Sistema de negociação de padrões de design

Arquitetura do Sistema de Negociação Algorítmica.
Anteriormente neste blog, escrevi sobre a arquitetura conceitual de um sistema inteligente de comércio algorítmico, bem como os requisitos funcionais e não funcionais de um sistema de negociação algorítmica de produção. Desde então, projetei uma arquitetura de sistema que, acredito, poderia satisfazer esses requisitos arquitetônicos. Neste post, descreverei a arquitetura seguindo as diretrizes dos padrões ISO / IEC / IEEE 42010 e o padrão de descrição da arquitetura de engenharia de software. De acordo com este padrão, uma descrição de arquitetura deve:
Contém múltiplas visualizações de arquitetura padronizadas (por exemplo, em UML) e mantém a rastreabilidade entre as decisões de design e os requisitos de arquitetura.
Definição de arquitetura de software.
Ainda não há consenso sobre o que é uma arquitetura de sistema. No contexto deste artigo, ele é definido como a infraestrutura na qual os componentes do aplicativo que satisfazem os requisitos funcionais podem ser especificados, implementados e executados. Requisitos funcionais são as funções esperadas do sistema e seus componentes. Requisitos não funcionais são medidas através das quais a qualidade do sistema pode ser medida.
Um sistema que satisfaz plenamente seus requisitos funcionais ainda pode falhar em atender às expectativas se os requisitos não funcionais forem deixados insatisfeitos. Para ilustrar esse conceito, considere o seguinte cenário: um sistema de negociação algorítmica que você acabou de comprar / construir faz excelentes decisões de negociação, mas é completamente inoperável com os sistemas de contabilidade e gerenciamento de risco da organização. Este sistema atenderia às suas expectativas?
Arquitetura conceitual.
Uma visão conceitual descreve conceitos e mecanismos de alto nível que existem no sistema no mais alto nível de granularidade. Nesse nível, o sistema de negociação algorítmica segue uma arquitetura orientada a eventos (EDA) dividida em quatro camadas e dois aspectos arquitetônicos. Para cada camada e referência, arquiteturas e padrões de referência são usados. Padrões arquitetônicos são estruturas genéricas comprovadas para atingir requisitos específicos. Aspectos arquitetônicos são preocupações transversais que abrangem múltiplos componentes.
Arquitetura orientada a eventos - uma arquitetura que produz, detecta, consome e reage a eventos. Os eventos incluem movimentos do mercado em tempo real, eventos ou tendências complexas e eventos de negociação, por ex. enviando um pedido.
Este diagrama ilustra a arquitetura conceitual do sistema de negociação algorítmica.
Arquiteturas de Referência.
Para usar uma analogia, uma arquitetura de referência é semelhante às plantas de uma parede de suporte de carga. Essa impressão em azul pode ser reutilizada para vários projetos de construção, independentemente do prédio que está sendo construído, uma vez que satisfaz um conjunto de requisitos comuns. Da mesma forma, uma arquitetura de referência define um modelo contendo estruturas e mecanismos genéricos que podem ser usados ​​para construir uma arquitetura de software concreta que atenda a requisitos específicos. A arquitetura para o sistema de negociação algorítmica usa uma arquitetura baseada em espaço (SBA) e um controlador de visão de modelo (MVC) como referências. Boas práticas, como o armazenamento de dados operacionais (ODS), o padrão de transformação e carga de extração (ETL) e um data warehouse (DW) também são usados.
Model view controller - um padrão que separa a representação da informação da interação do usuário com ela. Arquitetura baseada no espaço - especifica uma infraestrutura onde unidades de processamento fracamente acopladas interagem entre si por meio de uma memória associativa compartilhada chamada espaço (mostrada abaixo).
Visão Estrutural.
A visão estrutural de uma arquitetura mostra os componentes e subcomponentes do sistema de negociação algorítmica. Também mostra como esses componentes são implantados na infraestrutura física. Os diagramas UML usados ​​nessa exibição incluem diagramas de componentes e diagramas de implementação. Abaixo está a galeria dos diagramas de implantação do sistema de comércio algorítmico geral e as unidades de processamento na arquitetura de referência SBA, bem como diagramas de componentes relacionados para cada uma das camadas.
Diagrama do componente de comerciante / processamento de eventos automatizado Diagrama do componente da camada de origem de dados e de pré-processamento Diagrama do componente da interface com o usuário baseado no MVC.
Táticas Arquitetônicas.
De acordo com o instituto de engenharia de software, uma tática arquitetônica é um meio de satisfazer um requisito de qualidade, manipulando algum aspecto de um modelo de atributo de qualidade através de decisões de design arquitetônico. Um exemplo simples usado na arquitetura do sistema de negociação algorítmica é 'manipular' um armazenamento de dados operacional (ODS) com um componente contínuo de consulta. Esse componente analisaria continuamente o ODS para identificar e extrair eventos complexos. As seguintes táticas são usadas na arquitetura:
O padrão do disruptor nas filas de eventos e pedidos Memória compartilhada para o evento e filas de pedidos Linguagem de consulta contínua (CQL) no ODS Filtragem de dados com o padrão de design de filtro nos dados de entrada Algoritmos de prevenção de congestionamento em todas as conexões de entrada e saída Gerenciamento de filas ativas (AQM ) e notificação explícita de congestionamento Recursos de computação de commodities com capacidade de atualização (escalonável) Redundância ativa para todos os pontos únicos de falha Estrutura de indexação e otimização otimizada no ODS Agendamento de backup regular de dados e scripts de limpeza para ODS Histórico de transações em todos os bancos de dados ordens para detectar falhas Anotar eventos com registros de tempo para pular eventos 'obsoletos' Regras de validação de pedidos, por exemplo quantidades máximas de negociação Componentes de negociador automatizado usam um banco de dados em memória para análise Autenticação de dois estágios para interfaces de usuário conectando-se aos ATs Criptografia em interfaces de usuário e conexões ao padrão de projeto ATs Observer para o MVC gerenciar visualizações.
A lista acima é apenas algumas decisões de design que identifiquei durante o design da arquitetura. Não é uma lista completa de táticas. À medida que o sistema está sendo desenvolvido, táticas adicionais devem ser empregadas em vários níveis de granularidade para atender aos requisitos funcionais e não funcionais. Abaixo, há três diagramas descrevendo o padrão de design do disruptor, o padrão de design do filtro e o componente de consulta contínua.
Visão Comportamental.
Essa visão de uma arquitetura mostra como os componentes e as camadas devem interagir entre si. Isso é útil ao criar cenários para testar projetos de arquitetura e para entender o sistema de ponta a ponta. Essa visão consiste em diagramas de seqüência e diagramas de atividades. Os diagramas de atividades que mostram o processo interno do sistema de comércio algorítmico e como os comerciantes devem interagir com o sistema de comércio algorítmico são mostrados abaixo.
Tecnologias e frameworks.
A etapa final no projeto de uma arquitetura de software é identificar possíveis tecnologias e estruturas que possam ser usadas para realizar a arquitetura. Como princípio geral, é melhor aproveitar as tecnologias existentes, desde que satisfaçam adequadamente os requisitos funcionais e não funcionais. Uma estrutura é uma arquitetura de referência realizada, por ex. O JBoss é um framework que realiza a arquitetura de referência do JEE. As seguintes tecnologias e estruturas são interessantes e devem ser consideradas ao implementar um sistema de comércio algorítmico:
CUDA - A NVidia possui vários produtos que suportam modelagem de finanças computacionais de alto desempenho. É possível obter até 50x melhorias de desempenho na execução de simulações de Monte Carlo na GPU em vez da CPU. Apache River - River é um kit de ferramentas usado para desenvolver sistemas distribuídos. Ele foi usado como uma estrutura para construir aplicativos baseados no padrão SBA Apache Hadoop - no caso em que o registro generalizado é um requisito, o uso do Hadoop oferece uma solução interessante para o problema de big data. O Hadoop pode ser implementado em um ambiente em cluster que suporta tecnologias CUDA. AlgoTrader - uma plataforma de negociação algorítmica de código aberto. O AlgoTrader poderia ser implantado no lugar dos componentes do negociador automatizado. FIX Engine - um aplicativo independente que suporta os protocolos Financial Information Exchange (FIX), incluindo FIX, FAST e FIXatdl.
Embora não seja uma tecnologia ou uma estrutura, os componentes devem ser construídos com uma interface de programação de aplicativo (API) para melhorar a interoperabilidade do sistema e de seus componentes.
Conclusão.
A arquitetura proposta foi projetada para satisfazer requisitos muito genéricos identificados para sistemas de negociação algorítmica. De um modo geral, os sistemas de negociação algorítmica são complicados por três fatores que variam de acordo com cada implementação:
Dependências da empresa externa e sistemas de troca Desafiando requisitos não funcionais e Evitando restrições arquitetônicas.
A arquitetura de software proposta precisaria, portanto, ser adaptada caso a caso, a fim de satisfazer requisitos organizacionais e regulatórios específicos, bem como superar restrições regionais. A arquitetura do sistema de comércio algorítmico deve ser vista apenas como um ponto de referência para indivíduos e organizações que desejam projetar seus próprios sistemas de negociação algorítmica.
Para uma cópia completa e fontes utilizadas, faça o download de uma cópia do meu relatório. Obrigado.

Padrão de Design - Visão Geral.
Padrões de design representam as melhores práticas usadas por desenvolvedores de software orientados a objetos experientes. Padrões de design são soluções para problemas gerais que os desenvolvedores de software enfrentaram durante o desenvolvimento de software. Essas soluções foram obtidas por tentativa e erro por vários desenvolvedores de software durante um período considerável de tempo.
O que é o Gang of Four (GOF)?
Em 1994, quatro autores Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson e John Vlissides publicaram um livro intitulado Design Patterns - Elementos do Software Orientado a Objetos Reutilizáveis ​​que iniciou o conceito de Design Pattern no desenvolvimento de Software.
Esses autores são coletivamente conhecidos como Gang of Four (GOF). De acordo com esses autores, os padrões de design baseiam-se principalmente nos seguintes princípios de design orientado a objetos.
Programa para uma interface não é uma implementação.
Favorecer a composição de objetos sobre herança.
Uso de Design Pattern.
Design Patterns tem dois usos principais no desenvolvimento de software.
Plataforma comum para desenvolvedores.
