Hacker News Digest

Новый интерфейс std.Io.Reader в Zig может приводить к неопределённому поведению при использовании с буфером произвольного размера. Например, при передаче ридера из zstd-декомпрессора в функцию вывода с буфером 64 байта код либо аварийно завершается в режиме отладки, либо зацикливается в релизе. Проблема в том, что некоторые ридеры требуют конкретного размера буфера у писателя, но это требование не всегда очевидно или документировано.

Ситуация усугубляется тем, что сбой может зависеть от входных данных: с одними данными код работает, с другими — нет. Это создаёт риски для библиотек, где тип ридера неизвестен заранее, например, при обработке HTTP-заголовков. Автор спрашивает, не ошибся ли он, но если нет — это серьёзный изъян в дизайне API.

• Обсуждается потенциальная проблема безопасности или баг в Zig, но участники склоняются к тому, что это скорее единичная ошибка, а не системная уязвимость.
• Участники дискутируют о ценностном предложении языка Zig, описывая его как современную альтернативу C с лучшей эргономикой, компиляцией во время выполнения (comptime), явным управлением памятью и меньшим количеством неопределённого поведения.
• Критикуется реакция создателя Zig, Эндрю Келли, на конструктивную критику, которую некоторые участники сочли резкой и недружелюбной.
• Zig позиционируется как мощный инструмент для низкоуровневого программирования с ультранизкой задержкой (например, для HFT или игр), где безопасность не является приоритетом, в противовес Rust.
• В качестве альтернатив для модернизации C++ упоминаются другие языки, такие как Carbon.

Краткое резюме: пределы точности NTP в Linux

• Цель – синхронизировать часы Linux-систем с погрешностью < 1 мкс (желательно < 10 мкс) для корректных распределённых трассировок.
• Результат – большинство узлов держатся в пределах ~500 нс; улучшить без точной инженерии сложно.

Основные ограничения

1. GPS не идеален

   • 3 GPS-приёмника на столе расходятся до ±200 нс; даже топовые модули дают ~5 нс джиттера.
   • Чтобы уложиться в 50 нс, нужны одинаковые длины антенных кабелей и пр.

2. Сеть

   • Любой «умный» коммутатор или маршрутизатор легко добавляет 200–300 нс систематической ошибки.
   • RTT в моей сети 20–30 мкс, поэтому цель < 1 RTT.

3. NIC и драйверы

   • Intel E810 – отлично, X710 – хорошо, Mellanox ConnectX-5 – сойдёт, ConnectX-3/4 – на грани, Realtek – не надо.
   • Разница в драйверах и аппаратных метках времени (timestamps) доходит до сотен наносекунд.

4. Системные задержки

   • Случайные «затыки» из-за SMBIOS/PM: 100–1000 мкс без предупреждения.
   • Дешёвые mini-PC показали 1300–2000 нс дрейфа, но два других – всего 20–50 нс. Серверное «железо» стабильнее.

Практические цифры

• Типовая синхронизация по локальному GPS-источнику через Chrony: ~500 нс.
• В лабораторных условиях Chrony демонстрирует < 100 нс, но это исключение.

Вывод
Без специализированного оборудования, калибровки кабелей и тщательного выбора NIC/драйверов 200 нс – реалистичный потолок для обычной сети.

• Участники считают, что автор путает цели и средства: ему нужна не абсолютная точность, а согласованность логов между машинами.
• Критика: в посте игнорируют PTP, аппаратное тайм-стемпинг, saw-tooth коррекцию GPS и другие ключевые приёмы.
• Несколько человек подтверждают, что Chrony + хорошие NIC дают суб-микросекунды без PTP, если задача не требует <200 нс.
• Уточняют, что GPS-модули нужно выводить в stationary mode и калибровать сутками для десятков наносекунд.
• Появляются примеры, где такая точность действительно нужна: синхронизация базовых станций, HFT, триангуляция радиосигналов.

• Самая быстрая и надежная open-source платформа для трейдинга. Торгуйте любым классом активов в одном месте. Событийные бэктесты на любых исторических данных. Лайв-трейдинг без изменений кода.

