Why Low Latency Matters in Automated Trading

In automated trading, speed is not simply a matter of convenience.

For many trading strategies, latency can directly affect the probability of execution, execution price, and ultimately the profitability of the strategy.

A strategy may identify a profitable opportunity within microseconds. However, if the order reaches the market too late, that opportunity may already have disappeared.

This is why low latency matters.

1. Trading Opportunities Exist for Only a Short Time

Financial markets are constantly changing.

When a trading strategy identifies a price discrepancy, the opportunity may exist for only a very short period of time.

Consider a simple arbitrage scenario.

Market A: 100.00

Market B: 100.05

The strategy determines that buying at Market A and selling at Market B may provide an opportunity.

However, by the time the order reaches the market, prices may have changed:

Market A: 100.03

Market B: 100.04

The opportunity clearly existed when the strategy made its decision.

But by the time the order is executed, the opportunity may no longer exist.

One of the key factors that creates this difference is latency.

2. The Critical Path Matters

From the moment market data is received until an order is transmitted, multiple processing stages take place.

A simplified trading path looks like this:

Market Data Reception

↓

Data Processing

↓

Strategy Evaluation

↓

Trading Decision

↓

Order Generation

↓

Order Transmission

↓

Exchange

Each stage introduces some amount of processing time.

For latency-sensitive strategies, the total processing time across this Critical Path becomes an important factor.

The more efficiently this path is designed, the faster a trading decision can reach the market.

3. Latency Can Change the Execution Price

Latency does not always mean that an order will fail to execute.

Sometimes the order is executed, but at a less favorable price than expected.

This is known as slippage.

For example:

Expected Execution

Buy @ 100.00

Actual Execution

Buy @ 100.03

A difference of 0.03 may appear insignificant for a single transaction.

However, when a strategy executes thousands or millions of orders, these small differences can accumulate.

For strategies targeting very small profit margins, execution quality can therefore have a significant impact on overall performance.

4. The Smaller the Trading Edge, the More Speed Matters

Not every trading strategy requires ultra-low latency.

For example, in a long-term investment strategy, a difference of a few microseconds is unlikely to matter.

The situation is very different for strategies designed to capture short-lived market opportunities.

Examples include:

• Arbitrage
• Market Making
• Liquidity Provision
• Short-term Statistical Strategies
• Event-driven Trading
• High-Frequency Trading

For these strategies, the trading opportunity itself may exist for an extremely short period of time.

The shorter the opportunity window, the more important latency becomes.

5. Faster Does Not Always Mean Better

Low latency should not be treated as the objective by itself.

A faster system does not automatically create a profitable trading strategy.

There must first be a valid trading strategy.

The role of low-latency engineering is to allow the strategy to respond to an opportunity as efficiently and consistently as possible.

In other words:

A fast system cannot create a trading edge.
But a slow system can prevent an existing trading edge from being realized.

This distinction is important when designing automated trading systems.

6. Where Does Latency Come From?

Latency can originate from many different parts of a trading system.

Application

• Inefficient algorithms
• Unnecessary processing
• Excessive memory allocation
• Data copying

Synchronization

• Mutex contention
• Thread scheduling
• Context switching
• Inter-process communication

Network

• Network stack processing
• Packet handling
• Network devices
• Firewall processing

Hardware

• CPU cache misses
• Memory access
• NUMA topology
• CPU architecture

Optimizing only one component may therefore have limited impact.

The entire Execution Path needs to be considered as a single system.

7. Latency Is Not Only About Average Speed

Another important factor is latency consistency.

Consider two systems:

System A

Average Latency: 10 μs
Occasional Latency Spike: 500 μs

System B

Average Latency: 15 μs
Maximum Latency: 25 μs

For some trading strategies, System B may be more useful than System A, even though its average latency is higher.

Why?

Because predictable execution performance can be more important than a slightly lower average latency.

A low-latency system should therefore aim to be not only fast, but also:

Fast. Stable. Predictable.

8. Measuring Tick-to-Trade Latency

One of the important metrics in a low-latency trading system is Tick-to-Trade Latency.

It measures the time between receiving relevant market data and transmitting the resulting order.

A simplified measurement path is:

Market Data Received

T0

↓

Strategy Decision

T1

↓

Order Generated

T2

↓

Order Transmitted

T3

By measuring each stage, engineers can identify where processing time is actually being consumed.

