Linux 环境下的 C++在高频交易系统开发中的应用

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在金融衍生品市场中，做市商（ Market Maker ）肩负着为期权期货产品报价（ Quoting ）的义务。“低延迟”对于这类公司以及量化对冲基金公司而言至关重要，如果你的速度比别人快，同样的报价就可以优先成交，错误报价可以快速撤回，还可以抓市场上的错误定价进行套利。显然，人工下单肯定不可行，而且面对种类繁多的产品，人工报价容很易出现失误，所以我们需要开发交易系统来实现“低延迟”。
如今，大部分衍生品交易系统都是用 C++实现，这固然与 C++的一些优良特性密不可分，当然也有历史方面的原因。金融衍生品大约发展成熟于 20 世纪 80 年代，当时世界上主流的编程语言有 C，C++，Fortran 等。现在 C++主要的竞争对象 Java 和 C#都还没有出现。而 C 和 Fortran 并不太适合写大型程序，所以，C++在衍生品交易领域就成了主流的选择。
我们再来了解一下 C++的历史。它发明于 20 世纪 80 年代，大约经历了三个发展阶段。第一阶段因为跟 C 有很好的兼容性，效率与 C 接近，而且还面向对象，在工业界中占据了相当大的份额。第二阶段由于标准模板库（ STL ）和 Boost 的出现，泛型程序设计占据了越来越多的比重。同一时期由于 Java,C#等的兴起，抢走了 C++的部分市场。第三阶段至今，模板元编程以及新特性的加入使得 C++重新焕发活力，同时也变得更为复杂。
C++相比于虚拟机语言 Java 和 C#，它直接把源程序编译为机器码，同时可以在编译及链接期间进行优化，以获得性能的提升。相比于动态语言 Python 和 Lua，它减少了运行时的动态类型检测。因为 C++没有垃圾回收(GarbageCollection)机制，所以不用担心延迟的不确定性。又因为它能直接编译成机器码，可以做底层优化，例如使用内部函数和嵌入汇编语言。
此外，C++做并行计算也相对比较容易，比如可以直接用 CUDA。但是 C++也存在诸多问题，比如编译链接速度慢且容易出错，缺乏其他语言常见功能的支持，开发效率低等等。但是 C++也一直在发展，相信越来越多的问题会得到解决。所以，如果你想开发高性能的服务器程序，那么 C++是一个很好的选择。
但是，低延迟与 C++并不能划等号。有些公司用经过优化的 JVM，用稍显小众的 Ocaml, Haskell, Erlang 等语言实现交易系统，也有不输 C++的性能。与整体系统架构设计相比，编程语言的影响并没有那么大。交易公司也会租用交易所的机位，用光纤直连，以及把不需要经常变动的部分用硬件实现等等来降低延迟。
综上所言，C++在交易系统中的广泛运用既有历史原因，也跟自身的特性密不可分。随着信息技术的发展，C++也将在金融交易市场中扮演着日益重要的角色。

另外相比国外，由于制度的原因，国内股票市场比国外更加无效，这意味着有更多的 Alpha 收益可以攫取，所以近年来国内量化投资领域一直在快速发展。