoso
02 Amazon Bedrock Data Automation
Hafiz Syed Ashir Hassan
03 AgentCore 上のマルチエージェント
Tan Xin
04 Nova Act と Strands Agents を実践で活用したエージェント型 AI の構築
Haowen Huang
04 仕様駆動開発と Kiro で移行プロジェクトを加速
Sanchit Dilip Jain
06 「マッチング」から「理解」へ: AgentCore Memory が実現するパーソナライズド AI 検索の実践
Liu Cao
07 観測から最適化へ – LLM オブザーバビリティから AIOps へ、リアルタイムの洞察をインテリジェントな自動化に変える
Jimmy Soh
08 TEAM の導入と最高のエンジニアリングチームの構築
Yuji Oshima
09 いわゆるサーバーレスデータベースの5年間から得た5つの厳しい教訓
Renato Losio
14 AI が私の仕事をしたらどうなるか Q Developer CLI と Kiro が私の日常業務をどう変えたか
Miguel Angel Muñoz
16 警戒を保ちながら迅速に:Amazon Bedrock エージェント開発に不可欠なセキュリティ
Brian Tarbox
26 1 台の H100 で OSS LLM をよりスマートに、低コストで、高速に実行
Adit Modi Adit Modi
28 最新の統合メタデータアーキテクチャ:データサイロを解消する新たなアプローチ
Shaofeng Shi
29 サーバーレス MediaOps:Amazon Web Services 上の AI による動画ワークフローの自動化
Luis Valdivia
30 大規模パフォーマンステストによる効率性と信頼性を重視したアーキテクチャ設計
Luis Guirigay
31 オープンソースで世界をつなぐ: テクノロジー、コミュニティ、グローバルな開発者関係をめぐる実践の旅
Richard Lin
33 リアルタイム物流分析のためのストリーミング Iceberg テーブルの構築
Fahad Shah
34 大規模ロボット戦略トレーニングの高速化: Kiro、Trainium、EKS に基づく自動クローズドループアーキテクチャ
Junjie Tang
35 仕様駆動開発で「Vibe」から実用レベルへ
Ricardo Sueiras
36 クラウドコスト分析をよりスマートに: StrandsとAgentCoreによるFinOpsインテリジェントエージェントの構築
Xiaofei Li
37 CNCF Kagent、K8sGPT、Nova Sonicを使用したK8s向け対話型エージェントAIOpsの変革
Shaoyi Li

使用されている技術: disruptor、aeron、FPGA、verilog、VHLs、linux kernel preempt-pt patches、yugabytedb、raft consensus protocols、AWS Cluster Placement Groups (CPGs)、FIX protocol、Liquidnet SmartDark & Barracuda Algorithm、5/20 EMA Crossover Strategy、Amazon Time Sync Service、Hardware Packet Timestamping、MiFID II、FIX Adapted for STreaming (FAST)、Simple Binary Encoding (SBE)、amazon Cluster Placement Groups (CPGs)

Coinbase: Aeron Cluster を使用して、弾力性の高いクラウドネイティブの取引インフラストラクチャを構築し、低遅延で大量のトランザクションを処理します。

EDX Markets (EDXM): Aeron Cluster を活用して、取引プラットフォームでフォールト トレランスと超低レイテンシーを実現します。

IMMIX: Aeron Cluster を使用して、高性能デジタル資産取引システムとシーケンサーを構築します。

HSBC: 電子取引システムを強化するために Aeron を統合しました。

Man Group: 低遅延外国為替取引システムで Aeron を使用して、相場ストリームを迅速に処理します。

SIX Interbank Clearing は、スイスの即時決済プラットフォームに Aeron クラスターを導入しています。

BLOX Markets は、近日開始予定の個人投資家向け米国株式取引プラットフォームで、Aeron システムを統合しています。

Chicago Mercantile Exchange (CME)。内部メッセージング用の Aeron オープンソース開発プロジェクトを後援しています。

Kepler Chevron (Kcx) は、Adaptive と協力して、Aeron に基づくイベント駆動型の株式取引プラットフォームを構築します。

証券サービスのリーダー DriveWealth は Aeron を採用し、取引所レベルのパフォーマンスを達成するために取引アーキテクチャを再構築します。

Talos は、デジタル資産エコシステムプラットフォームで Aeron 転送プロトコルを使用し、高性能な取引とメッセージのシリアル化処理を実現しています。


バイサイドとセルサイド

バイサイド参加者:

● 機関投資家

● デジタルアセットファンド

● 個人トレーダー

● 自己勘定取引会社

● 投資ポートフォリオ用のデジタル資産を取得する

● 利益を生み出すための戦略開発、調査、取引実行に焦点を当てる

セルサイド企業:

● マーケットメーカーとブローカー

● 取引執行と注文ルーティングを容易にする

デジタル資産取引所:

● 資産を上場・取引できるプラットフォームを提供

● セルサイド企業とともに中核的な取引インフラを形成

● 流動性の確保、注文の照合、必要不可欠な金融サービスの提供

● 主に手数料とビッド・アスク・スプレッドから収益を得る


ティック・トゥ・トレードのパフォーマンス

● 高頻度、低遅延の取引 (HFT) は、集中型デジタル資産取引において急速に台頭しています。

● HFT は、数十年にわたり、株式、商品、外国為替市場、さらには先物を含むデリバティブ市場にわたる金融市場インフラの重要なコンポーネントであり続けています。

● 市場参加者に流動性の向上、取引コストの低下、価格効率性、価格発見をもたらす中核機能。

● HFT プラットフォームの主要な技術的成功指標: レイテンシー、ジッター

● HFT デジタル資産市場で活動する企業は、競争力を維持するために、2桁マイクロ秒台前半のティック・トゥ・トレード・パフォーマンスを目指して努力しています。

マーケットづくり

● HFT 企業は、オーダーブックの売り買い両側に価格を提示する義務があります。

● Bid (MM が買い、相手方が売る)

● Ask (MM が売り、相手方が買う)

MM 戦略のコア機能:

● スプレッド(Bid 価格と Ask 価格の差)を獲得する

● リスクを管理し、最適(最速)の実行を提供します

流動性を提供しますが、一時的な在庫リスクも伴います。

● MM は、市場に流動性を提供し、スプレッドから利益を得るために、非常に大量の注文を実行する必要があります。

● HFT 企業は、デジタル資産が取引される複数の取引所における一時的な価格差を利用しています。

● 遅延により裁定取引の機会が失われる可能性があるため、成功には最適化された実行とマイクロ秒レベルの速度が必要です。


HFT におけるジッターの重要性

予測可能な実行:

● HFT アルゴリズムは、正確な瞬間と価格で取引を実行するために、一貫した予測可能なパフォーマンスに依存しています。予測できないレイテンシー (高いジッター) により、取引の実行が意図したよりも遅くなり、最適な価格ポイントを逃し、損失が発生する可能性があります。

裁定取引の機会:

● ジッターにより、さまざまな取引所にわたる価格検出に遅れが生じ、マイクロ秒間だけ存在するつかの間の裁定取引の機会が失われる可能性があります。

リスク管理:

● 一貫したレイテンシにより、リアルタイムのリスク管理と監視が向上します。ジッターが高いと変動が生じ、ストレス下でのシステムの動作を予測し、リスクを効果的に管理することが困難になります。

アルゴリズムの整合性:

● 特定の時間枠内で反応するように設計されたアルゴリズムは、予期せぬ遅延によって中断され、意図しない取引結果につながる可能性があります。

ジッターを最小限に抑えるテクニック

ハードウェアの最適化:

● 重要な処理パスにフィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA) などの決定論的ハードウェアを使用する。