Os padrões de design fornecem uma terminologia padrão e são específicos para um cenário específico. Por exemplo, um padrão de design singleton significa o uso de um único objeto para que todos os desenvolvedores familiarizados com o padrão de design único façam uso de um único objeto e possam dizer uns aos outros que o programa está seguindo um padrão singleton.
Melhores práticas.
Os padrões de projeto foram desenvolvidos ao longo de um longo período de tempo e fornecem as melhores soluções para certos problemas enfrentados durante o desenvolvimento de software. Aprender esses padrões ajuda os desenvolvedores inexperientes a aprender o design de software de maneira fácil e rápida.
Tipos de padrões de design.
De acordo com o padrão de design do livro de referência Design Patterns - Elementos do Software Orientado a Objetos Reutilizáveis, existem 23 padrões de projeto que podem ser classificados em três categorias: Padrões Criacionais, Estruturais e Comportamentais. Também discutiremos outra categoria de padrão de design: padrões de design J2EE.
Esses padrões de design fornecem uma maneira de criar objetos enquanto ocultam a lógica de criação, em vez de instanciar objetos diretamente usando o novo operador. Isso dá ao programa mais flexibilidade para decidir quais objetos precisam ser criados para um determinado caso de uso.
Esses padrões de design dizem respeito à composição de classes e objetos. Conceito de herança é usado para compor interfaces e definir maneiras de compor objetos para obter novas funcionalidades.
Esses padrões de design estão especificamente relacionados à comunicação entre objetos.
Esses padrões de design estão especificamente relacionados ao nível de apresentação. Esses padrões são identificados pelo Sun Java Center.

Sistema de negociação de padrões de design
Eu estou no processo de projetar um aplicativo de negociação que usará uma API do Market para fazer pedidos no Market. Este não é um aplicativo de negociação algorítmica de alto desempenho complexo do tipo encontrado em bancos de investimento. Este é apenas um pequeno aplicativo pessoal que será negociado talvez duas ou três vezes por dia, dependendo das condições do mercado / tendências.
O aplicativo consistirá (aproximadamente) nos seguintes módulos / pacotes:
- Os algoritmos de negociação reais.
- As aulas para analisar os preços ao vivo & amp; ordens no mercado para produzir sinais de compra / venda.
- As classes usadas para manter uma conexão com o mercado, recuperar informações de mercado e fazer pedidos de compra / venda.
Até agora, tudo o que é necessário para o aplicativo parece estar disponível na internet:
* Apache CXF para gerar as classes Java usadas para acessar os serviços da web do mercado.
* Apache Maths para a execução da análise de preços.
* Wikipedia para os vários padrões de design, ou seja, Factory, Subject / Observer, State, etc.
Onde eu estou realmente preso, no entanto, é com os algoritmos. Decidi usar o padrão State para dividir, em agrupamentos lógicos, as várias partes da lógica que devem ser executadas quando certas condições de mercado são atendidas. O problema é que estou começando a perceber que é muito provável que cada classe de estado contenha uma explosão de instruções if else:

Sistemas de Negociação: Diferentes Mercados e Tipos.
Agora você deve estar familiarizado com alguns elementos comuns que compõem um sistema de negociação, bem como as vantagens e desvantagens de usá-los. Vamos basear-nos nesse conhecimento nesta seção para examinar quais mercados são adequados para sistemas de negociação e, em seguida, examinar mais detalhadamente os diferentes gêneros de sistemas de negociação.
Quais mercados funcionam melhor?
Os sistemas de negociação funcionam melhor em mercados estatisticamente previsíveis, com altos níveis de liquidez e baixos custos. Enquanto muitos comerciantes estão cientes do primeiro requisito, relativamente poucos apreciam que os custos desempenham um papel importante no sucesso. Custos baixos - incluindo comissões, spreads e derrapagens - geram mais oportunidades e maiores lucros.
O mercado acionário é o mais conhecido entre os investidores de varejo familiarizados com empresas de primeira linha. Enquanto os preços de longo prazo são impulsionados por investidores institucionais, a ação de preço de curto prazo é dominada por negociações automatizadas e day traders.
Existem vários fatores importantes a serem lembrados:
Diversidade Existem muitos tipos diferentes de ações com características muito diferentes, desde ações blue-chip estáveis ​​a ações voláteis no mercado de balcão. Isso gera muitas oportunidades para os comerciantes usando estratégias como arbitragem estatística. Comissões As comissões são relativamente baixas para a maioria das grandes ações, mas elas podem gerar rentabilidade ao longo do tempo. Os comerciantes devem estar cientes dos efeitos das comissões, desvios, spreads e outros fatores ao criar sistemas de negociação. Foco. Muitos sistemas de negociação de ações estão focados em parâmetros baseados em valor, como aqueles que identificam títulos subvalorizados em comparação com seu desempenho passado, pares ou mercado em geral, bem como a arbitragem estatística.
O mercado de câmbio ou forex é o maior e mais fluido mercado do mundo. Entre governos, bancos e investidores institucionais, trilhões de dólares são negociados no mercado forex a cada dia, o que é uma grande atração para os comerciantes que usam sistemas de negociação.
Existem vários fatores importantes a serem lembrados:
Luidity. O mercado cambial tem maior liquidez do que qualquer outro mercado importante devido ao grande volume de transações. Isso torna o mercado muito atraente para os traders, já que eles podem facilmente escalar seus sistemas de negociação para quantias maiores em dólar. Custos Comerciantes forex não precisam pagar uma comissão, na maioria dos casos, mas há spreads a serem considerados. Os comerciantes devem considerar os spreads em vários pares de moedas e considerar negociar aqueles com spreads mais reduzidos para minimizar o custo. Opções limitadas. Há menos pares de moedas do que ações, o que significa que pode haver menos oportunidades para os operadores. Pares de moedas exóticas fornecem opções adicionais, mas eles tendem a ser muito mais arriscados do que os pares estabelecidos.
Os mercados de futuros são populares entre os traders devido aos seus altos níveis de liquidez e número de opções. Além disso, os mercados futuros permitem níveis mais altos de margem, ou alavancagem, do que muitos outros mercados, o que abre as portas para um maior potencial de ganhos.
Existem vários fatores importantes a serem lembrados:
Custos Os custos e spreads de comissão tendem a ser menores para os futuros do que para as ações, o que se traduz em maior lucratividade para os investidores que desenvolvem sistemas de negociação. Opções Existem mais contratos futuros do que pares de moedas, o que significa mais oportunidades para os traders, mas as ações ainda são as mais diversificadas. Alavancagem Alavancagem pode ser usada para amplificar ganhos, mas os comerciantes devem ter em mente que é uma faca de dois gumes que também pode amplificar as perdas.
Qual mercado é o melhor?
O melhor mercado depende do seu estilo de negociação e preferências individuais. Por exemplo, os comerciantes focados nos seguintes sistemas de tendência podem querer considerar o mercado forex, uma vez que ele tende a tender muito mais do que outros mercados; os interessados ​​em alavancar análises fundamentais em seus sistemas de negociação podem estar limitados a ações; e aqueles que buscam a maior alavancagem podem querer considerar o mercado futuro.
Tipos de sistemas de negociação.
Existem muitos tipos diferentes de sistemas de negociação e decidir sobre o tipo certo de sistema depende muito das suas próprias preferências.
Sistemas de negociação de arbitragem estatística estão entre os mais populares entre os comerciantes quantitativos. Esses sistemas de negociação são frequentemente construídos usando linguagens de programação como MATLAB®, R ou Python e plataformas de alavancagem como Quantopian ou QuantConnect para gerenciar a atividade de negociação. Porém, eles podem ser tão simples quanto o Microsoft Excel com dados históricos ou tão complexos quanto um aplicativo personalizado que faz interface com as trocas.
Os sistemas de negociação orientados por análises técnicas são populares entre os investidores de varejo que buscam automatizar suas estratégias existentes. Muitas vezes, esses sistemas de negociação são construídos usando software fornecido por corretores, como o TradeStation. Essas plataformas têm suas próprias linguagens de programação proprietárias que podem ser usadas para construir estratégias, mas essas estratégias são geralmente limitadas a indicadores técnicos.
As estratégias técnicas podem ser divididas em duas categorias:
Sistemas de Acompanhamento de Tendências. Os sistemas de negociação técnica mais comuns utilizam métodos de acompanhamento de tendência. Em sua forma mais fundamental, esse sistema simplesmente espera por um movimento significativo de preços e depois compra ou vende nessa direção. A desvantagem desses sistemas de negociação é que a tomada de decisão empírica é necessária, os indicadores atrasados ​​são necessários, pode haver efeitos inesperados e os mercados laterais podem eliminar quaisquer oportunidades por um período prolongado de tempo. Sistemas de tendência contrária. Os sistemas de tendência de venda são projetados para comprar na mínima mais baixa e vender na máxima alta. A maior diferença entre os sistemas de tendência de contração e de tendência é que os sistemas de tendência contrária não são autocorretores. Em outras palavras, não há tempo definido para sair de posições e há um potencial de queda ilimitado.
Outros sistemas de negociação.
Existem também muitos outros tipos de sistemas de negociação focados em estratégias mais avançadas, como redes neurais ou aprendizado de máquina. Embora esses sistemas de negociação estejam além do escopo deste tutorial, há muitas novas tecnologias de software livre sendo desenvolvidas que democratizaram esses conceitos avançados, como o TensorFlow do Google. Mas as redes neurais e os aprendizados de máquina não são de forma alguma uma bala de prata para a lucratividade.
Na próxima seção, vamos dar uma olhada nos principais componentes de um sistema de negociação.

Sistema de negociação de padrões de design
(Por Jonathan Simon)
É fácil se distanciar de uma grande coleção de padrões ou de uma linguagem de padrões. Padrões são a abstração de uma ideia de forma reutilizável. Muitas vezes, a natureza muito genérica dos padrões que os tornam tão úteis também os torna difíceis de entender. Às vezes, a melhor coisa para ajudar a entender os padrões é um exemplo do mundo real. Não é um cenário planejado do que poderia acontecer; mas o que realmente acontece e o que vai acontecer.
