Zeitschrift für Computertechnik und Informationstechnologie

Eine objektorientierte Bibliothek zur Echtzeitverarbeitung von NASDAQ-Orderbuchdaten

Laurens E. Howle, Clark McGehee und Brian P. Mann

Eine objektorientierte Bibliothek zur Echtzeitverarbeitung von NASDAQ-Orderbuchdaten

Data Mining für extrem datenintensive Anwendungen (Big Data) stellt den Computerprogrammierer vor eine Reihe von Herausforderungen, die über die typischen Probleme der numerischen Genauigkeit, der Algorithmusgeschwindigkeit und der Stabilität hinausgehen. Die spezifische datenintensive Anwendung, die wir in diesem Artikel betrachten, ist eine objektorientierte Bibliothek, die dazu dient, die Auftragsbücher für den täglichen Fluss der Börseninformationen an der NASDAQ-Börse effizient zu erstellen und zu verwalten. Wir entwickeln und optimieren diese Bibliothek mithilfe des Produktivitätsframeworks Microsoft .NET 4.0.