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Necesitamos definir un modelo de objeto de negocio financiero y luego diseñar el motor de reglas real. Algunos de los modelos de datos potenciales sería la seguridad, el comercio, derivados, etc Mi pregunta hace que nadie sabe dónde podría mirar algún modelo de dominio financiero ya escrito que sería un buen punto de partida para nosotros para comenzar nuestro análisis No queremos re - Inventar la rueda y llegar con un modelo de objeto financiero existente sería muy útil. Gracias a todos preguntó Feb 15 10 at 16:56 I39ve utilizó Drools en otro proyecto que realizó la verificación de la regla post-comercio y no volvería a utilizar este paquete nunca. No vi el valor añadido de este producto. Empezamos a usar Drools justo cuando JBoss compró el proyecto y nos sentimos como si hubieran abandonado esto, así que donde había poco apoyo y ayuda para este esfuerzo. No usaría Drools de nuevo, pero consideraría usar otro motor de reglas. Ndash Peter Delaney Feb 15 10 at 17:42 Peter: Lamentamos escuchar eso. Utilizamos Drools, aunque tal vez no lo suficientemente extensa para haber encontrado estos problemas. I39m en realidad un mayor fan de la codificación de las reglas de negocio a mano, siempre que sea posible. Ndash Adamski Feb 15 10 at 17:49 La construcción de su propio modelo de dominio de finanzas es difícil si su no experimentado. Su completamente derecho a estar buscando ejemplos. Si su empresa si en serio construir un producto adecuado que será con éxito deben contratar a alguien con tal experiencia. Aparte de eso esperan que su modelo cambie mucho a medida que se desarrolla el producto. Introducción al diseño impulsado por el dominio Dan Haywood, Haywood Associates Ltd, danhaywood / Todays las aplicaciones empresariales son indudablemente sofisticadas y dependen de algunas tecnologías especializadas (persistencia, AJAX, servicios web Y así sucesivamente) para hacer lo que hacen. Y como desarrolladores es comprensible que tendemos a centrarnos en estos detalles técnicos. Pero la verdad es que un sistema que no resuelve las necesidades del negocio no sirve para nadie, no importa lo bonito que parezca o lo bien que haya diseñado su infraestructura. La filosofía del diseño dirigido por el dominio (DDD), descrita por primera vez por Eric Evans en su libro 1 del mismo nombre, es poner nuestra atención en el centro de la aplicación, enfocándonos en la complejidad que es intrínseca al propio dominio del negocio. También distinguimos el dominio principal (único en el negocio) de los subdominios de apoyo (normalmente de naturaleza genérica, como el dinero o el tiempo) y colocamos adecuadamente más de nuestros esfuerzos de diseño en el núcleo. El diseño impulsado por el dominio consiste en un conjunto de patrones para crear aplicaciones empresariales desde el modelo de dominio. En su carrera de software bien puede haber encontrado muchas de estas ideas ya, especialmente si usted es un desarrollador experimentado en un lenguaje OO. Pero su aplicación conjunta le permitirá construir sistemas que realmente satisfagan las necesidades del negocio. En este artículo voy a correr a través de algunos de los principales patrones de DDD, recoger en algunas áreas donde los novatos parecen luchar, y destacar algunas herramientas y recursos (uno en particular) para ayudarle a aplicar DDD en su trabajo. De Código y Modelos Con DDD buscaban crear modelos de un dominio problemático. La persistencia, interfaces de usuario y material de mensajería puede venir más tarde, es el dominio que necesita ser entendido, porque eso es el poco en el sistema que se está construyendo que distingue el negocio de su empresa de sus competidores. (Y si eso no es cierto, entonces considere comprar un producto envasado en su lugar). Por modelo no queremos decir un diagrama o conjunto de diagramas seguro, los diagramas son útiles, pero no son el modelo, sólo diferentes vistas del modelo (véase la figura). No, el modelo es el conjunto de conceptos que seleccionamos para implementar en software, representado en código y cualquier otro artefacto de software utilizado para construir el sistema entregado. En otras palabras, el código es el modelo. Los editores de texto proporcionan una forma de trabajar con este modelo, aunque las herramientas modernas también proporcionan muchas otras visualizaciones (diagramas de clase UML, diagramas de entidad-relación, Spring beandocs 2, flujos Struts / JSF, etc.). Figura 1. Modelo vs vistas del modelo Este es el primero de los patrones DDD: un modelo de diseño impulsado. Significa ser capaz de mapear idealmente literalmente los conceptos del modelo a los del diseño / código. Un cambio en el modelo implica un cambio en el código que cambia el código significa que el modelo ha cambiado. DDD no obliga a modelar el dominio utilizando la orientación de objetos, podríamos construir modelos usando un motor de reglas, por ejemplo, pero dado que los lenguajes de programación empresariales