Este capítulo aplica padrões para resolver problemas usando um processo de descoberta. O sistema que discutiremos é um sistema de negociação de títulos com o qual trabalhei durante dois anos desde o projeto inicial até a produção. Vamos explorar cenários e problemas que foram encontrados e como resolvê-los com padrões. Isso envolve o processo de decisão de escolher um padrão, bem como combinar e ajustar padrões para atender às necessidades do sistema. E tudo isso é feito levando-se em conta as forças encontradas em sistemas reais, incluindo requisitos de negócios, decisões de clientes, requisitos técnicos e de arquitetura, bem como integração de sistemas legados. A intenção desta abordagem é fornecer uma compreensão mais clara dos próprios padrões através da aplicação prática.
Construindo um sistema.
Um grande banco de investimento de Wall Street se propõe a construir um sistema de precificação de títulos em um esforço para simplificar o fluxo de trabalho de sua mesa de negociação de títulos. Atualmente, os corretores de títulos precisam enviar preços para um grande número de títulos para vários locais de negociação diferentes, cada um com sua própria interface de usuário. O objetivo do sistema é minimizar as minúcias de precificação de todos os seus títulos combinados com funcionalidades analíticas avançadas específicas do mercado de títulos em uma única interface de usuário encapsulada. Isso significa integração e comunicação com vários componentes em vários protocolos de comunicação. O fluxo de alto nível do sistema se parece com isso:
Fluxo de Alto Nível.
Primeiro, os dados de mercado entram no sistema. Os dados do mercado são dados sobre o preço e outras propriedades do título, representando o que as pessoas estão dispostas a comprar e vender o título no mercado livre. Os dados de mercado são enviados imediatamente ao mecanismo de análise que altera os dados. Analytics refere-se a funções matemáticas para aplicações financeiras que alteram os preços e outros atributos dos títulos. Estas são funções genéricas que usam variáveis ​​de entrada para adequar os resultados da função a um vínculo específico. O aplicativo cliente que será executado em cada desktop do comerciante configurará o mecanismo de análise por comerciante, controlando os detalhes da análise para cada título que o negociador estiver precificando. Uma vez que as análises são aplicadas aos dados de mercado, os dados modificados são enviados para vários locais de negociação onde os comerciantes de outras empresas podem comprar ou vender os títulos.
Arquitetura com padrões.
Com essa visão geral do fluxo de trabalho do sistema, podemos abordar alguns dos problemas de arquitetura que encontramos durante o processo de design. Vamos dar uma olhada no que sabemos até agora. Os traders precisam de um aplicativo muito responsivo nas estações de trabalho Windows NT e Solaris. Portanto, decidimos implementar o aplicativo cliente como um cliente thick Java devido à sua independência de plataforma e sua capacidade de responder rapidamente aos dados de entrada e de mercado do usuário. No lado do servidor, estamos herdando componentes C ++ legados que nosso sistema irá utilizar. Os componentes de dados de mercado se comunicam com a infra-estrutura de mensagens TIBCO Information Bus (TIB).
Estamos herdando os seguintes componentes:
Servidor de Feed de Preços de Dados de Mercado: Publica dados de mercado de entrada para o TIB. Mecanismo de análise: executa análises em dados de mercado de entrada e transmite os dados de mercado modificados para o TIB. Servidor de Contribuição: Executa toda a comunicação com os locais de negociação. As plataformas de negociação são componentes de terceiros não controlados pelo banco.
Subsistema de Dados de Mercado Legado.
Subsistema de Contribuição Legado.
Precisamos decidir como os subsistemas separados (cliente thick de Java, dados de mercado e contribuição) vão se comunicar. Poderíamos ter o cliente thick se comunicando diretamente com os servidores legados, mas isso exigiria muita lógica de negócios no cliente. Em vez disso, construiremos um par de gateways Java para nos comunicarmos com os servidores legados: o gateway de preços para dados de mercado, um gateway de contribuição para o envio de preços a locais de negociação. Isso alcançará um bom encapsulamento da lógica de negócios relacionada a essas áreas. Os componentes atuais no sistema são mostrados abaixo. As conexões marcadas como. • indicam que ainda não temos certeza de como alguns dos componentes se comunicarão.
O sistema e seus componentes.
A primeira questão de comunicação é como integrar o cliente thick Java e os dois componentes do servidor Java para trocar dados. Vejamos os quatro estilos de integração sugeridos neste livro: Transferência de Arquivos, Banco de Dados Compartilhado, Invocação de Procedimento Remoto e Mensagens. Podemos descartar o Banco de Dados Compartilhado imediatamente porque desejamos criar uma camada de abstração entre o cliente e o banco de dados e não queremos ter o código de acesso ao banco de dados no cliente. A transferência de arquivos também pode ser descartada, uma vez que a latência mínima é necessária para garantir que os preços atuais sejam enviados para os locais de negociação. Isso nos deixa com uma escolha entre Invocação de Procedimento Remoto ou Mensagens.
A plataforma Java fornece suporte integrado para Invocação de Procedimento Remoto e Mensagens. A integração no estilo RPC pode ser obtida usando o Remote Method Invocation (RMI), o CORBA ou o Enterprise Java Beans (EJB). O Java Messaging Service (JMS) é a API comum para integração no estilo de mensagens. Portanto, ambos os estilos de integração são fáceis de implementar em Java.
Então, qual funcionará melhor para este projeto, Invocação de Procedimento Remoto ou Mensagens? Há apenas uma instância do Gateway de Precificação e uma instância do Contribution Gateway no sistema, mas geralmente muitos Clientes Claros conectam-se simultaneamente a esses serviços (um para cada comerciante de títulos que está conectado em um determinado momento). Além disso, o banco gostaria que este fosse um sistema genérico de preços que pode ser utilizado em outras aplicações. Portanto, além de um número desconhecido de Think Clients, pode haver um número desconhecido de outros aplicativos usando os dados de preços que saem dos Gateways.
Um Thick Client (ou outro aplicativo que usa os dados de precificação) pode facilmente usar o RPC para fazer chamadas para os Gateways para obter dados de preços e chamar o processamento. No entanto, os dados de preços serão constantemente publicados e determinados clientes estão interessados ​​apenas em determinados dados, portanto, pode ser difícil obter os dados relevantes para os clientes apropriados em tempo hábil. Os clientes podem pesquisar os Gateways, mas isso criará muita sobrecarga. Seria melhor que os Gateways disponibilizassem os dados aos clientes assim que estivessem disponíveis. Isso, no entanto, exigirá que cada Gateway monitore quais clientes estão ativos no momento e quais desejam dados específicos; então, quando um novo pedaço de dados se torna disponível (o que acontecerá várias vezes por segundo), o Gateway terá que fazer um RPC para cada cliente interessado para passar os dados para o cliente. Idealmente, todos os clientes devem ser notificados simultaneamente, portanto, cada RPC precisa ser feito em seu próprio thread simultâneo. Isso pode funcionar, mas está ficando muito complicado muito rápido.
Mensagens simplifica muito este problema. Com o Messaging, podemos definir canais separados para os diferentes tipos de dados de preços. Em seguida, quando um Gateway receber um novo dado, ele adicionará uma mensagem contendo esses dados ao Publish-Subscribe Channel desse tipo de dados. Enquanto isso, todos os clientes interessados ​​em um determinado tipo de dados ouvirão o canal desse tipo. Desta forma, os Gateways podem enviar facilmente novos dados para quem estiver interessado, sem precisar saber quantos aplicativos de ouvinte existem ou quais são.
Os clientes ainda precisam ser capazes de invocar comportamentos nos Gateways também. Como há sempre apenas dois Gateways e o cliente provavelmente pode bloquear enquanto o método é chamado de forma síncrona, essas chamadas de cliente para gateway podem ser facilmente implementadas usando o RPC. No entanto, como já estamos usando o sistema de mensagens para comunicação entre o gateway e o cliente, as mensagens provavelmente são uma maneira igualmente boa de implementar a comunicação do cliente para o gateway.
Portanto, toda a comunicação entre os Gateways e os clientes será realizada por meio de mensagens. Como todos os componentes são escritos em Java, o JMS apresenta uma opção fácil para o sistema de mensagens. Isso está efetivamente criando um Message Bus ou uma arquitetura que possibilitará a integração de futuros sistemas com o sistema atual, com pouca ou nenhuma alteração na infra-estrutura do sistema de mensagens. Dessa forma, a funcionalidade de negócios do aplicativo pode ser facilmente usada por outro aplicativo desenvolvido pelo banco.
Componentes Java Comunicando com o JMS.
O JMS é simplesmente uma especificação e precisamos decidir sobre um sistema de mensagens compatível com o JMS. Decidimos usar o IBM Series JMS porque o banco é uma "loja IBM", usando servidores de aplicativos WebSphere e muitos outros produtos IBM. Como resultado, usaremos o Series já que já temos uma infraestrutura de suporte e uma licença de site do produto.
A próxima pergunta é como conectar o sistema de mensagens da Série com o servidor C ++ Contribution autônomo e os servidores Market Data e Analytics Engine baseados no TIBCO. Precisamos de uma maneira para os consumidores da série terem acesso às mensagens do TIB. Mas como? Talvez pudéssemos usar o padrão Message Translator para traduzir mensagens TIB em mensagens de série. Embora o cliente C ++ para Series sirva como um Message Translator, usá-lo sacrificaria a independência do servidor JMS. E embora a TIBCO tenha uma API Java, o arquiteto e gerente do cliente a rejeitaram. Como resultado, a abordagem do Message Translator deve ser abandonada.
A ponte do servidor TIB para o servidor da Série requer comunicação entre C ++ e Java. Poderíamos usar o CORBA, mas e as mensagens? Uma análise mais detalhada do padrão Message Translator mostra que ele está relacionado ao Channel Adapter no uso de protocolos de comunicação. O coração de um adaptador de canal é conectar sistemas sem mensagem a sistemas de mensagens. Um par de adaptadores de canal que conecta dois sistemas de mensagens é uma ponte de mensagens.
O objetivo de uma ponte de mensagens é transferir mensagens de um sistema de mensagens para outro. Isso é exatamente o que estamos fazendo com a complexidade adicional da comunicação intra-linguagem de Java para C ++. Podemos implementar o Messaging Bridge entre linguagens usando uma combinação de Channel Adapters e CORBA. Vamos construir dois servidores leves de adaptador de canal, um em C ++ gerenciando a comunicação com o TIB e um em Java gerenciando a comunicação com o JMS. Esses dois Adaptadores de Canal, que são os próprios Endpoint da Mensagem, se comunicarão entre si via CORBA. Assim como nossa escolha para a Série, usaremos CORBA em vez de JNI, já que é um padrão da empresa. A ponte de mensagens implementa a tradução de mensagens efetivamente simulada entre sistemas de mensagens aparentemente incompatíveis e diferentes idiomas.
