シミュレーションの構築: ゼロからのリアルタイム取引シミュレーター

イントロ

DEV コミュニティの皆さん!私のサイドプロジェクト Simul8or を共有できることを嬉しく思います。Simul8or は、ユーザーにリスクのない取引戦略を実践できる環境を提供するために構築されたリアルタイムのデイトレード シミュレーターです。このプロジェクトは 100% ASP.NET WebForms、C#、JavaScript、CSS、SQL Server の技術スタック上に構築されており、外部ライブラリやフレームワークはありません。ゼロから構築するのはやりがいのある旅でした。興味のある方のために技術的な側面について詳しく説明したいと思います。

なぜ取引シミュレーターを構築するのか?

デイトレードは、特に初心者にとってはリスクを伴う可能性があります。私は、ユーザーが財務を危険にさらすことなく、現実世界のデータを使用して取引をシミュレーションできるプラットフォームを作成したいと考えていました。目標は、開発を可能な限り軽量かつ最適化しながら、パフォーマンス分析とインタラクティブなチャートで現実的な取引体験を模倣することでした。

技術スタックとアーキテクチャ

1. ASP.NET Webフォーム (バックエンド) フレームワークの選択: ASP.NET WebForms は、取引アクション (売買リクエスト、ポートフォリオ更新) とうまく連携し、高速プロトタイピングをサポートする堅牢なイベント駆動型プログラミング モデルのために選択されました。 API エンドポイント: カスタム エンドポイントはデータ取得とユーザー リクエストを処理し、レイテンシーの問題なくリアルタイム データを取得して処理できるようにします。 セッション管理: 各ユーザーのセッション データ (仮想ポートフォリオ、オープン取引) はサーバー側の状態管理を通じて管理され、データのセキュリティとスケーラビリティが強化されます。
2. コア ロジック用の C# データ処理: コアの取引ロジック (損益計算、ポートフォリオ値の更新) は C# で実装されています。この言語の強力な型指定と効率性により、財務計算をリアルタイムで管理するのに最適です。 エラー処理: 財務シミュレーションはエラーに敏感であるため、ユーザーが正確で一貫性のあるデータを確実に取得できるように、バックエンドはエラー捕捉ロジックで強化されています。
3. SQL サーバー (データベース) データ ストレージ: SQL Server は、ユーザー情報、ポートフォリオ履歴、市場データを処理します。インデックス作成と最適化されたクエリにより、ユーザー数が増加してもリアルタイムのデータ取得が高速になります。 市場データのキャッシュ: 高頻度の読み取り操作を処理するために、市場データのキャッシュ レイヤーを実装し、データベースの負荷を軽減し、応答時間を改善しました。
4. JavaScript (フロントエンド) 純粋な JavaScript: 外部ライブラリを避けたかったので、フロントエンドは純粋な JavaScript であり、エクスペリエンスが高速かつ軽量です。 ダイナミック チャート: カスタム チャート ロジックが実装され、リアルタイムの価格変動、ポートフォリオの変更、および過去の傾向が表示されます。これには、チャートを実際の市場データと確実に同期させるための間隔ベースの更新が含まれます。
5. スタイリング用CSS ミニマルなデザイン: 読み込み時間を短縮するために、CSS は無駄を省きました。スタイルは使いやすさを重視しており、明確なデータ表示と典型的な取引ダッシュボードに似た直感的なレイアウトを備えています。 応答性の高いレイアウト: メディア クエリにより、インターフェイスがデスクトップとモバイル デバイスの両方で使用できるようになり、より幅広いユーザー ベースがアクセスできるようになります。 直面する課題と解決策 リアルタイム データの処理: リアルタイム データの操作は、特に外部ライブラリを使用しない場合、負荷がかかる場合があります。私は、効率的なキャッシュ システムを実装し、クエリを最適化してデータベースの負荷を軽減することで、この問題に取り組みました。

取引シミュレーションの精度: 取引シミュレーションの精度は非常に重要です。現実世界の原則に基づいて取引執行と価格変動を処理するカスタム アルゴリズムを開発し、ユーザーが実際の取引に近いエクスペリエンスを確実に得られるようにしました。

パフォーマンスの最適化: これらすべてをライブラリなしで実行するには、パフォーマンスのチューニングが不可欠であることを意味します。可能な限り非同期処理を使用し、頻繁にアクセスされるデータをキャッシュすることでサーバー リクエストを最小限に抑えました。

学んだ教訓

現実性とパフォーマンスのバランス: システムに過負荷をかけずにトレーディングで現実性を達成することは、微妙なバランスでした。シミュレーターのスムーズさと応答性を確保するには、市場データのリフレッシュ レートの制限など、特定の最適化が必要でした。

エラー処理の重要性: 財務シミュレーションを使用する場合、精度が非常に重要です。広範なエラー処理および検証メカニズムにより、ユーザー ポートフォリオや市場データ表現の不一致を防ぐことができました。

次は何ですか？

プラットフォームをシンプルかつ直感的に保ちながら、ユーザー定義の取引アルゴリズムや追加のチャートタイプなど、より高度な機能を追加する予定です。また、より多くのトラフィック量を処理できるようにサーバー リソースをさらに最適化する方法も模索しています。

フィードバックようこそ!

ご意見、フィードバック、ご提案がございましたら、ぜひお聞かせください。このプロジェクトは素晴らしい学習体験でした。DEV コミュニティからの洞察をもとにプロジェクトをさらに改善したいと考えています!

ここで試してみてください: simul8or.com

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