Gebäudesimulation: Ein Echtzeit-Handelssimulator von Grund auf

Einführung

Hey, DEV-Community! Ich freue mich, mein Nebenprojekt Simul8or vorzustellen – einen Echtzeit-Day-Trading-Simulator, der entwickelt wurde, um Benutzern eine risikofreie Umgebung zum Üben von Handelsstrategien zu bieten. Dieses Projekt basiert zu 100 % auf einem Tech-Stack aus ASP.NET WebForms, C#, JavaScript, CSS und SQL Server, ohne externe Bibliotheken oder Frameworks. Es war eine lohnende Reise, es von Grund auf aufzubauen, und ich wollte für Interessierte in die technische Seite eintauchen.

Warum einen Handelssimulator bauen?

Daytrading kann riskant sein, insbesondere für Anfänger. Ich wollte eine Plattform schaffen, auf der Benutzer Trades anhand realer Daten simulieren können, ohne ihre Finanzen aufs Spiel zu setzen. Das Ziel bestand darin, ein realistisches Handelserlebnis mit Leistungsanalysen und interaktiven Diagrammen nachzuahmen und gleichzeitig die Entwicklung so einfach und optimiert wie möglich zu halten.

Tech Stack und Architektur

1. ASP.NET WebForms (Backend) Framework-Auswahl: ASP.NET WebForms wurde aufgrund seines robusten ereignisgesteuerten Programmiermodells ausgewählt, das sich gut an die Handelsaktionen (Kauf-/Verkaufsanfragen, Portfolioaktualisierungen) anpasst und schnelles Prototyping unterstützt. API-Endpunkte: Benutzerdefinierte Endpunkte verarbeiten den Datenabruf und Benutzeranfragen und stellen sicher, dass Echtzeitdaten ohne Latenzprobleme abgerufen und verarbeitet werden können. Sitzungsverwaltung: Die Sitzungsdaten jedes Benutzers (virtuelles Portfolio, offene Trades) werden durch serverseitige Statusverwaltung verwaltet, wodurch die Datensicherheit und Skalierbarkeit verbessert werden.
2. C# für Core Logic Datenverarbeitung: Die Kernhandelslogik (Berechnung von Gewinn/Verlust, Aktualisierung der Portfoliowerte) ist in C# implementiert. Die gute Schreibfähigkeit und Effizienz der Sprache machen sie ideal für die Verwaltung von Finanzberechnungen in Echtzeit. Fehlerbehandlung: Da Finanzsimulationen fehlerempfindlich sind, ist das Backend mit Fehlererkennungslogik verstärkt, um sicherzustellen, dass Benutzer genaue, konsistente Daten erhalten.
3. SQL Server (Datenbank) Datenspeicherung: SQL Server verarbeitet Benutzerinformationen, Portfolioverlauf und Marktdaten. Durch Indizierung und optimierte Abfragen ist ein schneller Datenabruf in Echtzeit auch bei wachsender Nutzerzahl gewährleistet. Marktdaten-Caching: Um hochfrequente Lesevorgänge zu bewältigen, habe ich eine Caching-Schicht für Marktdaten implementiert, um die Datenbanklast zu reduzieren und die Antwortzeiten zu verbessern.
4. JavaScript (Frontend) Reines JavaScript: Da ich externe Bibliotheken vermeiden wollte, besteht das Frontend aus reinem JavaScript, was das Erlebnis schnell und unkompliziert macht. Dynamisches Diagramm: Es wurde eine benutzerdefinierte Diagrammlogik implementiert, um Preisbewegungen, Portfolioänderungen und historische Trends in Echtzeit anzuzeigen. Dazu gehören intervallbasierte Aktualisierungen, um sicherzustellen, dass die Diagramme mit echten Marktdaten synchron bleiben.
5. CSS für Styling Minimalistisches Design: CSS wurde schlank gehalten, um eine schnelle Ladezeit zu gewährleisten. Der Stil betont die Benutzerfreundlichkeit, mit einer klaren Datenpräsentation und einem intuitiven Layout, das typischen Handels-Dashboards ähnelt. Responsives Layout: Medienabfragen machen die Benutzeroberfläche sowohl auf Desktops als auch auf Mobilgeräten nutzbar und machen sie so einer breiteren Benutzerbasis zugänglich. Herausforderungen und Lösungen Echtzeit-Datenverarbeitung: Die Arbeit mit Echtzeitdaten kann intensiv sein, insbesondere ohne externe Bibliotheken. Ich habe dieses Problem gelöst, indem ich ein effizientes Caching-System implementiert und Abfragen optimiert habe, um die Datenbanklast zu reduzieren.

Genauigkeit der Handelssimulation: Die Genauigkeit von Handelssimulationen ist entscheidend. Ich habe benutzerdefinierte Algorithmen entwickelt, um die Handelsausführung und Preisbewegungen auf der Grundlage realer Prinzipien zu handhaben und sicherzustellen, dass Benutzer ein Erlebnis erhalten, das dem tatsächlichen Handel nahe kommt.

Leistungsoptimierung: All dies ohne Bibliotheken auszuführen bedeutet, dass eine Leistungsoptimierung unerlässlich war. Ich habe, wo immer möglich, asynchrone Verarbeitung verwendet und Serveranfragen minimiert, indem ich häufig aufgerufene Daten zwischengespeichert habe.

Gelernte Lektionen

Gleichgewicht zwischen Realismus und Leistung: Realismus beim Handel zu erreichen, ohne das System zu überlasten, war ein heikles Gleichgewicht. Bestimmte Optimierungen, wie die Begrenzung der Aktualisierungsrate der Marktdaten, waren notwendig, um sicherzustellen, dass der Simulator reibungslos und reaktionsfähig bleibt.

Bedeutung der Fehlerbehandlung: Bei der Arbeit mit Finanzsimulationen ist Genauigkeit von entscheidender Bedeutung. Umfangreiche Fehlerbehandlungs- und Validierungsmechanismen trugen dazu bei, Inkonsistenzen in den Benutzerportfolios oder der Marktdatendarstellung zu verhindern.

Was kommt als nächstes?

Ich plane, erweiterte Funktionen wie benutzerdefinierte Handelsalgorithmen und zusätzliche Diagrammtypen hinzuzufügen und gleichzeitig die Plattform einfach und intuitiv zu halten. Ich untersuche auch Möglichkeiten, die Serverressourcen weiter zu optimieren, um ein höheres Datenverkehrsaufkommen zu bewältigen.

Feedback Willkommen!

Wenn Sie irgendwelche Gedanken, Rückmeldungen oder Vorschläge haben, würde ich mich freuen, diese zu hören. Dieses Projekt war eine fantastische Lernerfahrung und ich hoffe, es mit den Erkenntnissen der DEV-Community noch besser zu machen!

Probieren Sie es hier aus: simul8or.com

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGebäudesimulation: Ein Echtzeit-Handelssimulator von Grund auf. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!