低レイテンシー・マーケットフィードと従来型のマーケットデータ：何が違うのか？

マーケット監視アプリケーションには最新価格が表示されていても、その情報が実際に画面へ届くまでにどのくらい時間がかかっているのでしょうか。答えは、マーケットデータがどのように取得され、配信され、処理されるかによって異なります。

リアルタイム監視ダッシュボードを構築するフィンテック開発者にとって、この違いは重要です。従来型のマーケットデータ配信では、一定間隔でのリクエストに依存することが多い一方、低レイテンシー・マーケットフィードは、利用可能になった更新データをできるだけ早く配信することを目的としています。

これらの方式の違いを理解することで、開発者は適切なデータアーキテクチャを選択し、不要な遅延を減らし、受信したマーケットデータをより効率的に処理できるようになります。

低レイテンシー・マーケットフィードと従来型のマーケットデータ

主な違いは、データがアプリケーションにどのように届くかという点にあります。

従来型のマーケットデータは、HTTPリクエスト、定期的なスナップショット、またはスケジュールされたデータ配信によって取得されることが一般的です。アプリケーションが情報をリクエストし、レスポンスを受信してからデータを処理します。

低レイテンシー・マーケットフィードは、市場イベントが利用可能になってからアプリケーションが更新データを受信するまでの時間を短縮することに重点を置いています。イベント駆動型のストリーミングは一般的にWebSocketで実装され、確立済みの接続を通じてサーバーからデータをプッシュできるため、クライアントからの新しいリクエストを待つ必要がありません。

これら2つの方式は相互排他的なものではありません。従来型のデータプロバイダーでもストリーミングサービスを提供している場合があり、WebSocketを使用したからといって、自動的に低レイテンシーになるわけではありません。実際のパフォーマンスは、データソース、ネットワーク環境、処理インフラ、クライアントアプリケーションなどに左右されます。

この違いがEURUSD監視アプリケーションに与える影響

EURUSDの価格変動を監視するダッシュボードを構築している開発者を考えてみましょう。

HTTPポーリングを使用する場合、アプリケーションは1秒ごとに最新価格をリクエストすることがあります。リクエストが完了した直後に価格が変化した場合、アプリケーションは次のポーリング周期までその更新を確認できない可能性があります。

これには2つの制約があります。1つ目は、リクエストとリクエストの間に発生した価格変化を見逃す可能性があることです。2つ目は、新しい情報がない場合でもアプリケーションがリクエストを送り続けることです。

WebSocketベースのリアルタイムデータフィードでは、仕組みが異なります。アプリケーションが永続的な接続を確立し、EURUSDを購読すると、データが利用可能になった時点で更新を受信できます。

これにより、次のポーリングリクエストを待つことによる待ち時間をなくし、ダッシュボードへ継続的に更新データを提供できます。

ただし、どの方式を選ぶかは必要なデータによっても異なります。監視画面では最新価格だけが必要な場合がありますが、個々の市場イベントを分析するアプリケーションでは、受信したTick更新を保持する必要がある場合があります。開発者は、すべてのストリーミング接続があらゆる種類のマーケットデータを提供すると考えるのではなく、実際の要件に応じて適切な購読を選択する必要があります。

Pythonでリアルタイム・マーケットデータフィードに接続する

AllTickは、外国為替市場データ向けのWebSocketインターフェースを提供しています。開発者は、AllTickの汎用マーケットデータゲートウェイを通じてEURUSDを購読できます。

以下の例では、基本的な接続、購読、ハートビート、再接続のロジックを示します。

必要なライブラリをインストールします。

pip install websockets

APIトークンを ALLTICK_API_TOKEN 環境変数として設定します。

import asyncio
import json
import os
import uuid
import random
import websockets

TOKEN = os.environ["ALLTICK_API_TOKEN"]