Tradutor de mensagens usando adaptadores de canal.
O diagrama a seguir mostra o design atual do sistema, incluindo os Gateways e outros componentes. Este é um bom exemplo de aplicação de padrões. Combinamos dois Channel Adapters com um protocolo sem mensagem para implementar o padrão Message Translator, usando efetivamente um padrão para implementar outro padrão. Além disso, alteramos o contexto do adaptador de canal s para vincular dois sistemas de mensagens a um protocolo de conversão de texto cruzado sem mensagem, em vez de conectar um sistema de mensagens a um sistema sem sistema de mensagens.
O sistema atual com os adaptadores de canal.
Estruturando Canais.
Uma chave para trabalhar com padrões não é apenas saber quando usar o padrão, mas também como usá-lo de maneira mais eficiente. Cada implementação de padrão deve levar em conta detalhes específicos da plataforma de tecnologia, bem como outros critérios de design. Esta seção aplica o mesmo processo de descoberta para encontrar o uso mais eficiente do Publish-Subscribe Channel no contexto do servidor de dados de mercado que se comunica com o mecanismo de análise.
Os dados de mercado em tempo real originam-se do feed de dados de mercado, um servidor C ++ que transmite dados de mercado no TIB. O feed de dados de mercado usa um canal de publicação separado para cada vínculo para o qual está publicando os preços. Isso pode parecer um pouco extremo, já que cada novo vínculo precisa de seu próprio novo canal. Mas isso não é tão grave, já que você não precisa criar canais no TIBCO. Em vez disso, os canais são referenciados por um conjunto hierárquico de nomes de tópicos chamados assuntos. O servidor TIBCO filtra um único fluxo de mensagens por assunto, enviando cada assunto não resolvido para um único canal virtual. O resultado é um canal de mensagens muito leve.
Poderíamos criar um sistema que publicasse em alguns canais e os assinantes pudessem ouvir apenas os preços em que estivessem interessados. Isso exigiria que os assinantes usassem um Filtro de Mensagens ou Consumidor Seletivo para filtrar todo o fluxo de dados por preços de títulos interessantes, decidindo se cada mensagem deve ser processado conforme é recebido. Dado que os dados de mercado são publicados em canais dedicados a títulos, os assinantes podem se registrar para atualizações de uma série de títulos. Isso permite que os assinantes "filtrem" seletivamente assinando canais e recebendo apenas atualizações de interesse, em vez de decidir depois que a mensagem é recebida. É importante observar que o uso de vários canais para evitar a filtragem é um uso não padronizado de canais de mensagens. No contexto da tecnologia TIBCO, no entanto, estamos realmente decidindo se implementamos ou possuímos filtros ou utilizamos a filtragem de canais incorporada ao TIBCO - em vez de usar tantos canais.
O próximo componente que precisamos projetar é o mecanismo de análise, outro servidor C ++ / TIB que modificará os dados de mercado e o retransmitirá para o TIB. Embora esteja fora do escopo do nosso desenvolvimento Java / JMS, estamos trabalhando em conjunto com a equipe do C ++ para projetá-lo, já que somos o principal 'cliente' do mecanismo de análise. O problema em questão é encontrar a estrutura de canal que retransmite de maneira mais eficiente os dados de mercado recém-modificados.
Como já temos um Canal de Mensagem dedicado por vínculo herdado do feed de preço de dados de mercado, seria lógico modificar os dados de mercado e retransmitir os dados de mercado modificados no Canal de Mensagem dedicado de vínculo. Mas isso não funcionará, já que as análises que modificam os preços dos títulos são específicas do trader. Se retransmitirmos os dados modificados no Canal de Mensagens, destruiremos a integridade dos dados, substituindo dados genéricos de mercado por dados específicos do trader. Por outro lado, poderíamos ter um tipo de mensagem diferente para dados de mercado específicos do comerciante que publicamos no mesmo canal, permitindo que os assinantes decidam qual mensagem eles estão interessados ​​em evitar a destruição da integridade dos dados. Mas os clientes terão que implementar seus próprios filtros para separar as mensagens de outros comerciantes. Além disso, haverá um aumento substancial nas mensagens recebidas pelos assinantes, sobrecarregando-as desnecessariamente.
Existem duas opções:
Um canal por comerciante: Cada comerciante tem um canal designado para os dados de mercado modificados. Dessa forma, os dados originais do mercado permanecem intactos e cada aplicativo negociador pode ouvir o Canal de Mensagem de seus operadores específicos para as atualizações de preço modificadas. Um Canal por negociante por Obrigação: Crie um Canal de Mensagem por comerciante por título apenas para os dados de mercado modificados desse título. Por exemplo, os dados de mercado para o título ABC seriam publicados no canal "Bond ABC", enquanto os dados de mercado modificados para o operador A seriam publicados no Canal de Mensagens "Trader A, Bond ABC", dados de mercado modificados para o trader B no "Trader B , Bond ABC ", e assim por diante.
Um canal por trader.
Um canal por vínculo por trader.
Existem vantagens e desvantagens para cada abordagem. A abordagem por ligação, por exemplo, usa muito mais o Message Channel. Na pior das hipóteses, o número de canais de mensagens será o número total de títulos multiplicado pelo número de operadores. Podemos colocar limites superiores no número de canais que serão criados, uma vez que sabemos que existem apenas cerca de 20 traders e eles nunca têm preço superior a algumas centenas de títulos. Isso coloca o limite superior abaixo do intervalo de 10.000, o que não é tão estranho comparado aos quase 100.000 Message Channel que o feed de preço de dados de mercado está usando. Além disso, como estamos usando o TIB e o Message Channel são muito baratos, o número de Message Channel s não é um problema grave. Por outro lado, o grande número de canais de mensagens pode ser um problema do ponto de vista gerencial. Toda vez que um título é adicionado, um canal para cada negociador deve ser mantido. Isso pode ser grave em um sistema muito dinâmico. Nosso sistema, no entanto, é essencialmente estático. Também possui uma infraestrutura para gerenciar automaticamente os Message Channel. Isso combinado com a arquitetura herdada de um componente legado usando uma abordagem semelhante minimiza a desvantagem. Isso não quer dizer que devemos fazer um número desnecessariamente excessivo de MessageScan. Em vez disso, podemos implementar uma abordagem arquitetônica que usa um grande número de canais de mensagens quando há um motivo.
E há uma razão neste caso que se resume à localização da lógica. Se implementarmos a abordagem por negociador, o mecanismo do Google Analytics precisa de lógica para agrupar os canais de entrada e saída. Isso ocorre porque os canais de entrada do Mecanismo do Google Analytics são por vínculo e os canais de mensagens s de saída seriam por comerciante, exigindo que o Mecanismo analítico direcione todas as entradas analíticas de múltiplos títulos para um determinado negociante para um Canal de mensagens de saída específico do negociante. Isso transforma efetivamente o mecanismo de análise em um roteador baseado em conteúdo para implementar a lógica de roteamento personalizada para nosso aplicativo.
Seguindo a estrutura do Message Bus, o Mecanismo do Analytics é um servidor genérico que pode ser usado por vários outros sistemas no. Portanto, não queremos obscurecer a funcionalidade específica do sistema. Por outro lado, a abordagem per-bond funciona desde que a ideia de um negociante que detém a produção analítica dos preços dos títulos é uma prática aceita pela empresa. A abordagem por ligação mantém intacta a separação do canal de mensagens do feed de dados de mercado, enquanto adiciona vários outros canais de mensagens. Antes de chegarmos ao cliente, queremos que um roteador baseado em conteúdo combine esses vários canais em um número gerenciável de canais. Não queremos que o aplicativo cliente em execução na área de trabalho do trader esteja ouvindo milhares ou dezenas de milhares de canais de mensagens. Agora a questão é onde colocar o roteador baseado em conteúdo. Poderíamos simplesmente ter o adaptador de canal C ++ / TIB encaminhando todas as mensagens para o gateway de preços em um único canal de mensagem. Isso é ruim por dois motivos; estaríamos dividindo a lógica de negócios entre C ++ e Java, e perderíamos o benefício dos Message Channel s separados no lado do TIB, o que nos permitiria evitar a filtragem mais tarde no fluxo de dados. Analisando nossos componentes Java, podemos colocá-lo no gateway de preços ou criar um componente intermediário entre o gateway de preços e o cliente.
Em teoria, se persistíssemos na separação baseada em títulos dos Message Channel até o cliente, o Gateway de preços retransmitia informações de preços com a mesma estrutura de canais que o gateway de preços e o mecanismo do Google Analytics. Isso significa uma duplicação de todos os canais TIB dedicados à ligação no JMS. Mesmo se criarmos um componente intermediário entre o gateway de preços e o cliente, o gateway de preços ainda terá que duplicar todos os canais no JMS. Por outro lado, implementar a lógica diretamente no gateway de preços nos permite evitar a duplicação do grande número de canais no JMS - o que nos permite criar um número muito menor de canais na ordem de um por trader. O Gateway de Preços registra-se através do Adaptador de Canal C ++ / TIB como um consumidor para cada ligação de cada operador no sistema. Em seguida, o gateway de preços encaminhará cada cliente específico apenas as mensagens relacionadas a esse comerciante em particular. Dessa forma, usamos apenas um pequeno número de Message Channel no final do JMS, enquanto maximizamos o benefício da separação no final do TIB.
O Fluxo de Dados de Mercado completo para o cliente.
A discussão do layout do Message Channel é um bom exemplo de como a integração de padrões é importante. O objetivo aqui era descobrir como usar efetivamente os canais de mensagens. Dizer que você usa um padrão não é suficiente. Você precisa descobrir como melhor implementá-lo e incorporar em seu sistema para resolver os problemas em questão. Além disso, este exemplo mostra as forças de negócios em ação. Se pudéssemos implementar a lógica de negócios em qualquer um dos nossos componentes, poderíamos ter seguido a abordagem por negociador e implementado uma abordagem geral mais simples com muitos menos canais.