Optimization without measurement is speculation.

Accurate measurement is therefore the starting point for meaningful performance optimization.

9. Low Latency Is Also an Infrastructure Problem

Low-latency trading is not simply a programming problem.

It is also a system architecture problem.

The strategy, application software, operating system, hardware, network, and exchange connectivity all contribute to the final execution path.

A high-performance trading system may therefore require consideration of:

• Efficient algorithms
• High-performance programming
• Memory optimization
• Lock minimization
• Shared memory
• CPU affinity
• NUMA-aware architecture
• Network optimization
• High-performance FEP
• Continuous latency measurement

The ultimate goal is to minimize unnecessary work throughout the entire execution path.

10. The Role of PrecisionModule

PrecisionModule is designed for trading strategies where execution speed and predictability matter.

Rather than focusing only on strategy logic, PrecisionModule considers the entire path from market data reception to order transmission.

The objective is straightforward:

Detect → Decide → Execute

with as little unnecessary latency as possible.

For Low-Latency Arbitrage Trading, Market Making, Liquidity Provision, and other performance-sensitive strategies, reducing latency can help preserve the trading edge identified by the strategy.

Conclusion

In automated trading, a market opportunity becomes meaningful only when the system can act on it.

A strategy may correctly identify a price discrepancy, but if the market moves before the order arrives, the theoretical trading edge may never become an actual trade.

Low-latency engineering cannot create a profitable trading strategy.

But it can help ensure that a valid strategy can respond to a market opportunity as quickly and consistently as possible.

The goal is not simply to build a fast system.

The goal is to make the strategy's decision reach the market before the opportunity disappears.

자동매매에서 Low Latency가 중요한 이유

Why Low Latency Matters in Automated Trading

자동매매에서 속도는 단순히 편의성의 문제가 아닙니다.

많은 트레이딩 전략에서 Latency는 주문 체결 가능성, 체결 가격, 그리고 궁극적으로 전략의 수익성에 직접적인 영향을 줄 수 있습니다.

전략이 마이크로초 단위로 수익성 있는 기회를 발견하더라도, 주문이 시장에 도착했을 때 그 기회가 이미 사라졌다면 실제 거래로 이어질 수 없습니다.

이것이 Low Latency가 중요한 이유입니다.

1. 기회는 매우 짧은 시간 동안만 존재합니다

금융시장은 끊임없이 변화합니다.

트레이딩 전략이 가격 차이를 발견했을 때, 그 기회는 매우 짧은 시간 동안만 존재할 수 있습니다.

간단한 차익거래 상황을 생각해 보겠습니다.

Market A: 100.00

Market B: 100.05

전략은 Market A에서 매수하고 Market B에서 매도하면 수익을 얻을 수 있다고 판단합니다.

하지만 주문이 시장에 도착하기 전에 가격이 다음과 같이 변할 수 있습니다.

Market A: 100.03

Market B: 100.04

전략이 판단을 내리는 순간에는 분명히 기회가 존재했습니다.

하지만 주문이 실제로 체결되는 순간에는 더 이상 그 기회가 존재하지 않을 수 있습니다.

그 차이를 만드는 중요한 요소 중 하나가 Latency입니다.

2. Critical Path가 중요합니다

시장 데이터를 수신한 순간부터 주문을 전송하기까지는 여러 단계의 처리가 이루어집니다.

일반적인 Trading Path를 단순화하면 다음과 같습니다.

Market Data Reception

↓

Data Processing

↓

Strategy Evaluation

↓

Trading Decision

↓

Order Generation

↓

Order Transmission

↓

Exchange

각 단계에서 일정한 처리 시간이 발생합니다.

따라서 Latency에 민감한 전략에서는 전체 Critical Path의 처리 시간이 중요한 요소가 됩니다.

이 경로를 효율적으로 설계할수록 트레이딩 의사결정을 보다 빠르게 시장으로 전달할 수 있습니다.

3. Latency는 체결 가격을 바꿀 수 있습니다

Latency가 항상 주문 체결 실패를 의미하는 것은 아닙니다.

주문 자체는 체결되지만, 예상했던 가격보다 불리한 가격에 체결될 수도 있습니다.