• Решения:

  • Open Source — репозиторий на GitHub.
  • Cloud Platform — облачная платформа Nautilus Cloud.

• Компания: О нас, Команда, Партнеры, Правовое.

• Ресурсы: Документация, Образование (скоро), Блог, Начать, Discord.

• Платформа для алгоритмической торговли:

  • Интеграция данных: загрузка кастомных/сырых данных в формат parquet.
  • Построение стратегий: Python API, стрим до 5 млн строк/с, больше RAM.
  • Аналитика: моделирование рынка с наносекундной точностью, событийные результаты.
  • Быстрая итерация: экстремально быстрые бэктесты.
  • Лайв-торговля: надежный запуск, паритет кода бэктест/лайв.
  • Исполнение: высокопроизводительное low-latency исполнение на Rust.

• Классы активов:

  • Крипто: спот, фьючерсы, деривативы, опционы; нормализованные инструменты.
  • Фьючерсы: активация/экспирация, базовые активы, биржи, лоты, множители.
  • Акции: шорт-ограничения, кэш/маржин, круглые/нестандартные лоты, мульти-биржа.
  • Опционы: Греки и сигналы на внутренней шине; точные спецификации контрактов.
  • FX: спот и деривативы, базовая/котировая/расчетная валюты; биржи и ECN.
  • Беттинг: спортивные и альтернативные рынки, полный стакан, адаптер Betfair.

• Безлимитные бэктесты стратегий, площадок и рынков. Стратегии для любых инструментов и веню.

• Ключевые возможности:

  • Простые модульные компоненты: Clock, Cache, MessageBus, Portfolio, Actors.
  • Точное время: наносекундные часы для бэктеста и лайва.
  • Быстрая конфигурация: торговля на множестве веню и параметров без изменения кода стратегии.
  • Продвинутые ордера: post-only, reduce-only, OCO, OTO и др.
  • Интеграции API: быстрый коннект новых бирж и провайдеров данных.
  • Высокая производительность: ядро на Rust.

• Партнеры: Databento, OKX.

• Выразите идеи стратегий через чистый, мощный API:

  • Python API: совместим с ML/AI-фреймворками и любым Python-кодом.
  • Любые типы стратегий: настраиваемые компоненты для любой идеи.
  • Конфигурации стратегий: упрощение настройки.

• Обсуждение крутится вокруг алгоритмической торговли и платформ, с акцентом на рисках и иллюзии «успешных» стратегий: многие отмечают, что без информационного или инфраструктурного преимущества (HFT) торговля похожа на подбрасывание монетки.
• Несколько комментаторов поделились опытом: высокие проценты «успешных» сделок с редкими, но разрушительными просадками; out-of-sample провалы ML/бэктестов; необходимость чёткой «edge» (ребейты, латентность, маркет-мейкинг, арбитраж).
• Выделяют, что разработка OMS/интеграций и бэктестера — «лёгкая часть»; основная сложность — поиск и валидация стратегий и управление рисками (упоминание негативной асимметрии, LTCM, Карвер).
• Практический совет многим — предпочесть долгосрочное инвестирование (индексные фонды, buy-and-hold) вместо активного трейдинга; ряд участников подтвердили, что это повысило их результаты и снизило стресс.
• Обсуждается платформа Nautilus: впечатляющая полнота (особенно risk engine), но интеграция с брокерами (IBKR и др.) и регуляторные проверки сложны; указывается на список интеграций и сравнение с LEAN/QuantConnect.
• Скепсис к розничной алготорговле: необходимость капитала/инфраструктуры, риск банов у брокеров, низкомаржинальные «нейтральные» портфели в HFT требуют больших ресурсов; многие считают, что в одиночку стабильно зарабатывать почти нереально.
• Встречаются идеи обучающих симуляторов и простых целей (например, $1/день как POC), но общий тон — трезвый: дисциплина риск-менеджмента важнее «волшебных» моделей, а охота за стратегиями — глубокая и дорогостоящая нора.