AWS в трейдинге

AWS можно использовать для построения масштабируемых систем исследований и исполнения, особенно при работе с большими объемами данных. Облачная инфраструктура дает эластичные вычисления и управляемые сервисы, снижая операционные затраты.

Частые сервисы

Вычислительные сервисы поддерживают бэктестинг и обучение моделей. Объектное хранилище держит большие исторические наборы данных. Базы данных хранят временные ряды и метаданные. Стриминговые сервисы поддерживают обработку данных в реальном времени. Мониторинг фиксирует метрики, логи и оповещения.

Типовые архитектуры

Многие команды используют пакетные пайплайны для исследований и событийные системы для лайв-трейдинга. Распространенный подход - разделять исследовательскую среду и боевое исполнение, чтобы снизить операционный риск. Data lake и feature store поддерживают масштабные эксперименты.

Преимущества и компромиссы

Облачные ресурсы быстро масштабируются и снижают капитальные затраты. Однако задержки могут быть выше, чем в on-premise системах, а расходы растут, если их не контролировать. Для чувствительных данных нужны правильно настроенные меры безопасности и соответствие требованиям комплаенса.

Заключение

AWS ускоряет разработку и масштабирование исследований, но требует аккуратного проектирования для контроля стоимости, задержек и рисков безопасности.