이를 Slippage라고 합니다.

예를 들어,

예상 체결 가격:

Buy @ 100.00

실제 체결 가격:

Buy @ 100.03

한 번의 거래에서 0.03의 차이는 작아 보일 수 있습니다.

하지만 전략이 수천 또는 수백만 번의 주문을 실행한다면 이러한 작은 차이가 누적될 수 있습니다.

특히 매우 작은 수익률을 목표로 하는 전략에서는 Execution Quality가 전체 성과에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다.

4. Trading Edge가 작을수록 속도가 중요합니다

모든 트레이딩 전략이 Ultra-Low Latency를 필요로 하는 것은 아닙니다.

예를 들어 장기 투자 전략에서 몇 마이크로초의 차이는 거의 중요하지 않을 수 있습니다.

하지만 매우 짧은 시간 동안 존재하는 시장의 기회를 포착하려는 전략에서는 상황이 달라집니다.

대표적인 예로 다음과 같은 전략을 들 수 있습니다.

• Arbitrage
• Market Making
• Liquidity Provision
• Short-term Statistical Strategies
• Event-driven Trading
• High-Frequency Trading

이러한 전략에서는 Trading Opportunity가 존재하는 시간 자체가 매우 짧을 수 있습니다.

기회의 지속 시간이 짧아질수록 Latency의 중요성은 커집니다.

5. 빠르다고 항상 더 좋은 것은 아닙니다

Low Latency 자체가 목표가 되어서는 안 됩니다.

빠른 시스템이 자동으로 수익성 있는 전략을 만들어주는 것은 아닙니다.

먼저 유효한 Trading Strategy가 있어야 합니다.

Low-Latency Engineering의 역할은 전략이 발견한 기회에 대해 가능한 한 효율적이고 일관되게 대응할 수 있도록 하는 것입니다.

다시 말해,

빠른 시스템이 Trading Edge를 만들어낼 수는 없습니다.
하지만 느린 시스템은 이미 존재하는 Trading Edge를 실현하지 못하게 만들 수 있습니다.

이러한 관점은 자동매매 시스템을 설계할 때 매우 중요합니다.

6. Latency는 어디에서 발생할까요?

Latency는 다양한 곳에서 발생할 수 있습니다.

Application

• 비효율적인 알고리즘
• 불필요한 처리
• 과도한 Memory Allocation
• 데이터 복사

Synchronization

• Mutex Contention
• Thread Scheduling
• Context Switching
• Inter-Process Communication

Network

• Network Stack 처리
• Packet Handling
• Network Device
• Firewall 처리

Hardware

• CPU Cache Miss
• Memory Access
• NUMA Topology
• CPU Architecture

따라서 특정 하나의 요소만 최적화하는 것으로는 충분하지 않을 수 있습니다.

전체 Execution Path를 하나의 시스템으로 보고 최적화해야 합니다.

7. Latency는 평균 속도만의 문제가 아닙니다

또 하나 중요한 요소는 Latency Consistency입니다.

두 시스템이 있다고 가정해 보겠습니다.

System A

Average Latency: 10 μs
Occasional Latency Spike: 500 μs

System B

Average Latency: 15 μs
Maximum Latency: 25 μs

일부 트레이딩 전략에서는 평균 Latency가 더 낮은 System A보다 System B가 더 유용할 수 있습니다.

왜일까요?

약간의 평균 속도 차이보다 예측 가능한 실행 성능이 더 중요할 수 있기 때문입니다.

따라서 Low-Latency System은 단순히 빠른 시스템이 아니라,

빠르고, 안정적이며, 예측 가능한 시스템

을 목표로 해야 합니다.

8. Tick-to-Trade Latency를 측정합니다

Low-Latency Trading System에서 중요한 측정 지표 중 하나가 Tick-to-Trade Latency입니다.

이는 관련 시장 데이터를 수신한 시점부터 그 결과로 생성된 주문을 전송하는 시점까지의 시간을 측정합니다.

단순화하면 다음과 같습니다.

Market Data Received

T0

↓

Strategy Decision

T1

↓

Order Generated

T2

↓

Order Transmitted

T3

각 구간을 측정함으로써 시스템의 어느 부분에서 시간이 소요되는지를 확인할 수 있습니다.

측정하지 않고 최적화하는 것은 추측에 불과합니다.