dominantes están basados ​​en OO, la mayoría de los modelos serán de OO en naturaleza. Después de todo, OO se basa en un paradigma de modelado. Los conceptos del modelo se representarán como clases e interfaces, las responsabilidades como miembros de la clase. Hablando el lenguaje Ahora veamos otro principio fundamental del diseño impulsado por el dominio. Para recapitular: queremos construir un modelo de dominio que capture el dominio del problema del sistema que se está construyendo, y vamos a expresar esa comprensión en los artefactos de código / software. Para ayudarnos a hacer eso, DDD aboga por que los expertos y desarrolladores del dominio se comuniquen conscientemente utilizando los conceptos dentro del modelo. Así que los expertos de dominio no describen una nueva historia de usuario en términos de un campo en una pantalla o un elemento de menú, hablan de la propiedad subyacente o comportamiento que se requiere en un objeto de dominio. Del mismo modo, los desarrolladores no hablan de nuevas variables de instancia de una clase o columnas en una tabla de base de datos. Haciendo esto rigurosamente llegamos a desarrollar un lenguaje ubicuo. Si una idea no se puede expresar fácilmente, entonces indica un concepto que falta en el modelo de dominio y el equipo de trabajo en conjunto para averiguar lo que el concepto que falta. Una vez que esto se ha establecido entonces el nuevo campo en la pantalla o columna en la tabla de la base de datos sigue de eso. Como gran parte de DDD, esta idea de desarrollar un lenguaje omnipresente no es realmente una idea nueva: los XPers lo llaman un quotsistema de namesquot, y los DBAs durante años han elaborado diccionarios de datos. Pero el lenguaje omnipresente es un término evocador, y algo que puede ser vendido a los negocios y técnicos por igual. También tiene mucho sentido ahora que las prácticas ágiles del equipo quotwhole se están convirtiendo en corriente principal. Modelos y contextos Siempre que discutamos un modelo su siempre dentro de un cierto contexto. Este contexto suele inferirse del conjunto de usuarios finales que utilizan el sistema. Así que tenemos un sistema de comercio front-office desplegado a los comerciantes, o un sistema de punto de venta utilizado por los cajeros en un supermercado. Estos usuarios se relacionan con los conceptos del modelo de una manera particular, y la terminología del modelo tiene sentido para estos usuarios, pero no necesariamente para cualquier otra persona fuera de ese contexto. DDD llama a este contexto limitado (BC). Cada modelo de dominio vive exactamente en un BC, y un BC contiene precisamente un modelo de dominio. Debo admitir que cuando leí por primera vez acerca de BC no podía ver el punto: si los BC son isomorfos a los modelos de dominio, ¿por qué introducir un nuevo término Si sólo los usuarios finales que interactuaron con BC, entonces tal vez no habría ninguna necesidad de este término . Sin embargo, los diferentes sistemas (BCs) también interactúan entre sí, enviando archivos, pasando mensajes, invocando APIs, etc. Si sabemos que hay dos BCs que interactúan entre sí, entonces sabemos que debemos tener cuidado de traducir entre los conceptos de uno Dominio y los de la otra. Poner un límite explícito alrededor de un modelo también significa que podemos comenzar a discutir las relaciones entre estos BCs. De hecho, DDD identifica un conjunto completo de relaciones entre BCs, para que podamos racionalizar lo que debemos hacer cuando necesitamos vincular nuestros diferentes BCs juntos: lenguaje publicado. Los BCs que interactúan están de acuerdo en un lenguaje común (por ejemplo, un montón de esquemas XML sobre un bus de servicios empresariales) mediante el cual pueden interactuar con cada otro servicio de host abierto. Un BC especifica un protocolo (por ejemplo un servicio web RESTful) por el cual cualquier otro BC puede utilizar sus servicios compartidos kernel. two BCs use a common kernel of code (for example a library) as a common lingua-franca, but otherwise do their other stuff in their own specific way customer/supplier . one BC uses the services of another and is a stakeholder (customer) of that other BC. As such it can influence the services provided by that BC conformist . one BC uses the services of another but is not a stakeholder to that other BC. As such it uses quotas-isquot (conforms to) the protocols or APIs provided by that BC anti-corruption layer . one BC uses the services of another and is not a stakeholder, but aims to minimize impact from changes in the BC it depends on by introducing a set of adapters an anti-corruption layer. You can see as we go down this list that the level of co-operation between the two BCs gradually reduces (see Figure 2). With a published language we start off with the BCs establishing a common standard by which they can interact neither owns this language, rather it is owned by the enterprise in which they reside (it might even be an industry standard). With open host were still doing