Bei der Entwicklung einer erfolgreichen Handelsstrategie muss eine große Menge von Chartanalysen mit vielen Kombinationen an Parameterwerten durchgeführt werden. Um solche komplexen Probleme zeitlich handhabbar zu machen, haben wir in unserem Geschäftsfeld Finanzsoftware eine Bachelorarbeit zum Thema effiziente Chartanalysen durchgeführt.
Mit dem Ziel guter Performanz bei gleichzeitiger Infrastrukturminimalität haben wir uns auf folgende Inhalte fokussiert:
- Eine Aufstellung der relevantesten Aspekte bei der Analyse eines Performanzproblems
- Untersuchung geeigneter Architekturentwürfe für effiziente Aufgabenverteilung bei minimaler Infrastrukturanforderung
- Parallele Implementierung verteilter Lastenverteilung unter Verwendung des Spring Framework und Java Threads
- Es wurden mehrere Lockingmechanismen über einfache Datenbankoperationen umgesetzt mittels Spring Data und PostgreSQL, um mehrfache parallele Ausführung derselben Analyseaufgaben zu verhindern
- Anbindung von Google Drive zur automatischen Verwaltung der offenen, gerade bearbeiteten und abgeschlossenen Analyseaufgaben
Es folgt der Abstract der Arbeit. Weiter unten befindet sich die vollständige Ausarbeitung.
Abstract der Arbeit
Technische Analysten im Aktienhandel stehen vor einer großen Herausforderung, sie benötigen die Möglichkeit viele Chartanalysen schnell und effizient auszuführen. Das Ausführen dieser Aufgaben ist langsam und aufwändig. Das Ziel der Arbeit ist es ein System zu entwickeln, welches einfach nutzbar ist und das Ausführen der Aufgabenmenge beschleunigt. Bewusst verzichten wir auf das Einsetzen einer großen Enterprise Lösung und fokussieren uns stattdessen auf eine leichtgewichtige Lösung. Die Lösung soll wenig komplex, ressourcenschonend und gut skalierbar sein um den Kosten-Nutzen Faktor des Systems zu maximieren.
Im Fokus der Arbeit steht eine konzeptionelle Lösung des Problems, dem Verarbeiten großer Aufgabenmengen auf verteilten Systemen. Durch das Abstrahieren der Aufgaben selbst lässt sich unsere Lösung auch auf andere Geschäftsdomänen anwenden. Zur Lösungsfindung beschäftigt sich die Arbeit mit technischen und methodischen Ansätzen die für solche Fragestellungen geeignet sind. Insbesondere im Kontext der Lastenverteilung auf verteilten Systemen und cloud-basierten Architekturen.
Basierend auf dieser Forschung werden drei mögliche Lösungsalternativen entworfen, bewertet und miteinander verglichen. Eine dieser drei Alternativen wird umgesetzt und erläutert. Die Implementierung zeigt dass wir ein effizientes und performantes System zum Verarbeiten von Aufgabemengen realisieren konnten. Die gezeigte Lösung ist in ihrer Art auch auf Probleme anderer Geschäftsdomänen anwendbar. Das Ergebnis der Arbeit ist eine fundierte Übersicht über relevante Konzepte und Techniken und dient als Einstiegspunkt für die Entwicklung leichtgewichtiger verteilter Verarbeitungssysteme.