9. Low Latency는 Infrastructure의 문제이기도 합니다

Low-Latency Trading은 단순한 Programming의 문제가 아닙니다.

System Architecture의 문제이기도 합니다.

Strategy, Application Software, Operating System, Hardware, Network 그리고 Exchange Connectivity가 모두 최종적인 Execution Path에 영향을 미칩니다.

따라서 다음과 같은 다양한 영역을 함께 고려해야 합니다.

• Efficient Algorithms
• High-Performance Programming
• Memory Optimization
• Lock Minimization
• Shared Memory
• CPU Affinity
• NUMA-aware Architecture
• Network Optimization
• High-Performance FEP
• Continuous Latency Measurement

궁극적인 목표는 전체 Execution Path에서 불필요한 작업을 최소화하는 것입니다.

10. PrecisionModule의 역할

PrecisionModule은 Execution Speed와 Predictability가 중요한 트레이딩 전략을 위한 플랫폼입니다.

단순히 Strategy Logic만을 개발하는 것이 아니라, 시장 데이터 수신부터 주문 전송까지의 전체 경로를 고려하여 시스템을 설계합니다.

목표는 명확합니다.

Detect → Decide → Execute

이 과정을 가능한 한 불필요한 Latency 없이 수행하는 것입니다.

특히 Low-Latency Arbitrage Trading, Market Making, Liquidity Provision 및 기타 성능이 중요한 전략에서는 Latency를 줄이는 것이 전략이 발견한 Trading Edge를 보존하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Conclusion

자동매매에서 시장의 기회는 시스템이 그 기회에 대응할 수 있을 때 비로소 의미를 가집니다.

전략이 정확하게 가격 차이를 발견하더라도 주문이 시장에 도착하기 전에 가격이 움직인다면, 이론적인 Trading Edge가 실제 거래로 이어지지 않을 수 있습니다.

Low-Latency Engineering이 수익성 있는 전략을 만들어주는 것은 아닙니다.

하지만 유효한 전략이 시장의 기회가 존재하는 순간 가능한 한 빠르고 일관되게 실행될 수 있도록 도와줄 수 있습니다.

목표는 단순히 빠른 시스템을 만드는 것이 아닙니다.

전략의 판단이 기회가 사라지기 전에 시장에 도달하도록 만드는 것입니다.

How We Reduce Latency in Automated Trading Systems

In automated trading, speed is not simply a matter of using faster hardware.

A trading system must process market data, evaluate trading logic, generate orders, and communicate with external systems — often within a very short time window.

Even a few microseconds of unnecessary latency can become meaningful when a strategy is competing for execution priority.

At FontesFintech, we design high-performance trading systems with a simple principle:

Minimize unnecessary work on the critical path.

This article introduces some of the engineering approaches we use to reduce latency in automated trading systems.

1. Understanding the Latency Path

A typical automated trading flow can be simplified as:

Market Data → Data Processing → Strategy → Order Generation → Order Transmission

Each stage can introduce latency.

For example, unnecessary memory copies, synchronization between threads, system calls, network communication, and inefficient data structures can all contribute to the total execution time.

Therefore, optimizing a trading system is not about optimizing a single function.

It is about optimizing the entire critical path.

2. Minimize Data Copies

One of the first principles we consider is reducing unnecessary data movement.

A conventional architecture may pass market data through several layers:

Network → Buffer → Parser → Queue → Strategy → Order Module

If every layer creates another copy of the message, CPU cycles and memory bandwidth are consumed unnecessarily.

In latency-sensitive systems, we prefer architectures that allow components to access data with minimal copying.

This can be achieved through techniques such as:

• Shared memory
• Pre-allocated buffers
• Ring buffers
• Zero-copy or copy-minimized data paths
• Direct access to structured market data

The objective is simple:

Move less data, and move it fewer times.

3. Shared Memory for Inter-Process Communication

Inter-process communication is another important consideration.

TCP/IP or other socket-based communication is convenient and flexible, but it also introduces additional processing overhead.

For components running on the same server, shared memory can provide a significantly more efficient communication mechanism.

For example:

Process A

Market Data Handler

↓

Shared Memory

↓

Process B

Strategy Engine

Instead of serializing and transmitting a message through a network stack, the processes can exchange data through a shared memory region.