pretty well the BC provides its functionality as a runtime service for any other BC to invoke but will (presumably) maintain backwards compatibility as the service evolves. Figure 2. Spectrum of Bounded Context Relationships However, by the time we get down to conformist we are just living with our lot one BC is clearly subservient to the other. If we had to integrate with the general ledger system, purchased for megabucks, that might well be the situation wed live in. And if we use an anti-corruption layer then were generally integrating with a legacy system, but introduce an extra layer to isolate ourselves as best we can from it. That costs money to implement, of course, but it reduces the dependency risk. An anti-corruption layer is also lot cheaper than re-implementing that legacy system, something that at best would distract our attention from the core domain, and at worst would end in failure. DDD suggests that we draw up a context map to identify our BCs and those on which we depend or are depended, identifying the nature of these dependencies. Figure 3 shows such a context map for a system Ive been working on for the last 5 years or so. Figure 3. Context Mapping Example All this talk about context maps and BCs is sometimes called strategic DDD . and for good reason. After all, figuring out the relationship between BCs is all pretty political when you think about it: which upstream systems will my system depend on, is it easy for me to integrate with them, do I have leverage over them, do I trust them And the same holds true downstream: which systems will be using my services, how do I expose my functionality as services, will they have leverage over me Misunderstand this and your application could easily be a failure. Layers and Hexagons Lets now turn inwards and consider the architecture of our own BC (system). Fundamentally DDD is only really concerned about the domain layer and it doesnt, actually, have a whole lot to say about the other layers: presentation, application or infrastructure (or persistence layer). But it does expect that they exist. This is the layered architecture pattern (Figure 4). Figure 4. Layered Architecture Weve been building multi-layer systems for years, of course, but that doesnt mean were necessarily that good at it. Indeed, some of the dominant technologies of the past yes, EJB 2, Im looking at you have been positively harmful to the idea that a domain model can exist as a meaningful layer. All the business logic seems to seep into the application layer or (even worse) presentation layer, leaving a set of anaemic domain classes 3 as an empty husk of data holders. This is not what DDD is about. So, to be absolutely clear, there shouldnt be any domain logic in the application layer. Instead, the application layer takes responsibility for such things as transaction management and security. In some architectures it may also take on the responsibility of ensuring that domain objects retrieved from the infrastructure/persistence layer are properly initialized before being interacted with (though I prefer it that the infrastructure layer does this instead). Where the presentation layer runs in a separate memory space then the application layer also acts as a mediator between the presentation layer and domain layer. The presentation layer generally deals with serializable representations of a domain object or domain objects (data transfer objects, or DTOs), typically one per quotviewquot. If these are modified then the presentation layer sends back any changes to the application layer, which in turn determines the domain objects that have been modified, loads them from the persistence layer, and then forwards on the changes to those domain objects. One downside of the layered architecture is that it suggests a linear stacking of dependencies, from the presentation layer all the way down to the infrastructure layer. However, we may want to support different implementations within both the presentation and infrastructure layer. Thats certainly the case if (as I presume we are) we want to test our application: for example, tools such as FitNesse 4 allow us to verify the behaviour of our system from an end-users perspective. But these tools dont generally go through the presentation layer, instead they go directly to the next layer back, the application layer. So in a sense FitNesse acts as an alternative viewer. similarly, we may well have more than one persistence implementation. Our production implementation probably uses RDBMS or similar technology, but for testing and prototyping we may have a lightweight implementation (perhaps even in-memory) so we can mock out persistence. We might also want to distinguish between interactions between the layers that are quotinternalquot and quotexternalquot, where by internal I mean an interaction where both layers are wholly within our system (or BC), while an external interaction goes across BCs. So rather than consider our application as a set of