Selecionando um canal de mensagens?
Agora que conhecemos a mecânica da comunicação entre os componentes Java / JMS e os componentes C ++ / TIBCO, e vimos alguma estruturação do Canal de Mensagens, precisamos decidir qual tipo de Canal de Mensagem JMS os componentes Java devem usar para se comunicar. Antes de podermos escolher entre os diferentes canais de mensagem disponíveis no JMS, vejamos o fluxo de mensagens de alto nível do sistema. Temos dois gateways (Preços e Contribuição) comunicando-se com o cliente. Os dados de mercado são enviados para o cliente a partir do Gateway de preços, que os envia para o Contribution Gateway. O aplicativo cliente envia uma mensagem para o gateway de preços para alterar as análises aplicadas a cada vínculo. O Contribution Gateway também envia mensagens para o aplicativo Cliente, transmitindo o status das atualizações de preços para os diferentes locais de negociação.
O fluxo de mensagens do sistema.
A especificação JMS descreve dois tipos de Canal de Mensagem, Canal Ponto-a-Ponto (Fila JMS) e Canal de Publicação-Assinatura (Tópico JMS). Lembre-se de que o caso de usar publicação-assinatura é permitir que todos os consumidores interessados ​​recebam uma mensagem, enquanto o caso de usar ponto-a-ponto é garantir que apenas um consumidor qualificado receba uma mensagem em particular.
Muitos sistemas simplesmente transmitiam mensagens para todos os aplicativos clientes, deixando que cada aplicativo cliente individual decidisse por si mesmo se processaria ou não uma determinada mensagem. Isso não funcionará para nosso aplicativo, pois há um grande número de mensagens de dados de mercado sendo enviadas para cada aplicativo cliente. Se transmitirmos atualizações de dados de mercado para um trader desinteressado, estaremos desnecessariamente desperdiçando ciclos de processadores de clientes decidindo se processamos ou não uma atualização de dados de mercado.
Inicialmente, os canais ponto-a-ponto soam como uma boa escolha, já que os clientes estão enviando mensagens para unue servidores e vice-versa. Mas era um requisito de negócios que os operadores pudessem estar logados em várias máquinas ao mesmo tempo. Se tivermos um trader logado em duas estações de trabalho simultaneamente e uma atualização de preço ponto-a-ponto for enviada, somente um dos dois aplicativos cliente receberá a mensagem. Isso ocorre porque apenas um consumidor em um canal ponto a ponto pode receber uma mensagem específica. Observe que apenas o primeiro de cada grupo de aplicativos clientes de um comerciante recebe a mensagem.
Mensagens ponto-a-ponto para atualizações de preços.
Podemos resolver isso usando o padrão Recipient List, que publica mensagens para uma lista de destinatários pretendidos, garantindo que apenas os clientes na lista de destinatários recebam mensagens. Usando esse padrão, o sistema poderia criar listas de destinatários com todas as instâncias do aplicativo cliente relacionadas a cada comerciante. Enviar uma mensagem relacionada a um determinado operador, por sua vez, enviaria a mensagem para cada aplicativo na lista de destinatários. Isso garante que todas as instâncias do aplicativo cliente relacionadas a um determinado operador recebam a mensagem. A desvantagem dessa abordagem é que ela requer um pouco de lógica de implementação para gerenciar os destinatários e despachar mensagens.
Lista de Destinatários para Atualizações de Preços.
Mesmo que o ponto-a-ponto possa funcionar, vamos ver se existe uma maneira melhor. Usando Publish-Subscribe Channel s, o sistema pode transmitir mensagens em canais específicos do comerciante, em vez de canais específicos de aplicativos do cliente. Desta forma, todas as aplicações do cliente processando mensagens para um único operador receberiam e processariam a mensagem.
Publicação-Assinatura de Mensagens para Atualizações de Preços.
A desvantagem de usar Publish-Subscribe Channel s é que o processamento de mensagem não garantido não é garantido com os componentes do servidor. Seria possível que várias instâncias de um componente do servidor fossem instanciadas e cada instância processasse a mesma mensagem, possivelmente enviando preços inválidos.
Recordando o fluxo de mensagens do sistema, apenas uma única direção de comunicação é satisfatória com cada Canal de Mensagem. A comunicação servidor-cliente com publicação-assinatura é satisfatória enquanto a comunicação cliente-servidor não é e a comunicação cliente-servidor com ponto-a-ponto é satisfatória enquanto o servidor-cliente não é. Como não há necessidade de usar o mesmo Message Channel em ambas as direções, podemos usar cada Message Channel apenas em uma direção. A comunicação de cliente para servidor será implementada com ponto a ponto, enquanto a comunicação de servidor para cliente será implementada com publicação-assinatura. Usando essa combinação de Message Channel, o sistema se beneficia da comunicação direta com os componentes do servidor usando o sistema de mensagens ponto-a-ponto e a natureza multicast da publicação-assinatura sem nenhum dos inconvenientes.
Fluxo de mensagens com tipos de canais.
Solução de problemas com padrões.
Padrões são ferramentas e coleções de padrões são caixas de ferramentas. Eles ajudam a resolver problemas. Alguns pensam que os padrões são úteis apenas durante o design. Seguindo a analogia da caixa de ferramentas, isso é como dizer que as ferramentas são úteis apenas quando você constrói uma casa, não quando você a conserta. O fato é que os padrões são uma ferramenta útil em todo o projeto, quando bem aplicados. Nas seções a seguir, usaremos o mesmo processo de exploração de padrão que usamos na seção anterior para resolver problemas em nosso sistema atual.
Atualizações de dados de mercado piscando.
Os traders querem que as células da mesa pisquem quando novos dados de mercado são recebidos por um título, indicando claramente mudanças. O cliente Java recebe mensagens com novos dados que acionam uma atualização do cache de dados do cliente e, eventualmente, piscam na tabela. O problema é que as atualizações vêm com bastante frequência. A pilha de threads da GUI está ficando sobrecarregada e, eventualmente, congelando o cliente, já que ele não pode responder à interação do usuário. Vamos supor que o flash é otimizado e se concentrar no fluxo de dados das mensagens através do processo de atualização. Um exame dos dados de desempenho mostra que o aplicativo cliente está recebendo várias atualizações por segundo; algumas atualizações ocorreram com menos de um milissegundo de intervalo. Two patterns that seem like they could help slow down the message flow are Aggregator and Message Filter.
A first thought is to implement a Message Filter to control the speed of the message flow by throwing out updates received a small amount of time after the reference message. As an example, lets say that we are going to ignore messages within 5 milliseconds of each other. The Message Filter could cache the time of the last acceptable message and throw out anything received within the next 5 milliseconds. While other applications may not be able to withstand data loss to such an extent, this is perfectly acceptable in our system due to the frequency of price updates.
Time based Message Filter.
The problem with this approach is that not all data fields are updated at the same time. Each bond has approximately 50 data fields displayed to the user including price. We realize that not every field is updated in every message. If the system ignores consecutive messages, it may very well be throwing out important data.
The other pattern of interest is the Aggregator . The Aggregator is used to manage the reconciliation of multiple, related messages into a single message, potentially reducing the message flow. The Aggregator could keep a copy of the bond data from the first aggregated message, then update only new or changed fields successive messages. Eventually the aggregated bond data will be passed in a message to the client. For now, lets assume that the Aggregator will send a message every 5 milliseconds like the Message Filter . Later, we'll explore another alternative.
Aggregator with partial successive updates.
The Aggregator , like any other pattern, is not a silver bullet; it has its pluses and minuses that need to be explored. One potential minus is that implementing an Aggregator would reduce the message traffic by a great amount in our case only if many messages are coming in within a relatively short time regarding the same bond. On the other hand, we would accomplish nothing if the Java client only receives updates for one field across all of the traders bonds. For example, if we receive 1000 messages in a specified timeframe with 4 bonds of interest, we would reduce the message flow from 1000 to 4 messages over that timeframe. Alternatively, if we receive 1000 messages in the same timeframe with 750 bonds of interest, we will have reduced the message flow from 1000 to 750 messages; relatively little gain for the amount of effort. A quick analysis of the message updates proves that the Java client receives many messages updating fields of the same bond, and therefore related messages. So, Aggregator is in fact a good decision.
What's left is to determine how the Aggregator will know when to send a message it has been aggregating. The pattern describes a few algorithms for the Aggregator to know when to send the message. These include algorithms to cause the aggregator to send out its contents after a certain amount of time has elapsed, after all required fields in a data set have been completed, and others. The problem with all of these approaches is that the aggregator is controlling the message flow, not the client. And the client is the major bottleneck in this case, not the message flow.
This is because the Aggregator is assuming the consumers of its purged messages (the client application in this case) are Event-Driven Consumer s, or consumers that rely on events from an external source. We need to turn the client into a Polling Consumer , or a consumer that continuously checks for messages, so the client application can control the message flow. We can do this by creating a background thread that continuously cycles through the set of bonds and updates and flashes any changes that have occurred since the last iteration. This way, the client controls when messages are received and as a result, guarantees that it will never become overloaded with messages during high update periods. We can easily implement this by sending a Command Message to the Aggregator initiating an update. The Aggregator will respond with a Document Message containing the set of updated fields that the client will process.
The choice of Aggregator over Message Filter is clearly a decision based solely on the business requirements of our system. Each could help us solve our performance problems, but using the Message Filter would solve the problem at cost of the system data integrity.
Major Production Crash.
With the performance of the flashing fixed, we are now in production. One day the entire system goes down. Series crashes, bringing several components down with it. We struggle with the problem for a while and finally trace it back to the Series dead letter queue (an implementation of the Dead Letter Channel ). The queue grows so large that it brings down the entire server. After exploring the messages in the dead letter queue we find they are all expired market data messages. This is caused by “slow consumers, ” or consumers that do not process messages fast enough. While messages are waiting to be processed, they time out (see the Message Expiration pattern) and are sent to the Dead Letter Channel . The excessive number of expired market data messages in the dead letter queue is a clear indication that the message flow is too great – messages expire before the target application can consume them. We need to fix the message flow and we turn to patterns for help slowing down the message flow.
A reasonable first step is to explore solving this problem with the Aggregator as we recently used this pattern to solve the similar flashing market data control rate problem. The system design relies on the client application to immediately forward market data update messages to the trading venues. This means the system cannot wait to collect messages and aggregate them. So the Aggregator must be abandoned.
