Though in general, current database systems adequately support application development and operation for online transaction processing (OLTP), increasing complexity of applications and throughput requirements reveal a number of weaknesses with respect to the data model and implementation techniques used. By presenting the experiences gained from a case study of a large, high volume stock trading system, representative for a broad class of OLTP applications, it is shown, that this particularly holds for dealing with high frequency access to a small number of data elements (hot spots). As a result, we propose extended data types and several novel mechanisms, which are easy to use and highly increase the expressional power of transaction oriented programming, that effectively cope with hot spots. Moreover, their usefulness and their ability to increased parallelism is exemplified by the stock trading application.
机译:实时数据库的基于语义的事务处理:自动股票交易的案例
机译:实证研究:对股票价格时间序列数据进行聚类以产生股票交易建议
机译:对应用于纽约证券交易所,雅典证券交易所和维也纳证券交易所的移动平均交易规则的预测性能的研究:敏感性分析及其对弱形式市场效率测试的影响
机译:关于股票讨论板发布数量与股票交易量之间关系的实证研究
机译:通过识别和预测在纽约证券交易所交易的选定股票的股票泡沫来优化投资组合。
机译:股票经纪人的不合理性:关于先验知识和信仰偏见对股票交易中逻辑推理影响的心理实验
机译:我们在限价订单簿中开发了冰山订单执行的顺序交易模型。 Iceberg-trader可以自由地揭露他的交易意图,或者(部分)屏蔽其他市场参与者的真实订单规模。订单暴露最终会导致市场反应激烈(“市场影响”),导致交易成本上升。另一方面,冰山交易员在隐藏他的意图时面临优先权损失,因为大多数电子限价订单都会惩罚隐藏流动性的使用。因此,冰山商人面临着找到正确权衡的问题。我们的模型为限额订单市场中的冰山交易者提供了最佳的风险敞口策略。特别是,我们提供了一系列分析性陈述,这些陈述与最近关于交易者暴露策略决定因素的实证研究结果一致。在此框架下,我们还研究了市场影响以及限价订单的市场影响。我们为来自美国标准普尔500指数的一系列高科技股票提供最佳曝光配置文件,以及它们如何随着本书的规模扩展。我们最终根据极限订单测试了冰山的表现,发现冰山订单可以显着提升贸易业绩高达60%。