layers, an alternative is to view it as a hexagon 5, as shown in Figure 5. The viewers used by our end-users, as well as FitNesse testing, use an internal client API (or port), while calls coming in from other BCs (eg RESTful for an open host interaction, or an invocation from an ESB adapter for a published language interaction) hit an external client port. For the back-end infrastructure layer we can see a persistence port for alternative object store implementations, and in addition the objects in our domain layer can call out to other BCs through an external services port. Figure 5. Hexagonal Architecture But enough of this large-scale stuff lets get down to what DDD looks like at the coal-face. A full list of all Entities of the system will be discussed throughout the next sections. Entities of the system can be categorized into the following three areas: Strategy. Security. SecurityFamily. SecurityReference. Cuenta. Allocation. BrokerParameter. Property. OrderPreference and related Entities These Entities are typically immutable and represent the foundation for every trading strategy. The Section 13.5, Reference Data Manager provides a GUI to manage reference data. MarketDataEvent and its subclasses Tick and Bar as well as any type of GenericEvent These Entities represent external events (Tick and Bar) coming from market data providers or internal events (Generic Events) coming from another trading strategy and provide the basis for the signal logic within trading strategies. Market Data is typically immutable and of only momentary interest to the trading strategies. Order. Transaction. Position. CashBalance. Measurement. PortfolioValue and related Entities These Entities represent or influence the financial state of trading strategies. Some of them (e. g. Transactions and Measurements) are immutable whereas others (e. g. Positions and Balances) are mutable and change their values while Orders are getting executed. Besides providing Getters and Setters all Entities provide the following common features: The static inner Converter class can be used to automatically convert the Entity to its corresponding Value Object, see Section 8.4, Value Object The static inner Factory class can be used to create new instances of an Entity To update Securities and SecurityFamilies one can either use the Section 13.5, Reference Data Manager or add necessary information directly into the database. The definition of the attributes of the classes Security and SecurityFamily are documented in the AlgoTrader JavaDoc The class EasyToBorrow Contains information about how many contracts of a particular Stock can be shorted through a specific Broker. SecurityReference Is a generic link between one security the owner and another the target. Using this class it is possible for a Security to have links to multiple other Securities. 8.1.2.1. Security Visitors The Visitor Pattern is a way of separating an algorithm from an object structure on which it operates. Using this pattern it is possible to implement custom Logic per Entity without polluting the Entity code itself. AlgoTrader provides the interface ch. algotrader. visitor. SecurityVisitor which must be implemented by all Security Visitors. Each Security Visitor has two generic type parameters R and P. R is the return type (or java. lang. Void ) returned by all visit methods and P is an arbitrary parameter object that can be added to the visit methods. In addition there is the ch. algotrader. visitor. PolymorphicSecurityVisitor which reflects the entire inheritance tree of all Securities. For example if there is no visitFuture method the PolymorphicEntityVisitor will automatically invoke the visitSecurity method. The accept method of each Entity can be used to process an arbitrary Visitor like this: In AlgoTrader there are two Visitors available which are used by the AlgoTrader Server Is used to make sure certain Hibernate Entity References are initialized / loaded. Used to validate a Tick by rules defined per Security Figure 8.7. Account An Account represents either an actual account, an account group (IB specific) or an allocation profile (IB specific). An account is assigned to a particular OrderServiceType (e. g. IBNATIVE or FXCMFIX). In addition the field sessionQualifier which is needed to define the actual session in place (primarily for FIX Connections). With this setup, it is possible to have multiple Sessions (SessionQualifiers) per OrderServiceType and to have multiple Accounts per Session. Note Orders sent to the market will always contain Account related information in an adequate way (e. g. as a FIX Tag 1). Also Transactions which are based on an actual order will have an association with a particular Account. However Positions do not hold any information regarding Accounts. It is thus possible that a Position holds aggregated Quantities from several external Accounts. Also it is possible to open a position through on account but then close it through another. With this setup Strategies do not have to worry about the actual Accounts the funds are located in. This way, a strategy will always only see one Position per Security. 