There are two other patterns that deal with the problem of consuming messages concurrently: Competing Consumers and Message Dispatcher . Starting with Competing Consumers , the benefit of this pattern is the parallel processing of incoming messages. This is accomplished using several consumers on the same channel. Only one consumer processes each incoming message leaving the others to process successive messages. Competing Consumers , however, will not work for us since we are using Publish-Subscribe Channel s in server-to-client communication. Competing Consumers on a Publish-Subscribe Channel channel means that all consumers process the same incoming message. This results in more work without any gain and completely misses the goal of the pattern. This approach also has to be abandoned.
On the other hand, the Message Dispatcher describes an approach whereby you add several consumers to a вЂ˜pool’. Each consumer can run its own execution thread. One main Message Consumer listens to the Channel and delegates the message on to an unoccupied Message Consumer in the pool and immediately returns to listening on the Message Channel . This achieves the parallel processing benefit of Competing Consumers , but works on Publish-Subscribe Channel s.
The Message Dispatcher in context.
Implementing this in our system is simple. We create a single JMSListener called the Dispatcher, which contains a collection of other JMSListener s called Performers. When the onMessage method of the Dispatcher is called, it in turn picks a Performer out of the collection to actually process the message. The result of which is a Message Listener (the Dispatcher) that always returns immediately. This guarantees a steady flow of message processing regardless of the message flow rate. Additionally, this works equally well on a Publish-Subscribe Channel s as it does on a Point-to-Point Channel s. With this infrastructure, messages can be received by the client application at almost any rate. If the client application is still slow to process the message after receiving them, the client application can deal with the delayed processing and potentially outdated market data rather than the messages expiring in the JMS Message Channel .
The crash discussed in this section and the fix using the Message Dispatcher is an excellent example of the limits of applying patterns. We encountered a performance problem based on a design flaw not allowing the client to process messages in parallel. This greatly improved the problem, but did not completely fix it. This is because the real problem was the client becoming a bottleneck. This couldn’t be fixed with a thousand patterns. We later addressed this problem by refactoring the message flow architecture to route messages directly from the Pricing Gateway to the Contribution Gateway. So patterns can help design and maintain a system, but don’t necessarily make up for poor upfront design.
Throughout this chapter, we have applied patterns to several different aspects of a bond trading system including solving initial upfront design problems and fixing a nearly job threatening production crash with patterns. We also saw these patterns as they already exist in third party product, legacy components, and our JMS and TIBCO messaging systems. Most importantly, these are real problems with the same types of architectural, technical and business problems we experience as we design and maintain our own systems. Hopefully reading about applying patterns to this system helps give you a better understanding of the patterns as well as how to apply them to your own systems.

Algorithmic Trading System Design & amp; Implementação.
AlgorithmicTrading é um desenvolvedor de sistema de negociação de terceiros especializado em sistemas automatizados de negociação, estratégias de negociação algorítmica e análise de negociação quantitativa. Oferecemos dois algoritmos de negociação distintos para comerciantes de varejo e investidores profissionais.
Assista ao nosso blog de vídeo algorítmico em que nosso principal desenvolvedor analisa o desempenho a partir de 6/10/17 & ndash; 8/8/17 usando nosso sistema de negociação automatizado. Visite nosso Blog Algorithmic Trading para ver todos os vídeos de desempenho de 2016-2018 no acumulado do ano. Os futuros e opções de negociação envolvem risco substancial de perda e não são adequados para todos os investidores.
Comece hoje mesmo na negociação algorítmica.
Os Destaques do Swing Trader.
Nossa Swing Trading Strategy negocia o S & P 500 Emini Futures (ES) e o Ten Year Note (TY). Este é um sistema de negociação 100% automatizado que pode ser executado automaticamente com os melhores esforços por vários Corretores Registrados da NFA. Também pode ser instalado e carregado na plataforma Tradestation. Os dados seguintes abrangem o período de avanço (fora da amostra) que abrange 10/1 / 15-3 / 14/18. A negociação de futuros envolve risco substancial de perda e não é apropriada para todos os investidores. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro. Esses dados presumem que 1 unidade (US $ 15.000) foi negociada durante todo o período em análise (non-compounded).
* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de pico a vale, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.
O Swing Trader Mensal P / L.
Os negócios iniciados em outubro de 2015 são considerados Walk-Forward / Out-of-Sample, enquanto os negócios anteriores a outubro de 2015 são considerados back-tested. Os lucros / perdas fornecidos são baseados em uma conta de US $ 15.000 que troca 1 unidade no Swing Trader. Esses dados não são compostos.
* Perdas podem exceder o rebaixamento máximo. Isso é medido de pico a vale, fechando o comércio para fechar o comércio. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro.
CFTC REGRA 4.41: Os resultados são baseados em resultados de desempenho simulados ou hipotéticos que possuem certas limitações inerentes. Ao contrário dos resultados mostrados em um registro de desempenho real, esses resultados não representam negociação real. Além disso, como esses negócios não foram efetivamente executados, esses resultados podem ter uma compensação insuficiente ou insuficiente pelo impacto, se houver, de alguns fatores de mercado, como falta de liquidez. Programas de negociação simulados ou hipotéticos em geral também estão sujeitos ao fato de que eles são projetados com o benefício da retrospectiva. Não está sendo feita nenhuma representação de que qualquer conta terá ou poderá obter lucros ou perdas similares a essas demonstrações.
Noções básicas de negociação algorítmica.
O Algorithmic Trading, também conhecido como Quant Trading, é um estilo de negociação que utiliza algoritmos de previsão de mercado para encontrar transações potenciais. Existem várias subcategorias de negociação quantitativa para incluir High Frequency Trading (HFT), Arbitragem Estatística e Análise de Predição de Mercado. Na AlgorithmicTrading, nós nos concentramos no desenvolvimento de sistemas de negociação automatizados que fazem negócios de swing, dia e opções para aproveitar as ineficiências do mercado.
Atualmente, estamos oferecendo dois sistemas de negociação de futuros que negociam o ES & amp; Futuros de TY. Continue lendo para ver por si mesmo como implementar um sistema de negociação de algo projetado profissionalmente pode ser benéfico para suas metas de investimento. Nós não somos registrados Consultores de Negociação de Commodities e, portanto, não controlamos diretamente as contas de clientes & ndash; no entanto, negociamos ambos os sistemas de negociação com nosso próprio capital, utilizando um dos corretores de execução de negociação automatizada.
Exemplo de negociação algorítmica.
Estratégia de negociação de futuros: o pacote Swing Trader.
Este pacote utiliza nossos algoritmos de melhor desempenho desde o início. Visite a página do comerciante do swing para ver preços, estatísticas comerciais completas, lista completa de comércio e muito mais. Este pacote é ideal para o cético que deseja negociar um sistema robusto que tenha se saído bem em negociações cegas para fora e para fora da amostra. Cansado de modelos otimistas com back-testing que nunca parecem funcionar quando negociados ao vivo? Se assim for, considere este sistema de negociação de caixa preta. Este é o nosso algoritmo de negociação mais popular para venda.
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Futuros & amp; Estratégia de negociação de opções: o pacote S & amp; P Crusher v2.
Este pacote utiliza sete estratégias de negociação em uma tentativa de diversificar melhor sua conta. Este pacote utiliza comércios de swing, day trades, condutores de ferro e chamadas cobertas para tirar proveito de várias condições de mercado. Este pacote é negociado em unidades de tamanho de US $ 30.000 e foi lançado ao público em outubro de 2016. Visite a página de produtos do S & amp; P Crusher para ver os resultados do back-test com base nos relatórios de comercialização.
Detalhes no triturador S & P.
Cobrindo os fundamentos do design do sistema de negociação automatizado.
Múltiplos Sistemas de Negociação Algorítmica Disponíveis.
Escolha de um dos nossos sistemas de negociação & ndash; O Swing Trader ou o S & amp; P Crusher. Cada página mostra a lista de negociação completa, incluindo resultados de otimização de post-forward, walk-forward. Esses sistemas de negociação informatizados de caixa preta são totalmente automatizados para gerar alfa ao tentar minimizar o risco.
Algoritmos de negociação múltiplos trabalhando juntos.
Nossa metodologia de negociação quântica nos emprega várias estratégias de negociação de algoritmos para diversificar melhor sua conta de negociação automática. Saiba mais visitando nossa página de metodologia de design de estratégias de negociação.
Trades During Bear & amp; Mercados de touro.
Em nossa opinião, a chave para o desenvolvimento de um sistema de negociação algorítmica que realmente funciona é contabilizar várias condições de mercado. A qualquer momento, o mercado poderia passar de um touro para um mercado em baixa. Ao tomar uma posição agnóstica de direção de mercado, estamos tentando superar o desempenho em Bull & amp; Condições de mercado do urso.
Sistemas de negociação totalmente automatizados.
Você pode negociar automaticamente nosso software algorítmico usando um corretor de execução automática (com os melhores esforços). Temos vários corretores para você escolher. Remova as decisões baseadas em emoções de sua negociação usando nosso sistema de negociação automatizado.
O comércio algorítmico funciona?
Acompanhe o progresso diário de nossos algoritmos de negociação quantitativa com o aplicativo do corretor OEC. Você também receberá declarações diárias da empresa de compensação da NFA Registered. Você pode comparar cada uma das suas negociações com a lista comercial que publicamos no final de cada dia. Exemplos completos de negociação algorítmica são postados para todos verem. A lista completa de transações pode ser vista visitando a página de negociação algorítmica do sistema que você está negociando. Quer ver algumas declarações de contas ativas? Visite os retornos ao vivo & amp; página de instruções.
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Nossos sistemas de negociação quantitativos têm diferentes expectativas com base nos algoritmos preditivos empregados. Nossos Sistemas de Negociação Automatizada colocarão operações de swing, day trade, condutores de ferro & amp; chamadas cobertas. Estas Estratégias 100% Quant baseiam-se puramente em indicadores técnicos e algoritmos de reconhecimento de padrões.
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Algoritmos de negociação múltiplos são negociados como parte de um maior sistema de negociação algorítmica.