● 低ジッター性能を目指して設計された特殊なネットワーク インターフェイス カード (NIC) を採用。

オペレーティング システム (OS) とカーネル チューニング:

● リアルタイム オペレーティング システム (RTOS) またはカスタム調整された Linux カーネル (PREEMPT-RT パッチなど) を使用して、取引プロセスに優先順位を付け、非決定的な中断を最小限に抑えます。

● スレッドを専用の CPU コアに固定し、コンテキストの切り替えを最小限に抑えるなどの手法を実装して、CPU のキャッシュ ミスやリソースの競合を回避します。

ネットワーク アーキテクチャ:

● カーネル バイパス技術を利用して、ネットワーク ハードウェアからユーザー空間アプリケーションにデータを直接移動し、汎用の非決定性 Linux ネットワーク スタックを回避します。

● サーバーを Exchange コロケーション施設に配置して、物理的な距離とネットワーク パスの変動を最小限に抑えます。

ソフトウェア設計:

● 効率的なデータ構造とデザイン パターン (disruptor パターンなど) を使用して、メッセージ フローを最適化し、不必要なメモリ割り当てを削減します。

● シリアル化/逆シリアル化プロセスを最適化し、大量のデータを効率的に処理します。


LMAX 交換 Disruptor パターン:

● 高性能、低遅延のスレッド間メッセージング システム。

● 効率的なイベント/タスクの受け渡しのためにリング バッファーを利用します。

● 高頻度取引(HFT)で一般的です。

コアコンセプトとその仕組み:

リングバッファ:

● メモリ内の円形の固定サイズ配列。

● イベント/メッセージを保持します。

プロデューサー:

● シーケンス番号を使用してバッファ内のスロットを要求します。

● データを書き込んでコミットします。

コンシューマ (バッチ ハンドラ):

● バッファーからのイベントを処理します。

● 依存関係グラフで動作します。

● 新しいデータをお互いに通知します。

機械的同調症:

● CPU キャッシュ (L1、L2、L3) を悪用します。

● データを連続的かつ予測可能に保ちます。

● コストのかかるメモリ取得を削減します。

ロック/競合なし:

● ロックの代わりにシーケンス番号とバリアを使用します。

● スレッドが相互にブロックされるのを防ぎます。

誤った共有の回避:

● 変数がキャッシュ ラインを共有しないようにデータをパディングします。

● 不要なキャッシュの無効化を回避します。

最適化:

CPU キャッシュ使用量:

● CPU キャッシュ (L1、L2、L3) を悪用します。

● データを連続的かつ予測可能に保ちます。

ロックの回避:

● ロックの代わりにシーケンス番号とバリアを使用します。

● スレッドが相互にブロックされるのを防ぎます。

誤った共有の回避:

● 変数がキャッシュ ラインを共有しないようにデータをパディングします。

取引での使用:

速度:

● マイクロ秒の遅延が重要となる HFT には必須です。

スループット:

● 大量の市場データと注文フローを処理します。

スケーラビリティ:

● 複雑な処理パイプラインを複数の CPU コアにまたがって拡張できるようにします。

タスク中心のパイプライン:

● 注文処理を順次、並列化可能なタスクに分割するのに最適です。

メリット:

低遅延:

● ステージ間のナノ秒レベルの処理を実現。

高スループット:

● 従来のキューベースのシステムよりも大幅に多くのイベントを処理します。

予測可能なパフォーマンス:

● ロックやガベージ コレクションの一時停止による予期せぬ事態を回避します。


フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA)

● はフレキシブル集積回路 (IC) です。

● 製造後にプログラム可能。

● カスタムデジタル回路の作成が可能になります。

● ハードウェアレベルのカスタマイズを提供します。

● ハイパフォーマンス コンピューティング、信号処理、ラピッド プロトタイピングに適しています。

● 固定機能チップとは異なります。

● 再構成可能なロジック ブロック、インターコネクト、メモリを使用します。

● さまざまな機能を並行して実装します。

● ハードウェア アクセラレーションと低遅延パフォーマンスを有効にします。

● 通信、自動車 (ADAS)、航空宇宙、データセンターに最適です。

ハードウェア記述言語 (HDL):

● エンジニアは Verilog または VHDL を使用します。

● 希望のデジタル回路を記述してください。

論理合成と配置配線:

● ソフトウェアは HDL コードを変換します。

● 設定ファイル(ビットストリーム)を作成します。

● デザインを FPGA の内部リソースにマップします。

プログラム可能なリソース:

● チップにはルックアップ テーブル (LUT)、フリップフロップ、マルチプレクサが含まれています。

● プログラマブルな相互接続。

● あらゆるデジタル回路を形成可能。

並列処理:

● 操作はハードウェア間で同時に発生します。

● 高スループットと低遅延を提供します。

● 複雑なタスクに最適です。


デジタル資産市場における公正かつ平等なアクセス:

● すべての参加者が取引および情報にアクセスする平等な機会を確保します。

● 成熟市場(株式およびデリバティブ)では、規制監督により厳格な開示と平等なアクセス要件が強制されます。

技術的な実装:

● レイテンシの差を最小限に抑えることで実現。

● すべての参加者が定義された許容範囲内 (マイクロ秒からミリ秒) で同様の応答時間を経験するようにします。

● 価格発見、流動性の提供、取引執行への信頼できる参加を可能にします。

AWS の貢献:

● 多くの会場は、正確なパフォーマンス調整ではなく、拡張性を目的としてクラウド プラットフォーム上に構築されています。

● 取引所や取引会社をサポートするためにプラットフォームを継続的に改善します。

● 公平性と平等性を高めるための機能を強化します。

アーキテクチャ:

● 一元化されたデジタル資産交換により、AWS のインフラストラクチャが最適化され、低遅延のパフォーマンスが実現します。

● マーケットメーカー (MM) が 1 秒あたり数千件の取引を実行できるようにします。

● AWS は、レイテンシとジッターを削減するために、コンピューティングの配置とネットワーク トポロジの最適化を提供します。

● リファレンス アーキテクチャは、MM を使用したレイテンシ最適化アクセスのための典型的な CEX トランザクション処理ホット パスを示しています。


トレードの受け取りと処理の流れ:

注文送信:

● 注文は Exchange ゲートウェイに送信されます。

注文の転送:

● 注文はFair Order Sequencerに転送されます。

バッチ処理とタイムスタンプ:

● シーケンサーはバッチ処理を適用し、タイムスタンプ付きの注文をマッチング エンジンに送信します。

実行確認:

● マッチング エンジンが実行確認を送信します。

市場データの更新:

● マーケットデータの更新は配信サーバーに送信されます。

● 更新情報は市場データ ゲートウェイに送信されます。

HFT フィード ハンドラー:

● 市場データは HFT フィード ハンドラーに配信されます。

● フィード ハンドラーは市場データを取引戦略エンジンに送信します。

取引戦略エンジン:

● 流動性を提供または取得するシグナルを生成します。

● 注文管理システム(OMS)にシグナルが送信されます。

注文管理システム (OMS):

● OMS は注文を送信し、約定確認を受け取ります。

● OMS に実行通知が届きます。

データ複製:

● データはセカンダリ Availability Zone または AWS Region にレプリケートされます。

● プライマリ Availability Zone に障害が発生した場合でも、継続的な動作を保証します。

高可用性と災害復旧:

● 交流会場により取り組みが異なります。

● ポジション管理とリコンシリエーションのみを目的とした、同期フェイルオーバーから注文レイヤーの部分フェイルオーバーまでの範囲。


レイテンシー最適化アプローチ:

● これらのレイヤー全体を最適化して、取引およびリアルタイムのワークロードのエンドツーエンドのレイテンシを可能な限り低く抑えます。

キーのレイテンシ:

● Order-to-Ack Latency: 注文トランザクションの全体的なフローを表します。

● Tick-to-Order Latency: 価格変更の消費、取引シグナルへの変換、ポジションの変更の速度を測定します。

成功指標:

● 価格発見、戦略、注文実行のレイテンシーとジッター。

● 目標: 2 桁マイクロ秒台のティック・トゥ・トレード・パフォーマンス。

最適化カテゴリ:

ネットワーク:

● 基盤となるネットワークからの遅延。

● AWS ルーティング、インスタンスの配置、接続の選択が含まれます。

計算:

● Amazon EC2 インスタンス タイプからのレイテンシー。

● インスタンスの選択、カーネルと OS のチューニング、Elastic Network Adapter (ENA) のパフォーマンスの最適化が含まれます。

申し込み:

● ビジネス ロジックとユーザー空間の処理による遅延。

● 効率的なトラフィック処理、CPU/メモリ使用量、リソース競合の最小化に重点を置いています。

システム:

● システム全体のプロセスによる遅延。

● データ分散、タイミング サービス、全体的なアーキテクチャ効率が含まれます。


CEX および MM ホット パス:

CEX ホット パス:

● 注文エントリー、オーダーブックへの約定、マーケットデータの配信に重点を置いています。

● 注文入力、残高確認、照合、確認、マーケットイベントの公開が含まれます。

● 目標: 流動性を引き付けるために最高の約定と価格設定のエクスペリエンスを提供します。

MM ホット パス:

● ティックから取引までのレイテンシーに焦点を当てています。

● 市場データの受信、取引機会の評価、取引の実行が含まれます。

● 目標: 市場の最新の見解を維持し、リスクと機会費用を回避します。


マーケットメーカー「ホット パス」:

● テクノロジー システム内のレイテンシが重要なデータと実行経路。

● スピードと効率を最適化して競争力を維持し、リスクを管理します。

主要コンポーネント:

市場データの取り込み:

● 外部市場データを迅速に受信して処理します。

● 資産の現在の公正価格を決定します。

価格設定と機会評価:

● 最適な買値と売値を計算し、出来高を決定します。

● 在庫リスクを管理し、方向性のあるリスクを最小限に抑えます。

注文の入力と実行:

● 指値注文を迅速に発注するための低遅延システム。

内部コミュニケーションとバランスチェック:

● 社内システム間の迅速なコミュニケーション。

● 注文の有効性と企業のエクスポージャーが許容範囲内であることを保証します。

ヘッジ:

● ポジションをヘッジするオフセット取引を迅速に実行します。

● お客様のお取引から取得した在庫を管理します。

マーケットイベント配信:

● 社内の市場イベントや謝辞を迅速に公開します。

● 関連する社内システムおよび外部クライアントに配布します。


最適化テクニック:

Cluster Placement Groups (CPG):

● コンポーネント間の物理ネットワーク距離を減らすために使用されます。

● CEX および MM ワークロードを CPG に配置して、Availability Zone 内の同じネットワーク スパイン上にインスタンスの配置をローカライズします。

メリット:

● CPG 外部のインスタンスと比較した、P50 の平均 37% 削減と P90 UDP の 39% の往復時間のレイテンシの削減。

レイテンシのソース:

● ネットワークカード、カーネル、オペレーティングシステム、およびアプリケーション層を介して、ネットワークからインスタンスにまで拡張されます。


レイテンシー最適化のトレードオフ:

● Cluster Placement Groups (CPG) の使用:

● ネットワーク遅延を最小限に抑えます。

● 完全に復元力のあるマルチ AZ アーキテクチャとは互換性がありません。

ステート マシンとしてのマッチング エンジン:

● 通常、決定論的な状態マシンとしてモデル化されます。

● 同じ一連の入力イベントは、同じ予測可能な状態になります。

● CEX オーダーブックと金融システムの一貫性にとって重要です。

● 非決定性を回避し、線形処理を保証するために、コアの実行はシングルスレッドです。

高可用性とスケーラビリティのための分散ステート マシン:

● 高可用性とスケーラビリティのために複数のインスタンスに実装されています。

● 複数のノード間でロジックを複製し、一部のノードに障害が発生した場合でも動作を維持します。

● ワークロードを複数のレプリカに分散することによる水平スケーリング。

● 堅牢なコンセンサスプロトコル(例: Raft)を通じて一貫性が維持されます。

メッセージング、一貫性、低遅延:

● コンセンサスプロトコルとメッセージングプロトコルを組み合わせて、遅延と一貫性を最小限に抑えます。

● お客様はカスタム メッセージング レイヤーを設計したり、Aeron や Chronicle などの成熟した製品を使用したりできます。

● [https://github.com/aeron-io/aeron](https://github.com/aeron-io/aeron)

● 低遅延、高スループット通信用に最適化されたメッセージング層。

● 最小限のレイテンシーオーバーヘッドでステートマシン入力の決定論的なレプリケーションを有効にします。


Aeron: 超低遅延メッセージング ミドルウェア

超低遅延

● マイクロ秒範囲のレイテンシー: 高頻度取引に重要なマイクロ秒範囲のレイテンシーを提供するように設計されています。

● 予測可能なパフォーマンス: さまざまな負荷の下でも一貫したパフォーマンスを保証します。

高スループット

● 1 秒あたり数百万のメッセージ: 大量のメッセージを確実に処理できます。

● スケーラブルなアーキテクチャ: 大規模取引システムの要求を満たすスケーリングをサポートします。

信頼性と回復力

● 24/7 可用性: 高可用性を保証する機能を備えた継続的な運用向けに構築されています。

● フォールト トレランス: 自動フェイルオーバーと回復のメカニズムが含まれています。

費用対効果

● オープンソース: 無料で使用できるため、ライセンスコストが削減されます。

● リソースの効率的な利用: ハードウェアと運用コストを最小限に抑えます。

主な機能とコンポーネント

Aeron Transport:

● コア機能: 高パフォーマンス、低遅延のメッセージ トランスポート。

● プロトコル: UDP (ユニキャストおよびマルチキャスト) およびプロセス間通信 (IPC) を利用します。

● サポートされている API: Java、C/C++、および .NET。

Aeron Archive:

● 目的: メッセージの録音と再生のための拡張機能。

● 機能: ストリームを最大メッセージ レートでディスクに保持し、メッセージ損失のないデータ回復とシームレスなサービス再接続を保証します。

Aeron Cluster:

● フレームワーク: フォールトトレラントな分散サービスを構築するため。

● コンセンサス アルゴリズム: Raft アルゴリズムを使用します。

● 機能: 自動フェイルオーバーと強力なデータ整合性。交換やトランザクション ワークフローに最適です。

Agrona & Simple Binary Encoding (SBE):

● Agrona: 高性能のデータ構造を提供します。

● SBE: コンパクトでオーバーヘッドの低いバイナリ メッセージ形式を提供し、メッセージ サイズと CPU サイクルを最小限に抑えます。

商社にとってのメリット

超低遅延:

● パフォーマンス: クラウド環境では 100 マイクロ秒未満の遅延を実現し、物理ハードウェアでは 20 マイクロ秒未満の遅延を実現します。

● 重要: 高頻度取引。

高スループット:

● 容量: 1 秒あたり数百万のメッセージを確実に処理できます。

信頼性と回復力:

● 可用性: 24/7 の可用性を確保します。

● 機能: 自動フェイルオーバー、インスタントリカバリ、堅牢なデータ損失処理メカニズム。

費用対効果:

● コストの削減: ハードウェアと運用のコストを削減し、ベンダー ロックインを回避します。

実証済みの採用:

● ユーザー: Coinbase、Man Group、SIX 銀行間清算など、世界中の主要な金融機関およびプラットフォーム。

● アプリケーション: リアルタイム取引および支払いシステムを強化します。

Aeron システムの主なコンポーネント:

メディアドライバー:

● 機能: バッファ処理、ネットワーク I/O、およびデータ転送を管理するコア エンジン。

● デプロイメント: アプリケーション内の埋め込みスレッドとして、または別個のプロセスとして実行できます。

● 利点: ガベージ コレクションの一時停止などのイベントによるレイテンシへの影響を最小限に抑えます。

Aeron Client:

● インターフェイス: 開発者向けのアプリケーション向け API。

● 操作: クライアントは、パブリケーション (メッセージ送信用) とサブスクリプション (メッセージ受信用) を作成します。

チャンネルとストリーム:

● チャネル: 通信パスを定義します。

● ストリーム ID: 同じチャネル上で異なる論理メッセージ フローを多重化するために使用される整数の識別子。

ログバッファ:

● ストレージ: メッセージは、ログ バッファーと呼ばれる一連のメモリマップされたファイルに書き込まれます。

● 設計: JVM ガベージ コレクションをバイパスして、予測可能な低遅延アクセスを実現するダイレクト メモリ アクセス (オフヒープ) を可能にします。

実際の使用例

● Coinbase: Aeron Cluster を使用して、高い復元力を備えたクラウドネイティブの取引インフラストラクチャを構築し、低遅延で大量のトランザクションを処理します。

● EDX Markets (EDXM): 取引プラットフォーム内のフォールト トレランスと超低レイテンシのために Aeron Cluster を活用しました。

● IMMIX: Aeron Cluster を採用し、高性能デジタル資産取引システムとシーケンサーを構築しました。

● HSBC: 電子取引システムを強化するために Aeron を統合しました。

● Man Group: 低遅延の外国為替取引システムで Aeron を利用して、迅速な相場ストリーム処理を実現します。

● SIX Interbank Clearing Ltd: スイスの即時決済プラットフォーム用に Aeron クラスターをデプロイしました。

● BLOX Markets: 今後の U.S。個人投資家に焦点を当てた株式取引プラットフォームは Aeron システムを統合しています。

● Chicago Mercantile Exchange (CME): 内部メッセージング用の Aeron オープンソース開発プロジェクトをスポンサーしました。

● Kepler Cheverton (Kcx) は Adaptive と提携して、Aeron に基づくイベント駆動型の株式取引プラットフォームを構築しました。

● 証券サービスのリーダー DriveWealth は、取引インフラストラクチャを再設計するために Aeron を採用し、取引所グレードのパフォーマンスを達成しました。

● Talos は、デジタル資産エコシステム プラットフォーム内で Aeron トランスポート プロトコルを利用して、高性能の取引とメッセージのシリアル化処理を実現しました。


メッセージ フローとメカニズム

出版物:

● メソッド: パブリッシャー クライアントは、offer() メソッドを使用して、共有メモリ内のログ バッファにメッセージを書き込みます。

● 操作: ノンブロッキング。成功したか、バックプレッシャーが適用されたかを示すステータス コードを返します。

メディア ドライバーのアクション:

● 機能: パブリッシャのログ バッファから継続的にデータを読み取り、設定されたチャネル (UDP または IPC) 経由で適切な宛先にデータを転送します。

購読と投票:

● メソッド: サブスクライバ クライアントは、poll() メソッドを呼び出して、関連付けられたログ バッファからメッセージを読み取ります。

● モデル: ポーリング モデルにより、アプリケーションがデータを処理するタイミングを制御できるようになり、割り込み駆動のコールバックを回避することで予測可能なレイテンシーが維持されます。

信頼性:

● レイヤー: Aeron は、UDP 上に独自の信頼性レイヤーを実装します。

● メカニズム: メッセージ損失を検出し、否定応答 (NAK) を使用して欠落フラグメントの再送信を要求し、最小限のオーバーヘッドで信頼性の高い順序どおりの配信を保証します。

ロックフリーのデザイン:

● 手法: ログ バッファーのアトミック テール更新などの手法を使用して、すべての内部操作はロックフリーです。

● 利点: スレッドの競合を回避し、スループットを最大化します。


アトミックテールの更新

ネットワークプロトコル:

● アトミック テール アップデートは、高性能ネットワーキングおよびデータベース システムにおいて非常に重要です。

● リングバッファやログなどのデータ構造を効率的に管理します。

● テール ポインターをアトミックに更新することで、データを破損することなく同時対話が保証されます。

システムのアップグレード:

● 特定の Linux ディストリビューション (アトミック ディストリビューション) では、アトミック更新には 1 つのトランザクションで OS イメージ全体をアップグレードすることが含まれます。

● 更新が成功した場合にのみ、システムは新しいイメージで起動し、整合性が保証されます。

● これはアトミック性の原理を活用したシステム全体のアップデートです。


Raft コンセンサスアルゴリズム:

● サーバーがデータ状態に同意することを保証する分散システム アルゴリズム。リーダーの選出、ログのレプリケーション、ノードの役割 (フォロワー、候補、リーダー) によるわかりやすさを重視します。

● リーダー選挙: リーダーが検出されない場合、ノードはフォロワーから候補に移行し、新しいリーダーを選択するための選挙が開始されます。

● ログ レプリケーション: リーダーはクライアント リクエストをログに記録し、フォロワーに送信します。過半数が承認すると、エントリがコミットされ、すべてのノードが操作シーケンスに同意することが保証されます。

ノードの状態:

● フォロワー:リーダーからのコマンドとハートビートを受け取ります。

● 候補者: 選挙中にリーダーシップを求めます。

● リーダー: レプリケーションとクライアントのリクエストを調整します。

簡略化されたワークフロー:

● 開始: すべてのノードはランダムな選出タイムアウトを持つフォロワーとして開始します。

● 選挙: フォロワーがタイムアウトし、候補者になり、任期を増やして投票を要求します。

● 投票: フォロワーは、現在の期に投票しておらず、候補者のログが最新である場合に候補者に投票します。

● リーダー: 過半数の投票を得た候補者がリーダーとなり、ハートビートを送信します。

● レプリケーション: クライアントはリクエストをリーダーに送信し、リーダーはリクエストをログに記録してフォロワーにレプリケートします。

● コミ​​ット: フォロワーの大多数がエントリを記録すると、リーダーはそれをコミットしてステートマシンに適用し、フォロワーにも同じことを行うように指示します。

主な利点:

● わかりやすさ: Paxos などの古いプロトコルと比較して、実装と把握が容易です。

● 強力な一貫性: すべてのノードが同じ順序で操作を認識できるようにします (線形化可能性)。

● フォールト トレランス: サーバー障害を処理する新しいリーダーを選出します。

アプリケーション:

● データベース: CockroachDB、YugabyteDB。

● クラスターマネージャー: HashiCorp Consul。

● メッセージ キュー: Apache Kafka と KRaft。


高可用性と災害復旧のための複数 AZ 導入:

● コンセンサスおよびメッセージング ソリューションは、単一の Availability Zone 内での高可用性と、複数の Availability Zone またはリージョンにわたる災害復旧を提供します。

● セカンダリ ターゲットまたは永続ストレージ層へのログ レプリケーションによって実現されます。

● Amazon S3、Amazon FSx などのストレージ サービス、および Amazon Aurora や Amazon Aurora DSQL などの分散データベースを使用します。

● Raft ログ レプリケーション モードは、完全同期、準同期、非同期などさまざまです。

● システム対話の履歴全体が含まれるため、監査とコンプライアンスに役立つ複製データ。

CPG および Amazon EC2 キャパシティ フルフィルメントに関する考慮事項:

● CPG を使用して配置を最適化し、EC2 インスタンスを併置します。

● 容量の実現とのトレードオフを管理します。

● CPG は、単一の Availability Zone ネットワーク スパインの下に効果的な展開境界を作成し、使用可能な Amazon EC2 容量のプールを減らします。

● 影響は Availability Zone のサイズによって異なります。大規模なリージョンでは軽減され、Availability Zones は小規模なリージョンでは増大します。

● On-Demand Capacity Reservations を使用して Amazon EC2 の容量を予約することで、リスクを管理します。

● 利点には、共有 CPG による遅延の削減と容量保証の向上が含まれます。


CEX および MM ネットワーク境界遅延:

● デジタル資産交換との低遅延コロケーションを求める HFT にとって重要です。

● 顧客はこれらの境界を制御できません。遅延とジッターは、配置とネットワーク設計によって異なります。

レイテンシー最適化のための CPG:

● Cluster Placement Groups (CPG) は、レイテンシーを最適化した配置の基本です。

● 共有 CPG は、異なる AWS アカウント間でコロケーションを拡張します。

● リージョン内のクラウド コロケーションの原則に準拠します。

接続パターン:

● デジタル資産交換では、50 ~ 200 マイクロ秒から 1 ミリ秒を超えるまでの遅延特性を持つさまざまな接続パターンが提供されます。

最適な接続:

● HFT のお客様は、CDN とロード バランサーを回避し、Exchange へのレイテンシが最も低いパスを目指しています。

● 理想的には、VPC ピアリング接続全体でパブリック IP またはプライベート IP を使用して、EC2 注文ゲートウェイ上の Exchange エンドポイントと直接インターフェイスします。

● プロトコルの選択を最適化し、REST または WebSocket よりも FIX を優先して、プロトコルに起因する遅延を最小限に抑えます。

遅延監視:

● HFT は、階層化テストを使用して CEX エンドポイントまでの遅延を監視します。

● 基本的な HTTP/TCP ping。

● エンドツーエンドの遅延。

● 市場イベントと注文執行のためのアプリケーションレベルの監視。

● Availability Zone 内で CEX エンドポイントと HFT インスタンスが移動する可能性があるため、配置を継続的に最適化し、レイテンシー、可用性、インスタンス選択のバランスをとります。


Financial Information eXchange (FIX) プロトコル

中心となる概念と仕組み

● 構造化メッセージ: FIX protocol は、構造化メッセージにタグと値のペア形式を使用します。

● タグと値のペア: 各データ フィールドは、値とペアになった一意の整数タグによって識別されます。

主要な運用レイヤー:

● セッション層: 2 者間の接続を管理し、ハートビートやギャップフィルなどのメカニズムを使用して、信頼性の高いメッセージ配信、順序付け、中断からの回復を保証します。

● アプリケーション層: 新規注文、約定レポート、注文キャンセル、取引割り当てなどのビジネス関連メッセージの内容を定義します。

広範な導入と使用事例

● 起源: 元々は U.S 用に 1992 で開発されました。ソロモン・ブラザーズとフィデリティ・インベストメンツ間の株式取引。

● サポートされる資産クラス: 債券、外国為替 (FX)、デリバティブ、商品、デジタル資産/暗号通貨を含む、事実上すべての資産クラスをサポートするように拡張されました。

主な使用例:

● 注文のルーティングと約定: 市場参加者間での注文と約定レポートのシームレスな送信。

● マーケットデータの配信:リアルタイムの価格相場、取引量、マーケットデプス情報を配信します。

● 取引後処理: 取引の割り当て、確認、決済の詳細を処理し、バックオフィス業務と規制報告を合理化します。

● アルゴリズム取引と高頻度取引 (HFT): 構造化された低遅延の性質により、自動取引戦略に適しています。また、Simple Binary Encoding (SBE) や FIX Adapted for STreaming (FAST) などの最適化されたバイナリエンコーディングが、極めて高い性能要件に対応します。

FIX プロトコルの仕組み

● メッセージベースの標準: 相互運用性と効率性を目的とした一連のタグと値のペアを中心に構造化されています。

メッセージ構造: タグと値のペア:

● 整数タグ: FIX メッセージ内のすべてのデータは、整数タグで表されます。

● 等号: 等号が続きます。

● データ値: データ値 (例: 新規注文シングルの場合は 35=D)。

FIX メッセージのコンポーネント:

● ヘッダー: BeginString、MsgType、SenderCompID、TargetCompID などのセッション レベルのフィールドが含まれます。

● 本文: Symbol、OrderQty、Price、Side などのコア アプリケーション レベルのビジネス データが含まれます。

● トレーラー: メッセージの整合性を検証するための CheckSum が含まれています。

運用レイヤー

セッション層:

● 2 つの取引相手間の信頼性の高い継続的な接続を管理します。

主なメカニズム:

● ハートビート: 接続が有効であることを確認するための定期的なメッセージ。

● シーケンス番号: 欠落したメッセージを検出するために、メッセージごとに増加する一意の番号。

● 再送信リクエスト: シーケンスギャップが検出された場合、受信者は欠落メッセージの「ギャップフィル」を要求できます。

アプリケーション層:

● メッセージの実際の業務内容を定義します。

● 有効な注文タイプ、約定レポート、取引確認、市場データ要求を指示します。

例: 新しい注文 - シングル (35=D)

● Apple の 100 株 (AAPL) の買い注文 ($150.00.)

● 8=FIX.4.2|9=100|35=D|34=10|49=BUYER|56=SELLER|52=20251211-10:00:00.000|11=ORD1001|21=1|38=100|40=2|54=1|55=AAPL|44=150.00|10=000|

● 8=FIX.4.2: FIX バージョン (例: 4.2)。

● 9=100: 本文の長さ (メッセージ本文の文字数)。

● 35=D: メッセージ タイプ (D = 新規注文 - 単一)。

● 34=10: シーケンス番号 (セッション内のメッセージ番号 10)。

● 49=BUYER: 送信者 ID (貴社)。

● 56=SELLER: ID (ブローカー/取引所) をターゲットにします。

● 52=20251211-10:00:00.000: タイムスタンプ。

● 11=ORD1001: ClOrdID (クライアント注文 ID)。

● 21=1: HandlInst (1 = 自動実行、プライベート、ブローカー介入なし)。

● 38=100: OrderQty (数量: 100 株)。

● 40=2: OrdType (2 = 指値注文)。

● 54=1: サイド (1 = 購入)。

● 55=AAPL: シンボル (Apple Inc.)。

● 44=150.00:価格(指値:$150.00)。

● 10=000: チェックサム (メッセージの整合性のため)。


Simple Binary Encoding (SBE)

● 電子取引および高頻度取引 (HFT) 環境で頻繁に使用される、特殊なオープンスタンダードのバイナリ プロトコル。

● ミッションクリティカルな取引メッセージに対して、極めて高い処理速度と予測可能な (決定的な) レイテンシーを実現します。

SBE が取引に使用される理由

● トレードではマイクロ秒単位が重要です。

● XML や JSON などの従来のデータ形式は、遅すぎてサイズが大きすぎます。

● SBE は、CPU の効率を最大化し、エンコードおよびデコードのプロセス中の遅延を最小限に抑えるプロトコルのニーズに対処するために、FIX 取引コミュニティによって開発されました。

● SBE は、注文が作成された瞬間から取引所に届くまでの取引メッセージ パスを最適化します。

主要原則

固定オフセット バイナリ レイアウト

● SBE のコアコンセプト。

● 取引メッセージ内のすべての単一フィールドに正確なメモリ位置 (オフセット) を割り当てます。

● 取引への影響: ダイレクト メモリ アクセスにより、複雑な解析ロジックが回避され、処理時間が短縮され、レイテンシーが高度に予測可能になります。

CPU 最適化 (キャッシュフレンドリー)