This approach can reduce unnecessary context switching, memory copying, and protocol processing.

However, shared memory itself does not automatically make a system fast.

The synchronization mechanism and memory-access pattern must also be carefully designed.

4. Minimize Lock Contention

Synchronization is essential in concurrent systems, but excessive locking can become a significant source of latency.

A simple architecture might use a mutex whenever multiple threads access shared data.

While this approach is straightforward, it can create problems when the system becomes highly concurrent.

A thread may have to wait for another thread to release a lock.

In a latency-sensitive trading system, this waiting time can become part of the critical path.

We therefore try to minimize locking wherever possible through techniques such as:

• Single-producer / single-consumer queues
• Ring buffers
• Thread-local data
• Lock-free or low-lock data structures
• Clear ownership of data
• Separation of read and write paths

The goal is not necessarily to eliminate every lock.

The goal is to avoid unnecessary synchronization on the latency-critical path.

5. Keep the Critical Path Short

One of the most important design principles is to keep the latency-critical path as simple as possible.

For example:

Market Data Received

↓

Parse

↓

Update State

↓

Evaluate Strategy

↓

Generate Order

↓

Send Order

Operations that are not essential to this path should be moved away from it whenever possible.

Logging, monitoring, persistence, statistics, and other secondary operations should not unnecessarily block the execution of the trading strategy.

This separation allows the system to focus CPU resources on the operations that directly affect order latency.

6. Efficient Data Structures Matter

High-performance trading software often processes a large number of small messages.

This makes data structure design particularly important.

General-purpose abstractions can sometimes introduce overhead that is insignificant in ordinary applications but meaningful in a latency-sensitive environment.

We prefer predictable memory access patterns and pre-allocated structures where appropriate.

For example:

• Fixed-size structures
• Pre-allocated memory
• Contiguous memory layouts
• Ring buffers
• Avoiding unnecessary dynamic allocation

Predictability is often as important as raw speed.

A system that is consistently fast is easier to optimize and operate than one with unpredictable latency spikes.

7. Why We Use C

For latency-sensitive components, we often choose C because it provides direct control over memory, data structures, and execution behavior.

C allows us to carefully control:

• Memory allocation
• Data layout
• Pointer-based data access
• Buffer management
• Thread synchronization
• CPU-oriented optimization

This does not mean that every component of a trading system must be written in C.

Rather, we believe that the most latency-sensitive components should use technologies that provide the level of control required by their workload.

8. Hardware and Software Must Be Designed Together

Software optimization alone is not enough.

CPU architecture, memory hierarchy, NUMA topology, network interfaces, and operating-system behavior can all affect latency.

For this reason, we consider the execution environment as part of the system architecture.

Depending on the requirements, optimization may involve:

• CPU affinity
• NUMA-aware design
• Cache-friendly data structures
• Memory pre-allocation
• Network optimization
• Kernel and OS configuration
• Dedicated processing threads

The right optimization depends on the actual workload.

There is no single technique that makes every trading system faster.

9. Measure Before Optimizing

Perhaps the most important principle is measurement.

Latency should not be estimated simply by looking at source code.

We measure the actual execution path and identify where time is being spent.

For example:

Market Data Received

T0

↓

Data Processing

T1

↓

Strategy Evaluation

T2

↓

Order Generation

T3

↓

Order Transmission

T4

By measuring each stage, we can identify the actual bottleneck rather than optimizing based on assumptions.

In latency-sensitive systems, optimization should be driven by measurement.

10. Our Approach

At FontesFintech, we approach automated trading systems from the perspective of the entire execution path.

Our focus is not simply to make individual functions faster.

We design the architecture to minimize:

Data Movement

Synchronization

Memory Allocation

Context Switching

Unnecessary Processing

and ultimately:

Time on the Critical Path.

This philosophy is applied across our trading-related solutions, from automated trading engines to high-performance market data and order-processing components.

Conclusion

Low-latency trading is not achieved by a single optimization technique.

It is the result of many small architectural decisions made consistently throughout the system.

Efficient data structures, shared memory, reduced synchronization, predictable memory access, careful CPU utilization, and continuous measurement all contribute to reducing end-to-end latency.

At FontesFintech, we believe that high-performance trading systems should be designed from the latency path outward.