Cada estratégia de negociação algorítmica oferecida tem vários pontos fortes e fracos. Seus pontos fortes e fracos são identificados com base em três estados de mercado potenciais: Strong Up, Sideways & amp; Abaixo mercados em movimento. A estratégia de negociação de condores de ferro supera os mercados em movimento lateral e ascendente, enquanto o algoritmo das notas de tesouro se destaca nos mercados em baixa. Com base no backtesting, espera-se que o algoritmo de momentum tenha um bom desempenho durante os mercados em ascensão. Confira a seguinte coleção de vídeos, onde cada algoritmo de negociação oferecido é revisado por nosso desenvolvedor líder. Os pontos fortes de cada algoritmo de negociação são analisados ​​juntamente com as suas fraquezas.
Vários tipos de estratégias de negociação são usados ​​em nosso software de negociação automatizada.
Comissões do dia são inseridas & amp; saiu no mesmo dia, enquanto as negociações de giro terão um longo prazo de negociação com base nas expectativas para o S & amp; P 500 a tendência de maior ou menor no prazo intermédio. Os negócios de opções são colocados nas opções semanais do S & amp; P 500 sobre futuros, normalmente entrando em uma segunda-feira e mantendo até a expiração da sexta-feira.
Swing Trading Strategies.
As seguintes Swing Trading Strategies colocam operações de swing direcional no S & amp; P 500 Emini Futures (ES) e na Nota de Dez Anos (TY). Eles são usados ​​em ambos os sistemas de negociação automatizados que oferecemos para aproveitar as tendências de longo prazo que nossos algoritmos de predição de mercado estão esperando.
Futures Swing Trading Strategy # 1: Momentum Swing Trading Algorithm.
A Momentum Swing Trading Strategy coloca os negócios do swing no Emini S & amp; P Futures, aproveitando as condições de mercado que sugerem um movimento de prazo intermediário mais alto. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.
Estratégia de Negociação de Futuros Swing # 2: Algoritmo de Notas do Tesouro de Dez Anos.
A Tesouraria Note (TY) Trading Strategy coloca swing trades na nota de dez anos (TY). Uma vez que o TY tipicamente se move inversamente para os mercados mais amplos, esta estratégia cria um trade swing semelhante ao shorting do S & P 500. Este algoritmo T-Note tem expectativas positivas para condições de mercado em baixa. Este algoritmo de negociação é usado em ambos os nossos sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2 & amp; O comerciante do balanço.
Estratégias de Negociação Diária.
As estratégias de negociação do dia seguinte colocam o day trade no S & amp; P 500 Emini Futures (ES). Eles quase sempre entram em negociações durante os primeiros 20 minutos após a abertura dos mercados de ações e saem antes do fechamento dos mercados. Paradas apertadas são utilizadas em todos os momentos.
Estratégia de Negociação do Dia de Futuros # 1: Algoritmo Curto de Negociação Diária.
A Estratégia de Negociação de Dia Curta coloca negociações diárias no Emini S & P Futures quando o mercado mostra fraqueza pela manhã (prefere uma grande diferença para baixo). Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.
Estratégia de Negociação de Dia de Futuro # 2: Algoritmo de Negociação de Dia de Breakout.
A Breakout Day Trading Strategy coloca o day trade no Emini-S & P Futures quando o mercado mostra força pela manhã. Esta estratégia de negociação de futuros é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.
Estratégia de Negociação de Dia de Futuros # 3: Algoritmo de Negociação de Dia de Intervalo da Manhã.
O Morning Gap Day Trading Strategy coloca negócios de dia curto no Emini S & amp; P Futures quando o mercado tem uma grande lacuna, seguido por um curto período de fraqueza. Esta estratégia de negociação é utilizada no sistema de negociação automatizado S & amp; P Crusher v2.
Estratégias de Negociação de Opções.
As seguintes estratégias de negociação de opções cobram prêmio no S & amp; P 500 Emini Weekly Options (ES). Eles são usados ​​em nosso S & amp; P Crusher v2, a fim de aproveitar as vantagens de lateralmente, para baixo & amp; condições de mercado em movimento. Um benefício para as opções de negociação com nossas estratégias de negociação algorítmica é que elas são suportadas em um ambiente de negociação automatizado usando um dos corretores de execução automática.
Opções Trading Strategy # 1: Algoritmo de Condor Iron Condor.
A Estratégia de Negociação de Opções de Condor da Iron é perfeita para quem quer uma taxa de ganhos por negociação mais alta, ou que simplesmente quer cobrar prêmios no S & amp; P 500 Emini Futures com a venda da Iron Condors. Quando nossos algoritmos esperam uma condição de mercado de derivação lateral ou ascendente, esse sistema criará uma operação de Condor de Ferro. Essa estratégia é usada em um dos nossos Sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2.
Estratégia de negociação de opções # 2: Algoritmo de opções de chamadas cobertas.
A Estratégia de Negociação das Opções de Compra Coberta vende de chamadas cobertas por dinheiro contra os algoritmos de momento Long swing swing, para arrecadar premium e ajudar a minimizar as perdas caso o mercado se mova contra nossa posição de algoritmo de momentum. Quando negociado com o Algoritmo de Troca de Momentum Swing - como é o caso no S & amp; P Crusher & amp; ES / TY Futures Trading Systems, isso cria uma posição de compra coberta. Quando negociados no Sistema de Negociação Bearish Trader, as chamadas são vendidas sem cobertura e, portanto, estão a descoberto. Em ambos os casos, & ndash; como um suporte ao longo do algoritmo & ndash; Ele funciona bem em condições de mercado em movimento lateral e para baixo. Essa estratégia é usada em um dos nossos Sistemas de negociação automatizados: O S & amp; P Crusher v2.
Embora cada uma dessas estratégias de negociação possa ser negociada sozinha, elas são negociadas melhor em uma coleção mais ampla de algoritmos de negociação & ndash; como visto em um dos nossos sistemas automatizados de negociação, como o The Swing Trader.
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Nos dias de hoje, parece que todo mundo tem uma opinião sobre técnicas de negociação técnica. Head & amp; Padrões de ombros, MACD Bullish Crosses, VWAP Divergences, a lista continua. Nesses vídeos, nosso engenheiro líder de projeto analisa alguns exemplos de estratégias de negociação encontradas on-line. Ele pega suas Tips Trading, faz um código e executa um back-test simples para ver o quão efetivas elas realmente são. Depois de analisar seus resultados iniciais, ele otimiza o código para ver se uma abordagem quantitativa à negociação pode melhorar as descobertas iniciais. Se você é novo em negociação algorítmica, esses blogs de vídeo serão bastante interessantes. Nosso designer utiliza máquinas de estado finito para codificar essas dicas básicas de negociação. Como a negociação algorítmica difere da negociação técnica tradicional? Simplificando, Algorithmic Trading requer precisão e fornece uma janela para um potencial de algoritmos baseado em back-testing que possui limitações.
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Assista a várias apresentações de vídeo educativo feitas por nosso designer líder em negociação algorítmica para incluir um vídeo que cobre nossa Metodologia de Design de Quantificação Comercial e um Tutorial de Negociação Algorítmica. Esses vídeos de estratégia de negociação fornecem exemplos de codificação de comércio algorítmico e o introduzem à nossa abordagem de negociar os mercados usando análise quantitativa. Nesses vídeos, você verá muitas razões pelas quais a negociação automatizada está decolando para incluir a ajuda para remover suas emoções da negociação. Visite nossa página de vídeos de negociação educacional para ver uma lista completa de mídia educacional.
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Várias opções de execução automática de comércio estão disponíveis.
Nossos algoritmos de negociação podem ser executados automaticamente usando um dos corretores de execução automática registrados pela NFA (com os melhores esforços) ou podem ser negociados em seu próprio PC usando MultiCharts ou Tradestation.
O FOX Group é uma corretora de introdução independente localizada no icônico prédio da Chicago Board of Trade, no coração do distrito financeiro da cidade. Eles são registrados no NFA e são capazes de executar nossos algoritmos automaticamente com os melhores esforços.
Os corretores interativos são corretores registrados pela NFA que podem executar nossos algoritmos automaticamente com os melhores esforços. Além disso, eles suportam clientes canadenses.
Se você preferir executar os algoritmos em seu próprio PC, o MultiCharts é a plataforma preferida de software de negociação para execução automática. Ele oferece benefícios consideráveis ​​para os traders e oferece vantagens significativas sobre as plataformas concorrentes. Ele vem com gráficos de alta definição, suporte para mais de 20 feeds de dados e mais de 10 corretores, backtesting dinâmico de estratégia em nível de portfólio, suporte a EasyLanguage, relatórios interativos de desempenho, otimização genética, scanner de mercado e replay de dados.
A TradeStation é mais conhecida pelo software de análise e pela plataforma de negociação eletrônica que oferece ao operador ativo e a determinados mercados de traders institucionais que permitem que os clientes projetem, testem, otimizem, monitorem e automatizem suas próprias ações, opções e opções personalizadas. estratégias de negociação de futuros. Tradestation é outra opção para pessoas que desejam negociar automaticamente nossos algoritmos em seu próprio PC.
Não deixe de visitar nossa página Perguntas frequentes para ver uma lista de perguntas e respostas comuns. Você também pode clicar aqui para saber mais sobre a AlgorithmicTrading e seu Lead Developer.

A Beginner’s Guide to Design Patterns.
Ever wondered what design patterns are? In this article, I'll explain why design patterns are important, and will provide some examples, in PHP, of when and why they should be used.
What are Design Patterns?
Design patterns are optimized, reusable solutions to the programming problems that we encounter every day. A design pattern is not a class or a library that we can simply plug into our system; it's much more than that. It is a template that has to be implemented in the correct situation. It's not language-specific either. A good design pattern should be implementable in most—if not all—languages, depending on the capabilities of the language. Most importantly, any design pattern can be a double-edged sword — if implemented in the wrong place, it can be disastrous and create many problems for you. However, implemented in the right place, at the right time, it can be your savior.
There are three basic kinds of design patterns:
Structural patterns generally deal with relationships between entities, making it easier for these entities to work together.
Creational patterns provide instantiation mechanisms, making it easier to create objects in a way that suits the situation.
Behavioral patterns are used in communications between entities and make it easier and more flexible for these entities to communicate.
Why should we use them?
Design patterns are, by principle, well-thought out solutions to programming problems. Many programmers have encountered these problems before, and have used these 'solutions' to remedy them. If you encounter these problems, why recreate a solution when you can use an already proven answer?