8.1.6. Transaction Figure 8.9. Position For any Strategy holding a particular Security a Position is created in the database. Even if this position is later on closed (i. e. quantity 0) the position will still remain in the database, because the associated Transactions still have references to it. In general, position values (e. g. marketPrice. marketValue. averagePrice. cost. unrealizedPL amp realizedPL ) are calculated per actual strategy related position and show the price that would need to payed if the position was closed at this moment Since some values (e. g. marketValue) depend on whether the position is long or short, aggregated position values for the same security (of different strategies) cannot be retrieved just by adding position values from the corresponding strategies. Example: Security: VIX Dec 2012 Current Bid: 16.50 Current Ask: 16.60 Strategy A: quantity 10 - gt marketValue: 10 1000 16.50 165000 Strategy B: quantity -10 - gt marketValue: 10 1000 16.60 -166000 The sum of above marketValues would be -1000 which is obviously wrong. As a consequence the PortfolioDAO provides lookup-methods that aggregate positions from the same security (of different strategies) in the correct manner (e. g. findOpenPositionsAggregated ). 8.1.8. Subscription The AlgoTrader DAO framework of consists of several main components BaseEntityI represents an abstract serializable persistent entity with a synthetic identifier of type long . ReadOnlyDao represents an interface for common retrieval operations for entity classes. ReadWriteDao extends ReadOnlyDao and represents an interface for common retrieval and mutation operations. AbstractDao abstract class serves as a generic base class for data access classes. It provides the most common operations to retrieve, update and delete entities as well as to build HQL and native SQL queries. It is possible to add custom DAOs the platform. To accomplish this one needs to create a DAO interface extending either ReadOnlyDao or ReadWriteDao. add custom operations such as entity specific finders and then create a custom DAO class extending AbstractDao and implementing the custom DAO interface. HL and SQL queries used by Alogtrader DAO components are externalized and stored in Hibernate. hbm. xml file. This allows for better management and for easier re-use of queries. Queries can be accessed from DAO classes or custom components by their names 8.3. Services The system is based on a Service Oriented Architecture (SOA). All operations of the system are provided as Spring Services / Beans. The following groups of services exist: Private Services, which are only used by the AlgoTrader Server Client Services, which will be instantiated by each Strategy (and the AlgoTrader Server itself)It Doesnt Seem Possible. Pero es con nuestras estrategias de negociación algorítmica No parece posible. Un sistema de negociación algorítmico con tanta identificación de tendencias, análisis de ciclos, flujos de volumen de compra / venta, múltiples estrategias de negociación, entrada dinámica, precios de destino y stop y tecnología de señal ultra rápida. Pero es. De hecho, la plataforma algorítmica del sistema de comercio AlgoTrades es la única de su tipo. No más de búsqueda de acciones calientes, sectores, materias primas, índices o opiniones de mercado de lectura. Algotrades realiza toda la búsqueda, sincronización y trading para usted utilizando nuestro sistema de trading algorítmico. 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NO SE HACE NINGUNA REPRESENTACIÓN QUE CUALQUIER CUENTA TENDRÁ O ES POSIBLE PARA LOGRAR GANANCIAS O PÉRDIDAS SIMILARES A LOS MOSTRADOS. No se está haciendo ninguna representación ni implica que el uso del sistema algorítmico de comercio generará ingresos o garantizará un beneficio. Existe un riesgo sustancial de pérdida asociado con los mercados de futuros y los fondos negociados en bolsa. El comercio de futuros y el intercambio de valores negociados en bolsa implican un riesgo sustancial de pérdida y no es apropiado para todos. Estos resultados se basan en resultados de rendimiento simulados o hipotéticos que tienen ciertas limitaciones inherentes. A diferencia de los resultados mostrados en un registro de desempeño real, estos resultados no representan el comercio real. Además, debido a que estas operaciones no se han ejecutado realmente, estos resultados pueden tener una o una compensación excesiva para el impacto, si alguno, de ciertos factores de mercado, como la falta de liquidez. Los programas comerciales simulados o hipotéticos en general también están sujetos al hecho de que están diseñados con el beneficio de la retrospectiva. No se hace ninguna representación de que cualquier cuenta tenga o sea probable obtener ganancias o pérdidas similares a las que se muestran. 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