Data synchronization in low latency real time pricing systems

In financial trading, interest rate swaps are an important tool for financial institutions as a convenient way to reduce interest rate risk. Pricing models represent the dynamics of market rates and are used in pricing and determination of risk factors of financial derivatives. In implementing a distributed computation topology for a pricing model which reacts to incoming real-time market data, computes intermediate parameters and generates final values and risk measures, two vital considerations are the efficiency and consistency of computation. We introduce the publish/subscribe paradigm for pricing interest rate swaps, that enables the implementation of event-driven architectures and asynchronous communication, which significantly reduces the overhead from the previous approach, and we propose a comprehensive solution to the data synchronization problem which is an important aspect for a consistent implementation of our approach. The problems addressed involve binary serialization, data versioning, dependencies modelling and verification, and real-time market data synchronization.

Nel commercio finanziario, gli Interest Rate Swaps sono un importante strumento per le istituzioni finanziarie in quanto un modo conveniente per ridurre il rischio di tasso d'interesse. I modelli di determinazione dei prezzi rappresentano la dinamica dei tassi di mercato e sono utilizzati nella determinazione dei prezzi e nella determinazione dei fattori di rischio dei derivati finanziari. Nell'implementare una topologia di calcolo distribuito per un modello di pricing che processa un flusso di dati di mercato in tempo reale, calcola i parametri intermedi e genera valori finali e misure di rischio, due considerazioni fondamentali sono l'efficienza e la coerenza del calcolo. Introduciamo il paradigma publish / subscribe per il pricing degli interest rate swap, che consente l'implementazione di architetture event-driven e comunicazione asincrona, riduce significativamente l'overhead rispetto all'approccio precedente e proponiamo una soluzione completa al problema della sincronizzazione dei dati, un aspetto importante per un'implementazione coerente del nostro approccio. I problemi affrontati riguardano la serializzazione binaria, data versioning, la modellazione e la verifica delle dipendenze e la sincronizzazione dei dati di mercato in tempo reale.