Let's imagine that you've been given the responsibility of creating a way to merge two classes which do two different things based on the situation. These two classes are heavily used by the existing system in different places, making it difficult to remove these two classes and change the existing code. To add to this, changing the existing code requires that you'll also need to test any changed code, since these sorts of edits, in a system which relies on different components, almost always introduce new bugs. Instead of doing this, you can implement a variation of the strategy pattern and adapter pattern, which can easily handle these types of scenarios.
Pretty simple, right? Now, let's take a closer look at the strategy pattern.
Strategy Pattern.
The strategy pattern is a behavioral design pattern that allows you to decide which course of action a program should take, based on a specific context during runtime. You encapsulate two different algorithms inside two classes, and decide at runtime which strategy you want to go with.
In our example above, the strategy is based on whatever the $context variable was at the time the class was instantiated. If you give it the context for class_one , it will use class_one, and vice versa.
Cute, but where can I use this?
Imagine that you're currently developing a class which can either update or create a new user record. It still needs the same inputs (name, address, mobile number, etc.), but, depending on a given situation, it has to use different functions when updating and creating. Now, you could probably just use an if-else to accomplish this, however, what if you need to use this class in a different place? In that case, you'll have to rewrite the same if-else statement all over again. Wouldn't it be easier to just specify your context?
Now, the "usual" strategy pattern involves encapsulating your algorithms inside another class, but in this case, another class would be wasteful. Remember that you don't have to follow the template exactly. Variations work as long as the concept remains the same, and it solves the problem.
Adapter Pattern.
The adapter pattern is a structural design pattern that allows you to repurpose a class with a different interface, allowing it to be used by a system which uses different calling methods.
This also lets you alter some of the inputs being received from the client class, making it into something compatible with the adaptee's functions.
How can I use this?
Another term to reference an adapter class is a wrapper , which basically lets you "wrap" actions into a class and reuse these actions in the correct situations. A classic example might be when you're creating a domain class for table classes. Instead of calling the different table classes and calling up their functions one by one, you could encapsulate all of these methods into one method using an adapter class. This would not only allow you to reuse whatever action you want, it also keeps you from having to rewrite the code if you need to use the same action in a different place.
Compare these two implementations.
Non-Adapter Approach.
If we needed to do this again in a different place, or even reuse this code in a different project, we would have to type everything all over again.
That's opposed to doing something like this:
In this situation, we have a wrapper class, which would be our Account domain class:
This way, you can use your Account domain again whenever you need it—plus, you'd be able to wrap other classes under your domain class as well.
Factory Method Pattern.
The factory method pattern is a creational design pattern which does exactly as it sounds: it's a class that acts as a factory of object instances.
The main goal of this pattern is to encapsulate the creational procedure that may span different classes into one single function. By providing the correct context to the factory method, it will be able to return the correct object.
When can I use this?
The best time to use the factory method pattern is when you have multiple different variations of a single entity. Let's say you have a button class; this class has different variations, such as ImageButton, InputButton and FlashButton. Depending on the place, you may need to create different buttons—this is where you can use a factory to create the buttons for you!
Let's begin by creating our three classes:
Now, we can create our factory class:
We can use this code like so:
The output should be the HTML of all your button types. This way, you would be able to specify which button to create depending on the situation and reuse the condition as well.
Decorator Pattern.
The decorator pattern is a structural design pattern which enables us to add new or additional behavior to an object during runtime, depending on the situation.
The goal is to make it so that the extended functions can be applied to one specific instance, and, at the same time, still be able to create an original instance that doesn't have the new functions. It also allows for combining multiple decorators for one instance, so that you're not stuck with one decorator for each instance. This pattern is an alternative to subclassing, which refers to creating a class that inherits functionality from a parent class. As opposed to subclassing, which adds the behavior at compile time, "decorating" allows you to add new behavior during runtime, if the situation calls for it.
To implement the decorator pattern, we can follow these steps:
Subclass the original "Component" class into a "Decorator" class In the Decorator class, add a Component pointer as a field Pass a Component to the Decorator constructor to initialize the Component pointer In the Decorator class, redirect all "Component" methods to the "Component" pointer, and In the Decorator class, override any Component method(s) whose behavior needs to be modified.
When can I use this?
The best place to use the decorator pattern is when you have an entity which needs to have new behavior only if the situation requires it. Let's say you have an HTML link element, a logout link, that you want to do slightly different things to based on the current page. For that, we can use the decorator pattern.
First, let's establish the different "decorations" we'll need.
If we're on the home page and logged in, have this link be wrapped in h2 tags If we're on a different page and logged in, have this link be wrapped in underline tags If we're logged in, have this link wrapped in strong tags.
Once we've established our decorations, we can start programming them.
We should then be able to use it like so:
We can see here how we are able to combine multiple decorators if we need them. Since all the decorators use the __call magic function, we can still call the original function's methods. If we assume that we are currently inside the home page and logged in, the HTML output should be:
Singleton Pattern.
The singleton design pattern is a creational design pattern which makes sure that you have one single instance of a particular class in the duration of your runtime, and provides a global point of access to the single instance.
This makes it easier to set up a point of "coordination" for other objects that use the singleton instance as well, since the singleton's variables will always be the same for anything that calls it.
When can I use this?
If you need to pass a specific instance from one class to another, you can use the singleton pattern to avoid having to pass the instance via constructor or argument. Imagine that you have created a Session class, which simulates the $_SESSION global array. Since this class will only need to be instantiated once, we can implement a singleton pattern like so:
By doing this, we can access our session instance from different parts of our code, even in different classes. This data will persist throughout all getInstance calls.
Conclusão.
There are many more design patterns to study; in this article, I've only highlighted some of the more prominent ones that I use when programming. If you're interested in reading about the other design patterns, Wikipedia's Design Patterns page has a plethora of information. If that's not enough, you can always check out Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software, which is considered to be one of the best design pattern books available.
One last thing: when you use these design patterns, alw ays make sure that you're trying to solve the correct problem. As I mentioned previously, these design patterns are a double-edge sword: if used in the wrong context, they can potentially make things worse; but if used correctly, they become indispensable.
If you found this tutorial useful, why not check out the range of PHP scripts on Envato Market. There are thousands of useful scripts that can speed up your development and help you achieve better end results. You can find booking systems, AJAX contact forms, newsletter systems, and much more.

Command Pattern.
“An object that contains a symbol, name or key that represents a list of commands, actions or keystrokes”. This is the definition of a macro, one that should be familiar to any computer user. From this idea the Command design pattern was given birth.
The Macro represents, at some extent, a command that is built from the reunion of a set of other commands, in a given order. Just as a macro, the Command design pattern encapsulates commands (method calls) in objects allowing us to issue requests without knowing the requested operation or the requesting object. Command design pattern provides the options to queue commands, undo/redo actions and other manipulations.
- allows the parameterization of clients with different requests.
- allows saving the requests in a queue.
Implementação.
- Command - declares an interface for executing an operation;
- ConcreteCommand - extends the Command interface, implementing the Execute method by invoking the corresponding operations on Receiver. It defines a link between the Receiver and the action.
- Client - creates a ConcreteCommand object and sets its receiver;
- Invoker - asks the command to carry out the request;
- Receiver - knows how to perform the operations;
public abstract void execute ( );
public void buy()
System. out. println("You want to buy stocks");
public void sell()
System. out. println("You want to sell stocks ");
private m_ordersQueue = new ArrayList();
class BuyStockOrder implements Order.
private StockTrade stock;
public BuyStockOrder ( StockTrade st)
public void execute( )
class SellStockOrder implements Order.
private StockTrade stock;
public SellStockOrder ( StockTrade st)
public void execute( )
public class Client.
public static void main(String[] args)
StockTrade stock = new StockTrade();
BuyStockOrder bsc = new BuyStockOrder (stock);
SellStockOrder ssc = new SellStockOrder (stock);
Agent agent = new Agent();
agent. placeOrder(ssc); // Sell Shares.
Applicability & Exemplos.
The applicability of the Command design pattern can be found in these cases below:
- parameterizes objects depending on the action they must perform.
- specifies or adds in a queue and executes requests at different moments in time.
- offers support for undoable actions (the Execute method can memorize the state and allow going back to that state)
- structures the system in high level operations that based on primitive operations.
- decouples the object that invokes the action from the object that performs the action. Due to this usage it is also known as Producer - Consumer design pattern.
The waiter (Invoker) takes the order from the customer on his pad. The order is then queued for the order cook and gets to the cook (Receiver) where it is processed.
In this case the actors in the scenario are the following: The Client is the customer. He sends his request to the receiver through the waiter, who is the Invoker. The waiter encapsulates the command (the order in this case) by writing it on the check and then places it, creating the ConcreteCommand object which is the command itself. The Receiver will be the cook that, after completing work on all the orders that were sent to him before the command in question, starts work on it. Another noticeable aspect of the example is the fact that the pad for the orders does not support only orders from the menu, so it can support commands to cook many different items.
Specific problems and implementation.
Now that we have understood how the pattern works, it's time to take a look at its advantages and flaws, too.
The intelligence of a command.
1. The command is just a link between the receiver and the actions that carry out the request.
2. The command implements everything itself, without sending anything to the receiver.
We must always keep in mind the fact that the receiver is the one who knows how to perform the operations needed, the purpose of the command being to help the client to delegate its request quickly and to make sure the command ends up where it should.
Undo and redo actions.
- Before running each command a snapshot of the receiver state is stored in memory. This does not require much programming effort but can not be always applied. For example doing this in an image processing application would require storing images in memory after each step, which is practically impossible.
- Instead of storing receiver objects states, the set of performed operations are stored in memory. In this case the command and receiver classes should implement the inverse algorithms to undo each action. This will require additional programming effort, but less memory will be required. Sometimes for undo/redo actions the command should store more information about the state of the receiver objects. A good idea in such cases is to use the Memento Pattern.
Asynchronous Method Invocation.
Adding new commands.
Using composite commands.
The main advantage of the command design pattern is that it decouples the object that invokes the operation from the one that know how to perform it. And this advantage must be kept. There are implementations of this design pattern in which the invoker is aware of the concrete commands classes. This is wrong making the implementation more tightly coupled. The invoker should be aware only about the abstract command class.