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*Datum: 13. Juni 2025*
## Status: Design-Phase abgeschlossen, Basis-Implementierung erfolgt
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## Stufe 1: Asynchrone Datenstrom-Schnittstelle (`IDataStream<T>`) - **ABGESCHLOSSEN**
* **Motivation**: Das ursprüngliche, zustandsbehaftete Design war für die Verarbeitung asynchron eintreffender Daten (z.B. von `TFuture`-Objekten) zu komplex und fehleranfällig.
* **Ziel**: Die Schaffung eines robusten, ereignisgesteuerten und non-blocking Modells, das den Datenproduzenten sauber vom Konsumenten entkoppelt.
* **Ergebnis**:
* Die `IDataStream<T>`-Schnittstelle wurde überarbeitet. Die `HasData`-Eigenschaft liefert nun ein `TSignal`, das Konsumenten aktiv über potenziell neue Daten informiert.
* Die Referenzimplementierung `TAuraFileStream<T>` wurde erfolgreich angepasst und nutzt eine saubere Ereignis-Kopplung (`Subscribe`) für eine robuste und wartungsarme Logik.
* Die korrekte Funktionalität wurde durch eine angepasste DUnitX-Test-Suite verifiziert.
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## Stufe 2: Abstraktion für Handelssysteme (`IDataSeriesProvider`) - **ENTWORFEN**
* **Motivation**: Ein Handelssystem benötigt einen stets validen und kontinuierlichen Daten-Lookback. Ein roher `IDataStream<T>` kann dies nicht garantieren, da Lücken in den Daten auftreten können (z.B. beim Übergang von Historie zu Live).
* **Ziel**: Die Konzeption einer übergeordneten Abstraktionsschicht, die diese komplexe Anforderung kapselt, die Datenintegrität sicherstellt und dem Handelssystem eine einfache, sichere Schnittstelle bietet.
* **Ergebnis**:
Entworfen wurde der `IDataSeriesProvider`, der als "Black Box" für das Handelssystem fungiert und die Komplexität der Datenbeschaffung vollständig verbirgt. Er wurde mit zwei unterschiedlichen, vom Anwender wählbaren Betriebsmodi konzipiert:
### Modus 1: "Live-Handel"
* **Motivation**: Um einen echten **"Sofort-Start"** im Live-Handel zu ermöglichen, muss die Lücke zwischen den statischen, lokalen Historiendaten und dem aktuellen Zeitpunkt geschlossen werden.
* **Ziel**: Ein lückenloser, tagesaktueller Start des Handelssystems ohne manuelles Eingreifen oder lange Wartezeiten für den Nutzer.
* **Ergebnis**: Das Design einer **Drei-Phasen-Synchronisation**: (1) Lokale History laden, (2) "Catch-up"-Daten vom Broker holen, (3) auf den Live-Stream umschalten.
### Modus 2: "Simulation & Backtest"
* **Motivation**: Für Entwicklung, Test und Analyse muss die Software **völlig autonom** und ohne Abhängigkeit von einer externen, potenziell nicht verfügbaren Broker-API lauffähig sein.
* **Ziel**: Einen "Sofort-Start" für Backtests zu jedem beliebigen Zeitpunkt in der Vergangenheit zu ermöglichen, der rein auf lokalen Dateien basiert.
* **Ergebnis**: Ein Design, bei dem der relevante Datenkontext in den Speicher geladen wird, um von dort aus einen schnellen Start und ein "Playback" der Daten zu ermöglichen.
196 lines
5.3 KiB
ObjectPascal
196 lines
5.3 KiB
ObjectPascal
unit Myc.Trade.DataPoint;
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interface
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uses
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System.SysUtils;
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type
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// A data record for an Ask/Bid price pair.
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TAskBidItem = packed record
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Ask: Single;
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Bid: Single;
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constructor Create(AAsk, ABid: Single);
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end;
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// Represents a time-stamped data point in a series.
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TDataPoint<T> = record
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Time: TDateTime;
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Data: T;
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constructor Create(ATime: TDateTime; const AData: T);
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end;
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// A time-ordered series of data points, optimized for chronological additions.
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// The most recently added element has the logical index 0.
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TDataSeries<T: record> = record
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private
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const
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ChunkSize = 1024;
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type
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TChunk = TArray<TDataPoint<T>>;
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private
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FChunks: TArray<TChunk>;
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FCount: Int64;
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// Converts a logical index (0=newest) to a physical storage index (0=oldest).
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function LogicalToPhysicalIndex(LogicalIndex: Int64): Int64; inline;
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function GetCount: Int64;
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function GetData(Idx: Int64): T;
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function GetItems(Idx: Int64): TDataPoint<T>;
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function GetTime(Idx: Int64): TDateTime;
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procedure SetData(Idx: Int64; const Value: T);
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public
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// Adds a new data point to the series.
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procedure Add(const Data: TDataPoint<T>);
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// Clears all data from the series.