Less copying.
Less waiting.
Less unnecessary work.

More time for the strategy to compete.

About FontesFintech

FontesFintech develops high-performance software solutions for financial markets, including automated trading systems, low-latency trading infrastructure, market data processing, risk management, and trading-related technology.

Our engineering focus is on building systems that are fast, predictable, and designed for the requirements of real-world financial markets.

자동매매 시스템의 Latency를 줄이는 방법

How We Reduce Latency in Automated Trading Systems

자동매매 시스템에서 속도는 단순히 더 빠른 하드웨어를 사용하는 것만으로 결정되지 않습니다.

시장 데이터를 수신하고, 데이터를 처리하고, 전략을 실행하고, 주문을 생성하고, 외부 시스템으로 주문을 전달하는 전체 과정에서 발생하는 작은 지연이 최종적인 주문 처리 시간에 영향을 미칩니다.

특히 짧은 시간 안에 주문 우선순위를 경쟁해야 하는 전략에서는 몇 마이크로초(μs)의 차이도 의미 있는 결과를 만들 수 있습니다.

폰테스핀테크는 다음과 같은 원칙을 바탕으로 고성능 자동매매 시스템을 설계합니다.

Critical Path에서 불필요한 작업을 최소화한다.

이 글에서는 자동매매 시스템의 latency를 줄이기 위해 고려해야 하는 주요 기술적 요소들을 소개합니다.

1. Latency Path를 이해하는 것에서 시작합니다

일반적인 자동매매 시스템의 흐름은 다음과 같이 단순화할 수 있습니다.

Market Data → Data Processing → Strategy → Order Generation → Order Transmission

각 단계마다 latency가 발생할 수 있습니다.

예를 들어 불필요한 메모리 복사, Thread 간 동기화, System Call, 네트워크 통신, 비효율적인 데이터 구조 등은 전체 처리 시간을 증가시킬 수 있습니다.

따라서 Trading System의 성능을 최적화하는 것은 특정 함수 하나를 빠르게 만드는 작업이 아닙니다.

전체 Critical Path를 최적화하는 작업입니다.

2. 불필요한 Data Copy를 최소화합니다

Latency-sensitive 시스템에서 가장 먼저 고려해야 할 요소 중 하나는 데이터 이동을 줄이는 것입니다.

일반적인 구조에서는 시장 데이터가 여러 계층을 거치면서 반복적으로 복사될 수 있습니다.

Network → Buffer → Parser → Queue → Strategy → Order Module

각 단계에서 메시지를 다시 복사한다면 CPU 연산과 Memory Bandwidth가 불필요하게 사용됩니다.

이를 줄이기 위해 시스템의 특성에 따라 다음과 같은 방식을 사용할 수 있습니다.

• Shared Memory
• Pre-allocated Buffer
• Ring Buffer
• Zero-copy 또는 Copy-minimized Data Path
• 구조화된 Market Data에 대한 직접 접근

목표는 단순합니다.

데이터를 적게 이동시키고, 필요한 경우에도 가능한 한 적은 횟수로 이동시키는 것입니다.

3. Inter-Process Communication에 Shared Memory를 활용합니다

프로세스 간 통신 방식 역시 중요한 고려사항입니다.

TCP/IP와 같은 Socket 기반 통신은 범용성과 유연성이 뛰어나지만, 동일한 서버에서 실행되는 프로세스 간 통신에서는 추가적인 처리 비용이 발생할 수 있습니다.

이러한 환경에서는 Shared Memory를 활용하여 보다 효율적인 통신 구조를 구성할 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같은 구조를 생각할 수 있습니다.

Process A
Market Data Handler

↓

Shared Memory

↓

Process B
Strategy Engine

Network Stack을 통해 메시지를 Serialize하고 전달하는 대신, 동일한 서버의 프로세스들이 공유 메모리 영역을 통해 데이터를 교환하도록 설계할 수 있습니다.

이를 통해 불필요한 데이터 복사와 Protocol Processing 등의 비용을 줄일 수 있습니다.

다만 Shared Memory를 사용한다고 해서 시스템이 자동으로 빨라지는 것은 아닙니다.

Synchronization 방식과 Memory Access Pattern까지 함께 설계해야 합니다.