● 最新のコンピュータープロセッサにとって「キャッシュに優しい」ように設計されています。

● 取引への影響: 固定オフセット設計により条件分岐が最小限に抑えられ、CPU の内部予測メカニズムが効果的に機能します。

シンプルさとコード生成

● 構造化された機械可読な XML スキーマを使用して、メッセージ レイアウトを定義します。

● ツールは、これらの特定の取引メッセージを読み書きするために必要なコード (Java、C++、C# など) を自動的に生成します。

● 取引への影響: コード生成により人的エラーが排除され、送信者と受信者の両方がバイナリ データをまったく同じ、非常に効率的な方法で解釈できるようになります。 取引の

SBE と FAST

SBE (注文入力)

● 実際の注文を取引所に送信する場合に好まれる場合が多いです。

● ステートレスな性質と確定的なレイテンシにより、注文送信の重要なポイントツーポイント通信に最適です。

FAST (マーケットデータ)

● 主に市場データ (価格、相場) を受信するために使用されます。

● 強みは、反復的なデータ ストリームの大規模な圧縮 (デルタ エンコーディング) であり、何百万もの価格更新を効率的にブロードキャストするのに最適です。


FIX Adapted for STreaming (FAST)

● は、取引環境で主に市場データの配信に使用され、通常は取引注文の送信 (注文エントリー) には使用されません。

目的と使用例

● FAST は、特に取引所から取引所への大量のリアルタイム市場データ フィードの転送を最適化するために、FIX 取引コミュニティによって設計されました。

● 大容量データ: 取引所は毎秒何百万もの価格更新、相場、市場深度メッセージを生成します。これらを従来のテキストベースの FIX 形式で送信すると、帯域幅が過剰に消費され、遅延が発生します。

● 圧縮効率: FAST は、反復的なデータを排除し、テンプレートベースのシステムを使用することで、これらのメッセージのサイズを大幅に削減する強力な圧縮アルゴリズムとして機能します。

● ディストリビューション (ファンアウト): 1 対多の通信 (1 つの交換機が多数の加入者にデータを送信する) 用に高度に最適化されています。これにより、取引操作の「市場データ」側にとって理想的になります。

取引データに対する FAST の仕組み

● FAST は、受信者がセッション内の以前のメッセージの値を記憶する「ステートフル」アプローチを使用します。

● 類似: オーダーブックが更新され、通貨、為替、時間が同じまま特定の株式の価格のみが変更される場合、FAST は新しい価格値のみを送信します。

● 利点: これにより、帯域幅の使用量と全体的なネットワーク遅延が大幅に削減され、トレーダーが可能な限り迅速に価格の更新を受け取り、情報に基づいた意思決定ができ​​るようになります。

FAST とオーダーエントリー (SBE が異なる理由)

● FAST はデータ受信を最適化しますが、通常は取引注文 (注文エントリー) を送信するための主要なプロトコルではありません。

● 注文エントリーには予測可能性が必要: 取引注文の送信は、確定的な待ち時間が最も重要なポイントツーポイントの非常に重要なやり取りです。受信側の交換では、前のメッセージの状態に依存せずに、すべての注文が完了し、即座に解析可能である必要があります。

● SBE は注文に優先されます: Simple Binary Encoding (SBE) は、即座の非条件解析を可能にする固定オフセットのバイナリ レイアウトを使用し、これと比較してより予測可能な超低レイテンシを提供するため、注文エントリに優先されることがよくあります。 FAST のステートフル圧縮。


市場データとマルチキャスト:

CEX マッチング エンジン:

● オーダーブックを継続的に更新し、市場活動の動的なビューを生成します。

市場データの変換:

● 生の注文帳の状態は、集計と正規化を通じて市場データに変換されます。

● Exchange は、さまざまなレベル (レベル 1, レベル 2, レベル 3) での最高買値や売値などの主要な指標を抽出します。

● レベル 1 データ: 最良入札 (買い手が支払う意思のある最高価格) および最良のアスク/オファー (売り手が受け入れる意思のある最低価格) に関するリアルタイムの情報を提供します。通常、最後に取引された価格と出来高も含まれます。

● レベル 2 データ: さまざまな価格レベル (オーダーブック) で複数の買値と売値を表示することで、市場をより深く理解できます。この市場深度 (DOM) 情報は、トレーダーが全体的な需要と供給を評価するのに役立ちます。

● レベル 3 データ: 通常、マーケットメーカーと取引所メンバーのために予約されています。これには、レベル 1 およびレベル 2, のすべての情報に加えて、オーダーブックと対話して取引を直接実行する機能が含まれています。

成行注文:

● 市場データは成行注文に対して生成され、利用可能な最良の買値または売値に即座に照合されます。

AWS Transit Gateway でのマルチキャスト:

● VPC 内または VPC 間でマルチキャスト配信を複製およびシミュレートするために必要です。

● 小規模な CEX は、MM への市場データ配信に共有トランジット ゲートウェイを使用する場合があります。

● Transit Gateway は便利ですが、高頻度、低遅延の取引向けに設計されておらず、大規模な CEX にはスケーリング制限があります。


市場データの配布:

従来の市場:

● UDP マルチキャストを使用して、最適化された物理的に境界のあるコロケーション ネットワークを介して HFT MM に市場データを配信します。

クラウドホスト型 CEX:

● リアルタイムの市場データ配信には、主に TCP ユニキャスト WebSocket API を使用します。

REST API:

● オンデマンドまたは定期的なデータ取得 (過去の取引、ローソク足データなど) に使用されます。

● ポートフォリオトラッカーなどの非リアルタイムアプリケーションに適しています。

● ポーリング REST エンドポイントでは、待ち時間が長くなり、レート制限が厳しくなります。

FIX ゲートウェイ:

● 一部の CEX は、機関投資家向け MM 向けに FIX ゲートウェイを通じてリアルタイムの市場データを提供しています。

● メッセージの標準化と低遅延アクセスを提供します。

● FIX エンドポイントは、特定の機関投資家向け MM、ヘッジファンド、プロップ取引会社の専用クラウド インフラストラクチャでホストされることがよくあります。


正確な時間と公平かつ平等な注文処理:

公平かつ平等なアクセスの重要性:

● ネットワーク インフラストラクチャを超えてアプリケーション コンポーネントにまで及ぶ、デジタル資産交換に不可欠です。

● MiFID II のような規制の枠組みは、従来の市場での公平性を強制し、デジタル資産交換も同様の原則に従います。

公正な注文と市場イベントの順序:

● トレードマッチングの前後で重要。

● 正確なタイミングは公正な注文順序付けの中核であり、CEX が分散コンポーネント全体でメッセージにタイムスタンプを付けることができます。

HFT MM の精度時間:

● イベントのより正確な処理とシグナルの生成を可能にします。

● 戦略の実行とリスク管理を通知します。

過去のクラウド タイミング サービス:

● 数百マイクロ秒またはミリ秒の精度を達成しましたが、低桁のマイクロ秒の精度を必要とする HFT 戦略には不十分です。


MiFID II (金融商品市場指令 II)

● は EU 規制が有効です 2018.

