行情数据路径
在事件进入内部总线之前,完成原生数据摄取、分帧、解析、规范化和历史重放。
快速路径,以及围绕它的一切
低延迟并不来自某一个聪明的循环,而是整条路径的行为:数据如何进入、移动、 变成状态、形成决策,并且在负载下仍然能够被准确测量。
在事件进入内部总线之前,完成原生数据摄取、分帧、解析、规范化和历史重放。
共享内存环、RDMA、libfabric 与 EFA、XLIO、内核旁路,以及在普通 TCP 足够时使用普通 TCP。
Goblin Core Pub/Sub 通过共享内存和其他低延迟传输,把规范化后的市场事件扇出到各个策略进程。
因果式指标、在线模型、状态估计,以及随事件到达而增量更新的策略输入。
识别买卖价的历史重放、可配置延迟,以及不会暴露未来数据、只向前推进的策略语义。
延迟分布、尾延迟分析、NUMA 布置、网络路径、基准设计和性能回归测试。
公开硬件和工作负载上下文
这些是相互独立的组件测量,不是虚构的端到端交易延迟。 每个结果都链接到产生它的操作、传输方式、硬件和统计口径。
传输与事件总线实验室
问题 在协议和传输开销至关重要的系统中,提供低延迟进程间消息和 Redis 兼容事件分发。
方法 RESP 和 SBE 可运行在共享内存环、单边 RDMA、libfabric/EFA、XLIO、Unix 套接字和 TCP 上。在参考交易系统中,Goblin Core 是总线并负责扇出,不作为交易状态存储。
测量 在 Threadripper 相邻绑定核心上,SBE 共享内存环完成一次紧凑 HSET 或 ZADD 请求/响应需 220 ns。原生 EFA 独立测试在两台 AWS hpc7g.4xlarge 上完成八种深度为一的操作,p50 算术平均值为 23.06 µs。
交易意义 为交易进程之间提供快速 Pub/Sub 扇出、传输实验和完整延迟分布,但不把组件结果冒充交易系统 SLA。
流式分析
问题 有状态指标和在线模型必须按因果顺序前进,不能在每次事件到来时重建数组。
方法 固定状态的 C++23 算法、直接 Python 绑定,以及按顺序执行的批量或流式更新。
测量 当前目录包含 319 种公开因果算法。已发布的每次运行覆盖 247 种算法;Arm、x86 和 LoongArch 三类 CPU 的逐 CPU 中位数简单平均后,纯状态推进为 57.7 ns,更新并返回 Python 结果为 77.4 ns。
交易意义 分析状态可以在历史重放与实时运行中逐个观察值向前推进。
原生行情摄取
问题 获得授权的商业 WebSocket 行情以帧到达,必须先被摄取、拆分并规范化,才能进入内部事件总线。
方法 C++23 桥接程序把源帧拆成独立事件,将 JSON 或 SBE 发布到 Goblin Core,并使用有界队列明确表达背压。
证据 这是正在运行的实时行情摄取组件;这里不宣称独立的延迟数字。
交易意义 Goblin Slurp 负责摄取。Goblin Core 接收规范化事件,再将其扇出到各个策略进程。
网络路径测量
问题 在消息到达应用程序之前,包速率、分帧、压缩和排队就可能改变线上延迟。
方法 让 PCAP、PCAPNG 和 Nasdaq 风格二进制抓包通过可配置的速率与压缩阶段。
证据 输出逐层延迟 CDF、一直到 p99.99 的百分位数、出口大小和精确丢包归因。压缩计算时间目前明确不在模型中。
交易意义 在修改进入生产环境之前,先把行情路径的后果变成可以检查的数据。
增量市场图
问题 一次报价更新不应该迫使系统重建所有可能的货币循环。
方法 在真实买卖报价上运行增量稠密 Bellman-Ford,并提供 AVX-512、AVX2、NEON 和 LASX 路径。
测量 在绑定至 Xeon 6975P-C 核心、包含 1,206 行真实市场数据的基准中,单边更新并精确求出最佳三货币循环的中位数为 0.445 µs。
交易意义 展示由报价触发、具有明确买卖方向语义的 SIMD 分析。
开发中
问题 长距离行情传输不仅受软件影响,还受传播、频谱、编码和恢复行为约束。
方法 正在开发的 C++23 基带调制解调器设计,探索 QAM、前向纠错、Viterbi 解码、AES 和共享 SPSC 路径。
状态 目前只在单元测试环境中验证;不宣称无线电硬件、实地、跨大西洋或已部署延迟结果。
交易意义 探索如何把无线链路、编解码器和软件流水线视为一个延迟问题。
小型状态估计
问题 小型状态空间模型不应该承担动态矩阵和逐次 Python 调用的高额开销。
方法 固定尺寸 C++23 Kalman 变体、直接绑定,以及支持不规则时间与观测方差的批量更新。
测量 在文档所述测试机器上,公开的二状态、单观测线性批量基准每个测量值耗时 43 ns。
交易意义 状态估计足够便宜,可以随观察值到达而持续更新。
真实架构,不演高频交易
这套参考部署不是高频交易系统。 它使用普通客户也能购买的 Massive 行情和 Alpaca 券商服务,面向研究与日内策略。
它展示快速路径周围的完整架构:因果式重放、流式状态、独立策略进程、 目标仓位意图、券商执行、可观测性和有意识的操作员干预。
研究与实盘语义
massive-speedup 读取压缩历史数据,建立按时间排序的存储,并在配置延迟之后、按照届时可见的买价或卖价模拟市价单。 策略代码无法偷看未来成交价。
历史重放和实时运行使用相同的前向分析模型与事件驱动策略形态。 市场适配器和运行基础设施不同;本站不声称回测与实盘的每一条代码路径都完全相同。
Jinghong 的小协议
禁用机器人、取消未完成订单和清算持仓是三种不同的动作。 Hyperion 不会推断策略的回看窗口、预热要求、模型状态、预期交易频率或可接受回撤。 它与机器人的协议有意保持很小。
这些工程有其来路
我曾在 Quantlab 和 Massive.com 从事量化与行情系统工作, 在 S&P Global 处理大规模金融数据,也在 Google 和 Amazon 从事大规模工程。
我的开源工作把这条路线搬到公众面前。我构建行情处理器、传输、状态引擎、 模拟器、测量工具和操作界面,而不是把孤立的内核包装成完整系统。
参考平台不是高频交易系统。它下面的工程公开实现并测量了更快的电子交易系统 所依赖的许多基础机器。
主线之外的广度
存储、SIMD、非主流架构、网络和 Python 内部机制现在排在页面下方, 但没有消失。它们展示支撑交易工程的技术广度。
大对象存储
序列比对
LoongArch 生态
外部排序
恶劣网络
解释器内部机制
数值计算
小实验
Goblin Reactor
我用开放系统证明能力。Goblin Reactor 把这些能力带进客户的系统。
这里出售的是系统与性能工程:行情路径、延迟、内存、网络、分析基础设施和生产行为。 不出售交易信号、Alpha 或投资建议。
把问题交给 Goblin Reactorf"{given_name.lower()}.{family_name.lower()}@gmail.com"f'{2**8}-{2*3**2*37}-{13*101}'