如何通过RTT测量高频交易中的延迟，优化服务器位置以减少Lantency延迟

量化交易界，延迟宛如一道隐形的障碍，对交易结果影响巨大。高频交易者们纷纷致力于缩短这一延迟，这是他们追求的焦点。那么，究竟如何实现这一目标？我们一起来揭开这个谜团。

延迟对量化交易的重要性

高频交易或量化交易对延迟的要求极高。金融市场变化莫测，短短零点几秒的延迟就能让盈利机会溜走，甚至造成损失。2022年，美国某机构在一场高频交易中，因为延迟比对手多出0.5秒，就损失了超过一百万元。因此，交易者们都在想方设法减少延迟。

客户端缩减延迟的困境

客户端难以降低线路的延迟。这是因为网络线路和物理距离等因素对减少延迟造成了限制。以上海的交易者为例，即便他们的客户端设备非常先进，但由于距离纽约交易所较远，网络线路较长，导致延迟难以减少。因此，将服务器安置在交易所附近成为一种关键策略。

交易所信息的缺失

交易所一般会提供API接口，但不会透露服务器的具体位置和延迟详情。比如，欧洲的一家知名交易所，它只公布了基础的交易接口，而关于服务器的确切位置和线路的延迟数据并未对外公布。因此，交易者需要自行在自家的服务器上进行延迟测试。

RTT的定义与意义

# python version
# use coinbase exchange for exchange
import requests
from datetime import datetime
url = 'https://api.exchange.coinbase.com/products/USDT-GBP/'
headers = {"Accept": "application/json"}
start_time = datetime.now()
for i in range(10):
	response = requests.get(url)
	# if need 
	# print(response.json()) 
end_time = datetime.now()
print('rtt is ', (end_time - start_time) / 10)
# output: rtt is  0:00:00.444431

RTT，即往返时延，是指信号从发出到被确认接收所需的总时间，包括传播所需的时间。在网络通信中，信号通常以数据包的形式存在，因此RTT也被称为ping时间。我们可以通过ping命令来检测RTT。在量化交易领域，使用RTT来衡量延迟是非常恰当的，因为实际下单所依赖的延迟正是这个RTT。例如，在2023年的某个交易系统中，下单的延迟就是依据RTT来计算的。

// Golang version
package main
import (
	"fmt"
	"io/ioutil"
	"net/http"
	"time"
)
func main() {
	url := "https://api.exchange.coinbase.com/products/USDT-GBP/"
	startTime := time.Now()
	req, _ := http.NewRequest("GET", url, nil)
	// here is err handle
	req.Header.Add("Accept", "application/json")
	res, _ := http.DefaultClient.Do(req)
	defer res.Body.Close()
	body, _ := ioutil.ReadAll(res.Body)
	endTime := time.Now()
	fmt.Println("res is ", endTime.Sub(startTime)/10)
	// fmt.Println("res is ", Time.Since(startTime)/10) same sample
	fmt.Println(res)
	fmt.Println(string(body))
}
# output: res is  33.981093ms

常见的测试方法

通常我们通过提出要求来衡量时间。例如，通过模拟下单来记录从发送到收到回复的时间。在东京的一家量化交易团队中，他们经常采用这种方法来检测不同交易所的响应速度。这种做法既简单又直接，可以清楚地观察到各个请求的延迟情况。

ccxt库的使用

为了节省时间，可以采用现成的ccxt库。这个库是支持多种语言的加密交易库，内含多个交易所预制的API。比如开发者小张，以前需要研究众多交易所的API，但自从使用了ccxt库，就节省了大量时间。不过，在使用过程中，仍需仔细阅读API，掌握细节，以便更有效地利用库来优化交易。操作时，主要使用cctx中exchange.py模块中的方法。这保证了代码简洁高效，提高测试和交易效率。

阅读完这篇文章，你在进行量化交易时是否遇到过由于延迟引发的各种难题？欢迎在评论区留言交流，同时别忘了为这篇文章点赞和转发！

pip install ccxt