● より公正、透明、効率的な金融市場の構築を目指します。

● ヨーロッパ全土で投資家の保護と競争を促進します。

● より多くの手段を対象とし、行動、透明性、報告に関する規則を強化します。

重要な側面:

● クライアントへの詳細なコスト/料金の開示

● 持続可能性の優先度を含む適合性評価の厳格化

● 顧客の取引に対する最善執行義務

● 市場監視のための規制当局への取引報告の強化

● OTF (Organized Trading Facilities) などの新しい取引施設に関するルールと既存の取引施設に対するより厳格なルール

主な目的

● 投資家保護: 明確なコスト/リスク情報とともに、クライアントが最良の結果 (最良の実行) とクライアントに適した製品を確実に得られるようにします。

● 透明性: 規制当局 (ESMA) と顧客に対し、取引活動 (価格、出来高) に関する詳細な報告を義務付けます。

● 市場の効率性: 競争を促進し、不透明な取引 (ダーク プールなど) を削減し、調和のとれた EU-wide ルールを作成します。

コア要件と変更点

● コストと手数料: 企業は、すべてのコスト (手数料、コミッション) をクライアントに事前に開示する必要があります。

● 最良執行:企業は、顧客の取引(価格、スピード、コスト)について可能な限り最良の結果を得るためにあらゆる手段を講じなければなりません。

● プロダクトガバナンス:メーカーや流通業者が各製品の「ターゲット市場」を特定するためのルール。

● 取引会場: 新しい会場 (OTF) の作成と既存の会場に対するより厳格なルール。

● データ報告: 市場乱用監視のため、規制当局への取引報告を増加しました (ESMA)。

対象者

● 投資会社

● 銀行

● 資産運用会社

● 取引会場(新規OTF含む)

● 金融商品の製造・販売業者


Organised Trading Facility (OTF)

● は、債券、仕組み商品、排出枠、デリバティブを扱う欧州の金融機関です。

● 売買の利害関係者が出会って契約を形成する多国間システムとして機能します。

● OTF オペレーターは執行の裁量権を有しており、元本一致取引が可能です。

● MiFID II ルールに基づいて非液体商品の透明度を作成します。

主な特徴:

● 重点商品: 主に債券、ストラクチャード・ファイナンス商品、排出枠、デリバティブなどの非株式商品 (MiFID II の金融商品)。

● 多国間システム: 他の取引会場と同様に、複数のサードパーティの売買利益をまとめます。

● 裁量執行: Multilateral Trading Facilities (MTF) の非裁量ルールとは異なり、OTF のオペレーターは取引執行方法を決定する裁量権を持っています。

● 一致プリンシパル取引: オペレーターは、売り注文と買い注文を一致させるプリンシパルとして機能できますが、特に流動性の低いソブリン債の場合には厳しい条件が適用されます。

● 規制フレームワーク: MiFID II/MiFIR に基づいて作成され、認可が必要であり、厳格な市場乱用ルールと透明性要件の対象となります。

MTF (Multilateral Trading Facilities) との違い:

● 裁量: OTF ではオペレーターの裁量が許可されています。 MTF は自由裁量ではありません。

● 商品: OTF は債券とデリバティブに重点を置いています。 MTF は株式やその他の商品を取引できます。

● プリンシパル取引: OTF では、MTF では通常禁止されている、限られたマッチド・プリンシパル取引が許可されます。


Multilateral Trading Facilities (MTF)

● は、従来の証券取引所に代わる手段を提供する規制された電子プラットフォームです。

● ヨーロッパの MiFID II のようなルールに基づいて買い手と売り手を結び付けます。

● さまざまな資産 (株式、債券、デリバティブ) の取引を促進します。多くの場合、流動性の低い商品や店頭 (OTC) 商品が対象です。

● 市場運営者や銀行に効率的で非裁量取引を提供します。

● 金融商品の審査がそれほど厳しくない点で、従来の取引所とは対照的です。

MTF の主な特徴:

● 電子的および多国間: 金融商品における複数の第三者の売買権を統合します。

● 代替会場: 多くの場合、エキゾチックまたは OTC 製品の非交換会場として機能し、市場の流動性を高めます。

● 運営主体: 必ずしも証券取引所自体ではなく、市場運営者または投資会社によって運営されます。

● MiFID フレームワーク: MiFID II などの欧州指令に基づいて規制されており、透明性と公平性が確保されています。

● 資産クラス: 株式、債券、デリバティブを取引できますが、特定のルールがあります (独自の取引は禁止など)。

規制市場との違い:

● 上場プロセス: MTF の商品は、従来の取引所 (規制市場) に必要な広範な審査や継続的な義務を必ずしも通過するわけではありません。

● 裁量: 株式以外の裁量を認める組織取引施設 (OTF) とは異なり、MTF は取引照合に関する非裁量ルールに基づいて運営されます。

例:

● Liquidnet ヨーロッパ

● Currenex MTF

● UBS MTF


Currenex MTF

● Currenex MTF (多角的取引施設) は、State Street の機関投資家取引 FX のための電子プラットフォームです。

● 60 以上の銀行からの狭いスプレッドと豊富な流動性を提供します。

● 匿名の全対全 ECN アクセスを提供します。

● 専門家が多様な注文タイプ、アルゴリズム、低遅延 API 接続を使用して取引を実行できるようにします。

● 純粋な ECN (No Dealing Desk) システムとして動作します。

● 効率的でコスト効率の高い FX と大企業向けの金属取引に焦点を当てています。


Liquidnet

● はテクノロジー主導の代理店実行スペシャリストであり、TP ICAP グループの子会社です。

● 主に株式、債券、デリバティブのブロック取引を目的として、機関投資家を世界規模の大規模な流動性プールに接続します。

コアサービスと機能:

● ブロック取引: 機関投資家間の大規模な匿名取引を促進し、市場への影響コストを最小限に抑え、取引情報を保護します。

● グローバル ネットワーク: 6 大陸 57 市場の 1,000 社を超える資産運用会社を結び、合計で数兆ドルの資産を管理しています。

テクノロジーとプラットフォーム:

● ダークプール: 取引にプライベートフォーラムを使用して、代替取引システム (ATS) または多角的取引施設 (MTF) として動作します。

● アルゴリズム取引: 「Barracuda」や「SmartDark」などの高度なアルゴリズムを提供し、市場のフットプリントを最小限に抑えながら内部および外部の会場全体で流動性を追求します。

● OMS/EMS 統合: メンバーの既存の注文管理システム (OMS) および実行管理システム (EMS) とシームレスに統合するように設計されています。

アセットクラス:

● 債券: シンジケート銀行との接続を含む、流通市場取引および発行債券市場向けの革新的な電子ワークフローのためのソリューション。

● 上場デリバティブ: マルチアセット機能を強化する US 株式オプションへの拡張。


非裁量ルール

● は、個人的な判断や選択の余地を与えず、特定の行動や結果を要求するガイドラインまたは要件です。

● 金融(取引に顧客の承認が必要)、法律(強制的な支出/アクション)、取引システム(5/20 クロスオーバーなどの固定売買トリガー)で一般的です。

● 投資においては、アドバイザーが判断する裁量口座とは対照的に、ブローカーは取引ごとに顧客の同意を得る必要があることを意味します。

● 非裁量とは、個人的な裁量を行使するのではなく、厳格なプロトコルに従うことを意味します。

重要な側面:

● コンプライアンスの強制: 食料や住宅などの必需品に対する自由裁量のない支出に見られるように、ルールは正確に従う必要があります。

● クリアトリガー: 多くの場合、取引システムのアルゴリズムなどの客観的な基準が含まれます (例: 5 日平均と 20 日平均を交差)。

● 顧客管理 (投資): 金融では、顧客はすべての取引を承認する「最後の言葉」を保持し、ブローカーが注文の受け手として機能します。

裁量ルールとの対比:

● 非裁量: 事前に決定されたルールまたはクライアントの指示を厳守します (例: 「$50 になったら、XYZ の株 100 株を購入する」)。

● 裁量: アドバイザーが自らの判断を使用して意思決定を行うことができます (例: 「成長に向けてポートフォリオを管理する」)。


No Dealing Desk (NDD) 外国為替取引におけるシステム

● 顧客の注文は、社内の介入や取引相手として機能する「ディーリングデスク」を介さずに、外部流動性プロバイダーに直接渡されます。

● 透明性を確保し、ブローカーとトレーダー間の潜在的な利益相反を排除します。

NDD システムの仕組み:

● NDD ブローカーはリンクとして機能し、自動システムを使用して流動性プロバイダーのネットワークから利用可能な最良の価格を見つけます。

主に 2 つのメカニズムを通じて動作します。

● Straight-Through Processing (STP): クライアントの注文は流動性プロバイダーに直接ルーティングされ、ブローカーは手数料として少額の固定マークアップをスプレッドに追加します。

● Electronic Communication Network (ECN): トレーダーの注文は、分散型市場の他の参加者 (銀行、他のブローカー、個人トレーダーを含む) と直接照合されます。 ECN ブローカーは通常、市場から生の可変スプレッドを提供しながら、取引ごとに固定手数料を請求します。

メリットとデメリット:

● 根拠: No Dealing Desk (NDD)

● ブローカーの役割: 反対の立場を取らずに取引を促進します。

● 利益相反: ブローカーは顧客の損失ではなく、取引量/手数料から利益を得ているため、潜在的な利益相反はありません。

● 注文執行: リクオートなしで、実際の市場価格での自動即時執行。

● 価格設定: 実際の市場状況に基づいて変動するスプレッド。

● 透明性: 市場への直接アクセスとリアルタイムの価格設定による高い透明性。

● 潜在的な欠点: ボラティリティが高い場合、スプレッドが拡大する可能性があります。手数料がかかるか、全体的に若干高いコストがかかる場合があります。滑る危険性があります。

製品とブローカー:

● トレーダーは NDD 取引に特定のプラットフォームを使用することが多く、いくつかの信頼できるブローカーがこのシステムを提供しています。

NDD ブローカー:

● FP Markets: RAW の一貫した低いスプレッド (多くの場合ゼロピップ) と速い実行速度が称賛されています。

● Pepperstone: 優れた MT4 取引ツールと Razor アカウントの競争力のあるスプレッドで知られています。

● IC Markets: 利用可能な RAW の平均スプレッドが最も低いことが際立っています (EUR/USD では 0.02 ピップと同じくらい低い)。

● FxPro: クリーンなインターフェースと高度なチャートツールで知られる RAW スプレッドを備えた cTrader プラットフォームを提供します。


Liquidnet Barracuda アルゴリズム

● 流動性を追求する取引アルゴリズム

● ダークアグリゲーションとリット取引を組み合わせます

● 高い参加率と市場への影響を最小限に抑えることを目指します

Barracuda アルゴリズムの仕組み

● 流動性を確保するために日和見的なロジックを利用します

ダークアグリゲーション

● コアコンポーネント: ダークアグリゲーター

● ダークプールで大規模な匿名の流動性ブロックを求める

● 注文サイズや意図を明かさずに取引を実行

● 価格への影響を軽減

リットトレーディング

● ダークアグリゲーションを補完します

● 有利な場合は公開証券取引所で取引

● 最適な実行機会を得るために日和見的ロジックを採用

結果とメリット

高い参加率

● 市場ボリュームへの大幅な参加を達成 (例: lit 市場ボリュームの 65.5%)

市場への影響による節約

● 市場影響コストを節約

● ブロック実行による 10.0 bps の節約が報告されました

パフォーマンス指標

● 10% POV (取引量の割合) トランザクション コスト モデルを 17.4 bps で上回る

● Interval VWAP (出来高加重平均価格) を 4.8 bps 上回る

結論

● 大量注文を効率的に実行

● 市場価格への混乱を最小限に抑える


Liquidnet SmartDark アルゴリズム

● 機関投資家向けに設計されています

● ダークプールでの大規模株式注文を効率的に実行

● 市場への影響を最小限に抑え、価格の安定性を高める

SmartDark アルゴリズムの仕組み

● Liquidnet ダークトレーディング環境内で動作します

● 流動性の大きな非表示ブロックを見つけます

優先ルーティング

● 優先ルーティングシステムを採用

● 「収量と品質の指標」を評価します

● 注文の一部の送信先をインテリジェントに決定します

● 執行サイズが大きく、価格が安定している会場を優先します

流動性追求戦略

● 広範囲の暗い会場を積極的に探してアクセスします

● 内部ブロック横断機会を活用

● 一致を待つ受動的な待機を回避します

露出を最大限に高める

● ターゲットを絞った戦略と最大の流動性エクスポージャーを組み合わせます

● トレーダーが高品質の会場にアクセスできるようにします

市場への影響を最小限に抑える

● ダークプールで匿名で大規模取引を実行

● より広範な公開市場で大量の注文が発生するのを防ぎます

● lit 取引所で発生する大きな価格変動を回避します


5/20 EMA クロスオーバー戦略

● 5-period EMA と 20-period EMA を使用して、短期的なトレンドの変化を特定します

● 5 EMA が 20 EMA を上抜けた場合、強気シグナル (買い)

● 5 EMA が以下をクロスした場合の弱気シグナル (売り) 20 EMA

● トレンドの動きの速い市場に最適

● 誤った信号を避けるために確認が必要です (例: RSI、音量)

仕組み

● 5 EMA (高速): 最近の価格変更に迅速に反応します

● 20 EMA (低速): 短期トレンドのより広範かつスムーズなビューを提供します

エントリーシグナル

● 強気(買い): 5 EMA は上にクロス 20 EMA

● 弱気(売り): 5 EMA は以下のクロス 20 EMA

実装手順

● トレンドを特定する: より長い時間枠 (日次/週次) を使用して、市場全体の方向性を確認します。

● EMA のプロット: 5-period および 20-period EMA をチャートに追加します

● クロスオーバーを待つ: 選択した時間枠で 20 EMA と交差する 5 EMA を探します。

● 確認: RSI、出来高、ローソク足パターンなどの他のツールを使用してシグナルを検証します。

● ストップとターゲットの設定: ストップロスをスイング安値より下 (ロングの場合) またはスイング高値より上 (ショートの場合) に配置します。利益確定のためにリスク/報酬比率を使用する (例: 1:2, 1:3)

最適な用途

● モメンタム取引: 素早く鋭い動きを捉える

● トレンド市場: 明確な方向性がある市場で最も効果的です。

● アクティブトレーダー: 短い時間枠 (15 分、1 時間、5 分) での日中またはスイング取引に適しています。

主な考慮事項

● 偽のシグナル: 5 EMA の高速な性質により、多くのシグナルが作成され、その多くは偽 (鞭鋸) です。

● 確認が鍵: クロスオーバーのみに依存しないでください。常に他の指標からの確認を求める


Amazon Time Sync Service:

● 2023 年後半に改良され、PTP と PTP ハードウェアクロックを使用して 100 マイクロ秒未満(多くの場合は 50 マイクロ秒未満)の時刻精度を実現しました。

● 専用の時刻同期ネットワークと、各 Availability Zone の GPS によって規律されたクロックで支えられています。

ハードウェアパケットのタイムスタンプ:

● 2025 年 6 月に導入され、ハードウェアレベルですべての受信ネットワークパケットに 64 ビット、ナノ秒精度のタイムスタンプを付加します。

● AWS Nitro System の基準クロックを利用し、ソフトウェアによる遅延をバイパスします。

● Nitro NIC へのパケット到着をナノ秒で可視化します。

強化された実行および監視機能:

● AWS 上のデジタル資産取引所と HFT MM の実行および監視機能を向上させます。

より公平性と正確な測定:

● CEX がより高い公平性を実装できるようにします。

● HFT が往復および片道の遅延を正確に測定できるようにします。