4. Lock Contention을 최소화합니다

Concurrent System에서 동기화는 필수적이지만, 과도한 Lock 사용은 latency의 중요한 원인이 될 수 있습니다.

가장 단순한 구조에서는 여러 Thread가 공유 데이터에 접근할 때마다 Mutex를 사용할 수 있습니다.

이 방식은 구현이 쉽지만, Thread 간 경쟁이 증가하면 한 Thread가 다른 Thread의 Lock 해제를 기다리는 상황이 발생할 수 있습니다.

Latency-sensitive 시스템에서는 이러한 대기 시간이 Critical Path에 포함될 수 있습니다.

따라서 시스템의 특성에 따라 다음과 같은 방법을 고려합니다.

• Single Producer / Single Consumer Queue
• Ring Buffer
• Thread-local Data
• Lock-free 또는 Low-lock Data Structure
• 명확한 Data Ownership
• Read / Write Path의 분리

목표는 모든 Lock을 제거하는 것이 아닙니다.

Latency-critical Path에서 불필요한 Synchronization을 제거하는 것이 핵심입니다.

5. Critical Path를 짧게 유지합니다

고성능 자동매매 시스템에서 가장 중요한 설계 원칙 중 하나는 Latency-critical Path를 최대한 단순하게 유지하는 것입니다.

예를 들어 다음과 같은 흐름을 생각할 수 있습니다.

Market Data Received

↓

Parse

↓

Update State

↓

Evaluate Strategy

↓

Generate Order

↓

Send Order

이 과정에 반드시 필요하지 않은 작업은 가능한 한 Critical Path 외부로 분리합니다.

Logging, Monitoring, Persistence, Statistics와 같은 부가적인 작업이 Strategy Execution을 불필요하게 지연시키지 않도록 설계하는 것입니다.

이를 통해 시스템의 CPU 자원을 실제 주문 처리에 직접적으로 영향을 미치는 작업에 집중할 수 있습니다.

6. 효율적인 Data Structure를 사용합니다

High-performance Trading Software에서는 짧은 메시지를 매우 높은 빈도로 처리하는 경우가 많습니다.

따라서 Data Structure의 설계 역시 중요합니다.

일반적인 애플리케이션에서는 무시할 수 있는 수준의 Overhead도 Latency-sensitive 시스템에서는 의미 있는 차이를 만들 수 있습니다.

시스템의 요구사항에 따라 다음과 같은 구조를 고려할 수 있습니다.

• Fixed-size Structure
• Pre-allocated Memory
• Contiguous Memory Layout
• Ring Buffer
• 불필요한 Dynamic Allocation 최소화

여기서 중요한 것은 단순한 Raw Performance만이 아닙니다.

Predictability 역시 중요합니다.

일관되고 예측 가능한 latency를 제공하는 시스템은 최적화와 운영 측면에서도 유리합니다.

7. Latency-sensitive Component에는 C를 활용합니다

폰테스핀테크는 Latency-sensitive Component를 개발할 때 C언어를 주요 기술로 활용합니다.

C는 Memory, Data Structure, Buffer 및 실행 환경에 대해 높은 수준의 제어가 가능하기 때문입니다.

이를 통해 다음과 같은 영역을 세밀하게 제어할 수 있습니다.

• Memory Allocation
• Data Layout
• Pointer-based Data Access
• Buffer Management
• Thread Synchronization
• CPU-oriented Optimization

물론 모든 Trading System을 C로 개발해야 한다는 의미는 아닙니다.

각 Component의 역할과 성능 요구사항에 따라 적절한 기술을 선택해야 합니다.

다만 Latency에 직접적인 영향을 미치는 Core Component는 필요한 수준의 제어권을 확보할 수 있는 기술로 설계하는 것이 중요하다고 생각합니다.

8. Hardware와 Software를 함께 설계합니다

Software Optimization만으로 모든 latency 문제를 해결할 수는 없습니다.

CPU Architecture, Memory Hierarchy, NUMA Topology, Network Interface, Operating System의 동작 특성 역시 시스템 성능에 영향을 미칩니다.

따라서 High-performance Trading System에서는 실행되는 Hardware와 Software를 하나의 시스템으로 바라볼 필요가 있습니다.

시스템의 요구사항에 따라 다음과 같은 요소를 고려할 수 있습니다.

