低延迟交易的影响因素

过去，金融证券领域追求的高性能，是在满足一定延迟要求下追求的高吞吐量。而现在，机构交易占比逐年提升，对低延迟的追求也随之提升。对券商来说，谁能够在延迟上取得最低，谁就可以掌握客户。不过，无论交易执行的速度有多块，由于各方之间的数量和类型，总是会有一些交易延迟。

延迟是计算机系统接收到一个事件刺激，到产生响应之间的时间间隔。低延迟交易要求整个交易链条上的所有环节，都尽量缩短时间间隔。对低延迟交易技术的掌握程度也是专业机构与普通投资者的差距所在。

那么，如何评价延迟的大小？（1）平均延迟：延迟越低，算法交易系统获得的信息就越快，网络通信时间尽可能“快”。更快的延迟，一方面可以尽快地获得有关交易的信息，以便采取最佳行动，另一方面是可以更快地识别和反应市场条件，从而作出更准确的反应。（2）低延迟抖动，表示延迟的变化很小，通常描述其偏离平均值的情况。（3）吞吐量，对系统处理给定数量数据的速度的度量，即每个单元每秒处理的消息数。

对于高频交易来说，通过构建系统来处理具有最低交易延迟的高吞吐量市场数据至关重要。那么，影响延迟的关键因素具体有哪些呢？

1.地点：金融机构必须与其经营的交易所同处一地，其计算机必须位于同一网络上，这使得交易的快速执行成为可能。

2.网络与内核：网络通信延迟大概占整个全链交易延迟中的60%以上。主要有两个关键因素影响着交易延迟，即（1）网络适配器能以多快的速度在PCI Express总线将数据包从网络来回传递到服务器的内存；（2）低延迟、高性能的网络适配器为与交易应用程序通信提供了当前内核和 TCP/IP 协议栈的替代方案。

3.FPGA：主要优势在于，从10GbE到FPGA结构的网络距离比通过高速内部数据总线实现交易应用程序的时间数量级要高出大约一倍。当前 FPGA 正变得越来越强大，多个交易程序可以在同一个 FPGA 上同时共存，可以比传统软件解决方案快10倍（低于100纳秒）。

需要在微秒内作出快速反应的交易策略，其交易延迟需要较低。虽然延迟不可避免，但一些工具可以帮助其减少交易延迟，从而降低交易成本。非凸科技自主研发的算法交易系统，其计算通信延迟均在纳秒级的优化，充分考虑了CPU Cache的优化细节，并应用FPGA、RDMA、全内存通信等技术优化了交易延迟。

非凸科技以算法交易执行切入到量化交易领域，为券商、量化私募等众多大型金融机构提供优质的算法服务。公司基于Rust生态，打造了高效率、低延迟、高可靠、全内存高频交易平台，相较于C++等其他语言，在安全性与稳定性上可以得到更好的保障，并且随着量化交易规模的增大，优势也会更加突出。

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