WS_URL = (
    "wss://quote.alltick.co/"
    f"quote-b-ws-api?token={TOKEN}"
)


def make_message(cmd_id, seq_id, data=None):
    return json.dumps({
        "cmd_id": cmd_id,
        "seq_id": seq_id,
        "trace": str(uuid.uuid4()),
        "data": data or {}
    })


async def connect_market_data():
    async with websockets.connect(
        WS_URL,
        open_timeout=10,
        close_timeout=5
    ) as ws:

        await ws.send(make_message(
            22004,
            1,
            {"symbol_list": [{"code": "EURUSD"}]}
        ))

        async def heartbeat():
            seq = 2
            while True:
                await asyncio.sleep(10)
                await ws.send(make_message(22000, seq))
                seq += 1

        task = asyncio.create_task(heartbeat())

        try:
            async for message in ws:
                data = json.loads(message)
                print(data)

        finally:
            task.cancel()
            try:
                await task
            except asyncio.CancelledError:
                pass


async def main():
    delay = 1

    while True:
        try:
            await connect_market_data()

        except asyncio.CancelledError:
            raise

        except Exception as error:
            print(f"Connection interrupted: {error}")

        await asyncio.sleep(delay + random.uniform(0, 0.5))
        delay = min(delay * 2, 30)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

この購読では、cmd_id: 22004 を使用して最新の約定価格更新を取得し、cmd_id: 22000 を使用して10秒ごとにハートビートリクエストを送信します。

また、この例では接続が中断された場合の指数バックオフによる再接続も実装しています。再接続が成功すると、アプリケーションは購読リクエストを再度送信します。

本番環境のアプリケーションでは、購読レスポンスの検証、認証エラーへの対応、接続状態の監視、および実際のレスポンス構造に応じた受信メッセージの処理も追加で行う必要があります。

マーケットデータのレイテンシーを測定する方法

ストリーミング接続を確立しただけでは、アプリケーションが実際にどの程度のレイテンシーを経験しているかは分かりません。

実用的な方法の1つは、次の3つのタイムスタンプを記録することです。

• ソースイベント時刻： 市場イベントに関連付けられたタイムスタンプ。
• クライアント受信時刻： アプリケーションがメッセージを受信した時刻。
• 処理完了時刻： アプリケーションがメッセージの処理を完了した時刻。

これらの測定により、データ配信による遅延とアプリケーションの処理オーバーヘッドを分けて考えることができます。

たとえば、ソース側とクライアント側の時計が同期しており、ソースタイムスタンプの意味を正しく把握できている場合、イベント時刻と受信時刻の差からデータ配信レイテンシーを推定できます。

受信時刻と処理完了時刻の差は、ローカルでの処理オーバーヘッドを測定するために使用できます。

より信頼性の高い監視を行うには、平均値だけでなく、p50、p95、p99のレイテンシーを追跡するとよいでしょう。また、特に複数の銘柄を購読するアプリケーションでは、メッセージの滞留や再接続頻度も監視する必要があります。

重要なのは、ソースタイムスタンプとローカルタイムスタンプが互換性のある時間単位を使用し、時計が同期されている必要があるという点です。そうでなければ、計算されたレイテンシーが誤解を招く可能性があります。

リアルタイム・マーケットデータストリーミングにAllTickを利用する

履歴データの取得と継続的な市場更新の両方を必要とする開発者向けに、AllTickは外国為替、株式、暗号資産、コモディティ、指数などの金融市場データにアクセスできるREST APIとWebSocket APIを提供しています。

EURUSDの監視アプリケーションでは、WebSocketインターフェースを通じて永続的な接続上で最新の約定価格更新を受信できます。AllTickでは、オーダーブックの板情報についても別の購読を提供しています。

これらの購読はそれぞれ異なる目的に使用されるため、互換性のあるものとして扱うべきではありません。

AllTickでは10秒ごとにハートビートリクエストを送信する必要があり、WebSocketはK線のプッシュには対応していません。アプリケーションで履歴K線データが必要な場合は、適切なHTTP APIを使用してください。

実用的なアーキテクチャとしては、RESTを履歴データの取得と初期データロードに使用し、その後WebSocketを継続的な更新データの取得に使用する方法があります。

開発者は、AllTick WebSocket APIドキュメント と WebSocketリクエスト例 を確認することで、接続および購読に関する要件を確認できます。REST APIドキュメントでは、リクエストベースのデータアクセスについて説明しています。

リアルタイムデータフィードの導入を検討している場合は、AllTick APIアカウントを作成して、利用可能なAPIアクセスと購読オプションを確認できます。

実装前に、AllTickの利用規約を確認してください。マーケットデータは情報提供のみを目的として提供されており、取引または投資目的での利用を意図したものではありません。また、許可なく再配布することは禁止されています。