• CPU Affinity
• NUMA-aware Design
• Cache-friendly Data Structure
• Memory Pre-allocation
• Network Optimization
• Kernel 및 OS Configuration
• Dedicated Processing Thread

중요한 것은 특정 기술을 무조건 적용하는 것이 아닙니다.

실제 Workload를 측정하고 그에 맞는 최적화 방법을 선택하는 것입니다.

9. 최적화하기 전에 먼저 측정합니다

Latency Optimization에서 가장 중요한 원칙 중 하나는 Measurement입니다.

소스 코드를 살펴보는 것만으로 실제 latency를 정확하게 판단하기는 어렵습니다.

실제 시스템의 Execution Path를 측정하고 어느 구간에서 시간이 소요되는지를 확인해야 합니다.

예를 들어 다음과 같이 각 구간을 측정할 수 있습니다.

Market Data Received

T0

↓

Data Processing

T1

↓

Strategy Evaluation

T2

↓

Order Generation

T3

↓

Order Transmission

T4

이러한 측정을 통해 실제 Bottleneck이 어디에 존재하는지 확인할 수 있습니다.

Latency-sensitive System에서는 추측이 아니라 측정 결과를 기반으로 최적화하는 것이 중요합니다.

10. 폰테스핀테크의 접근 방식

폰테스핀테크는 자동매매 시스템을 개별 함수의 성능만으로 바라보지 않습니다.

전체 Execution Path를 하나의 시스템으로 보고 설계합니다.

이를 위해 다음과 같은 요소를 지속적으로 고려합니다.

Data Movement

Synchronization

Memory Allocation

Context Switching

Unnecessary Processing

그리고 궁극적으로는,

Time on the Critical Path를 최소화하는 것

을 목표로 합니다.

이러한 Engineering Philosophy는 자동매매 시스템뿐만 아니라 고성능 Market Data Processing, Order Processing, Low-Latency Trading Infrastructure 등 금융 시스템 전반에 적용될 수 있습니다.

Conclusion

Low-latency Trading System은 하나의 특별한 기술만으로 만들어지지 않습니다.

효율적인 Data Structure, Shared Memory, 최소화된 Synchronization, 예측 가능한 Memory Access, CPU Optimization 그리고 지속적인 Measurement가 함께 이루어져야 합니다.

결국 중요한 것은 개별 기술 하나가 아니라 전체 시스템을 바라보는 Architecture와 Engineering Approach입니다.

폰테스핀테크는 Latency Path를 중심으로 시스템을 설계하고, 불필요한 작업을 줄이는 것을 고성능 금융 시스템의 중요한 원칙으로 생각합니다.

Less Copying.
Less Waiting.
Less Unnecessary Work.

About FontesFintech

폰테스핀테크는 금융시장을 위한 고성능 Software Solution을 개발합니다.

자동매매 시스템, Low-Latency Trading Infrastructure, Market Data Processing, Risk Management 및 금융 시스템 개발을 주요 영역으로 하며,

빠르고, 예측 가능하며, 실제 금융시장의 요구사항을 고려한 Software를 만드는 것을 목표로 합니다.

대체거래소 NXT 가 출범하면서 어느 거래소로 주문을 보낼지를 판단해야 됩니다.

회원사 입장에서는 최선주문집행 의무때문에 필수불가결한 부분인 것 같은데

사용자가 주문 플랫폼에서 SOR 옵션을 선택하면  

(미래에는 더 많은 판단 정보가 있을 것으로 예상됩니다만)

현재는 거래비용과 호가정보(유리한 체결 가격+체결 가능 잔량) 만을 보고

KRX, NXT 둘 중 어디로 나갈지  결정하면 되겠네요.

증권사들은 보통 

[HTS/MTS/WTS]   >>   [원장시스템]   >>   [FEP]   >>   [KRX | NXT]

이렇게 구성되어 질텐데,

원장시스템에서 결정하든,  FEP에서 결정하든

또는  각 거래소 향하는 FEP가 각각 분리되어 있다면 원장과 FEP 사이에 

거래소를 결정하는 프로세스를 하나 두면 되겠습니다.

NXT가 활성화 되기 전에 확장가능하고 안정된 SOR 모듈을 준비하는 게

좋을 것 같습니다.

"금융거래의 안전한 미래"

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