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procedure Clear;
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// Searches for a data point by its timestamp.
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// Returns the logical index of the matching item.
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// If no exact match, returns the index of the item immediately preceding the timestamp.
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// Returns -1 if the timestamp is before the oldest item in the series.
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function IndexOf(TimeStamp: TDateTime): Int64;
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class operator Initialize(out Dest: TDataSeries<T>);
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class operator Finalize(var Dest: TDataSeries<T>);
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property Count: Int64 read GetCount;
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// Accesses data points by their logical index.
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// Index 0 is the newest element, Index (Count - 1) is the oldest.
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property Items[Idx: Int64]: TDataPoint<T> read GetItems; default;
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property Time[Idx: Int64]: TDateTime read GetTime;
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property Data[Idx: Int64]: T read GetData write SetData;
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end;
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implementation
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{ TAskBidItem }
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constructor TAskBidItem.Create(AAsk, ABid: Single);
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begin
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Ask := AAsk;
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Bid := ABid;
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end;
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{ TDataPoint<T> }
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constructor TDataPoint<T>.Create(ATime: TDateTime; const AData: T);
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begin
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Time := ATime;
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Data := AData;
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end;
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{ TDataSeries<T> }
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procedure TDataSeries<T>.Add(const Data: TDataPoint<T>);
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begin
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// Enforce chronological order for new items.
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Assert((FCount = 0) or (Data.Time >= GetTime(0)), 'Time stamp older than last item');
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var ci := FCount div ChunkSize;
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var di := FCount mod ChunkSize;
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if (di = 0) then
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begin
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SetLength(FChunks, ci + 1);
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SetLength(FChunks[ci], ChunkSize);
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end;
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FChunks[ci][di] := Data;
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Inc(FCount);
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end;
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procedure TDataSeries<T>.Clear;
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begin
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FChunks := nil;
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FCount := 0;
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end;
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class operator TDataSeries<T>.Finalize(var Dest: TDataSeries<T>);
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|
begin
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Dest.Clear;
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end;
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function TDataSeries<T>.GetCount: Int64;
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begin
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Result := FCount;
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end;
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function TDataSeries<T>.GetData(Idx: Int64): T;
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var
|
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physicalIndex: Int64;
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begin
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|
physicalIndex := LogicalToPhysicalIndex(Idx);
|
|
Result := FChunks[physicalIndex div ChunkSize][physicalIndex mod ChunkSize].Data;
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|
end;
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function TDataSeries<T>.GetItems(Idx: Int64): TDataPoint<T>;
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var
|
|
physicalIndex: Int64;
|
|
begin
|
|
physicalIndex := LogicalToPhysicalIndex(Idx);
|
|
Result := FChunks[physicalIndex div ChunkSize][physicalIndex mod ChunkSize];
|
|
end;
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function TDataSeries<T>.GetTime(Idx: Int64): TDateTime;
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var
|
|
physicalIndex: Int64;
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|
begin
|
|
physicalIndex := LogicalToPhysicalIndex(Idx);
|
|
Result := FChunks[physicalIndex div ChunkSize][physicalIndex mod ChunkSize].Time;
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|
end;
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|
class operator TDataSeries<T>.Initialize(out Dest: TDataSeries<T>);
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|
begin
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|
Dest.FCount := 0;
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|
Dest.FChunks := nil;
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|
end;
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function TDataSeries<T>.IndexOf(TimeStamp: TDateTime): Int64;
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var
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low, high, mid: Int64;
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dataPointTime: TDateTime;
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begin
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Result := -1;
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if FCount = 0 then
|
|
Exit;
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low := 0;
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high := FCount - 1;
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while (low <= high) do
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begin
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mid := low + (high - low) div 2;
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dataPointTime := GetTime(mid);
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|
if (dataPointTime = TimeStamp) then
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|
begin
|
|
Result := mid;
|
|
Exit;
|
|
end
|
|
else if (dataPointTime < TimeStamp) then
|
|
begin
|
|
Result := mid;
|
|
high := mid - 1;
|
|
end
|
|
else // dataPointTime > TimeStamp
|
|
begin
|
|
low := mid + 1;
|
|
end;
|
|
end;
|
|
end;
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function TDataSeries<T>.LogicalToPhysicalIndex(LogicalIndex: Int64): Int64;
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begin
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Assert((LogicalIndex >= 0) and (LogicalIndex < FCount), 'Logical index is out of bounds.');
|
|
Result := FCount - LogicalIndex - 1;
|
|
end;
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procedure TDataSeries<T>.SetData(Idx: Int64; const Value: T);
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var
|
|
physicalIndex: Int64;
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|
begin
|
|
physicalIndex := LogicalToPhysicalIndex(Idx);
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|
FChunks[physicalIndex div ChunkSize][physicalIndex mod ChunkSize].Data := Value;
|
|
end;
|
|
|
|
end.
|