시뮬레이션 구축: 처음부터 실시간 거래 시뮬레이터

소개

안녕하세요, DEV 커뮤니티 여러분! 사용자에게 거래 전략을 연습할 수 있는 위험 없는 환경을 제공하기 위해 구축된 실시간 일일 거래 시뮬레이터인 Simul8or라는 사이드 프로젝트를 공유하게 되어 기쁩니다. 이 프로젝트는 외부 라이브러리나 프레임워크 없이 ASP.NET WebForms, C#, JavaScript, CSS 및 SQL Server의 기술 스택을 100% 기반으로 구축되었습니다. 처음부터 이를 구축하는 것은 보람찬 여정이었으며 관심 있는 분들을 위해 기술적인 측면에 대해 자세히 알아보고 싶었습니다.

트레이딩 시뮬레이터를 구축하는 이유는 무엇입니까?

데이 트레이딩은 특히 초보자에게 위험할 수 있습니다. 저는 사용자가 재정에 부담을 주지 않고도 실제 데이터를 사용하여 거래를 시뮬레이션할 수 있는 플랫폼을 만들고 싶었습니다. 목표는 성과 분석 및 대화형 차트를 통해 현실적인 거래 경험을 모방하는 동시에 개발을 최대한 가볍고 최적화하는 것이었습니다.

기술 스택 및 아키텍처

1. ASP.NET WebForms(백엔드) 프레임워크 선택: ASP.NET WebForms는 거래 작업(매수/판매 요청, 포트폴리오 업데이트)과 잘 일치하고 빠른 프로토타입 제작을 지원하는 강력한 이벤트 중심 프로그래밍 모델 때문에 선택되었습니다. API 엔드포인트: 맞춤형 엔드포인트는 데이터 검색 및 사용자 요청을 처리하여 대기 시간 문제 없이 실시간 데이터를 가져오고 처리할 수 있도록 보장합니다. 세션 관리: 각 사용자의 세션 데이터(가상 포트폴리오, 공개 거래)는 서버 측 상태 관리를 통해 관리되어 데이터 보안 및 확장성을 향상시킵니다.
2. 코어 로직용 C# 데이터 처리: 핵심 거래 논리(손익 계산, 포트폴리오 가치 업데이트)는 C#으로 구현됩니다. 이 언어의 강력한 타이핑과 효율성은 실시간 재무 계산 관리에 이상적입니다. 오류 처리: 금융 시뮬레이션은 오류에 민감하므로 사용자가 정확하고 일관된 데이터를 얻을 수 있도록 오류 포착 논리로 백엔드가 강화됩니다.
3. SQL 서버(데이터베이스) 데이터 저장소: SQL Server는 사용자 정보, 포트폴리오 기록 및 시장 데이터를 처리합니다. 인덱싱 및 최적화된 쿼리를 통해 사용자 수가 증가하더라도 실시간 데이터 검색 속도가 빨라집니다. 시장 데이터 캐싱: 빈도가 높은 읽기 작업을 처리하기 위해 시장 데이터에 대한 캐싱 계층을 구현하여 데이터베이스 부하를 줄이고 응답 시간을 향상시켰습니다.
4. 자바스크립트(프런트엔드) 순수 JavaScript: 외부 라이브러리를 피하고 싶었기 때문에 프런트 엔드는 순수 JavaScript이므로 경험이 빠르고 가볍습니다. 동적 차트: 실시간 가격 변동, 포트폴리오 변경 및 과거 추세를 표시하기 위해 사용자 정의 차트 로직이 구현되었습니다. 여기에는 차트가 실제 시장 데이터와 동기화되도록 하기 위한 간격 기반 새로 고침이 포함됩니다.
5. 스타일링을 위한 CSS 최소한의 디자인: CSS는 빠른 로드 시간을 보장하기 위해 간결하게 유지되었습니다. 스타일링은 명확한 데이터 표현과 일반적인 거래 대시보드와 유사한 직관적인 레이아웃을 통해 유용성을 강조합니다. 반응형 레이아웃: 미디어 쿼리를 통해 데스크톱과 모바일 장치 모두에서 인터페이스를 사용할 수 있으므로 더 광범위한 사용자 기반이 액세스할 수 있습니다. 직면한 과제와 솔루션 실시간 데이터 처리: 실시간 데이터 작업은 특히 외부 라이브러리가 없으면 집중적일 수 있습니다. 저는 효율적인 캐싱 시스템을 구현하고 쿼리를 최적화하여 데이터베이스 부하를 줄여 이 문제를 해결했습니다.

무역 시뮬레이션 정확도: 무역 시뮬레이션의 정확성은 매우 중요합니다. 저는 실제 원칙에 따라 거래 실행 및 가격 변동을 처리하는 맞춤형 알고리즘을 개발하여 사용자가 실제 거래에 가까운 경험을 얻을 수 있도록 했습니다.

성능 최적화: 라이브러리 없이 이 모든 것을 실행한다는 것은 성능 튜닝이 필수적이라는 것을 의미합니다. 가능한 한 비동기 처리를 사용하고 자주 액세스하는 데이터를 캐싱하여 서버 요청을 최소화했습니다.

배운 교훈

현실성과 성과 사이의 균형: 시스템에 과부하를 주지 않고 거래에서 현실성을 달성하는 것은 미묘한 균형이었습니다. 시뮬레이터의 원활한 반응성을 유지하려면 시장 데이터의 새로 고침 빈도 제한과 같은 특정 최적화가 필요했습니다.

오류 처리의 중요성: 재무 시뮬레이션 작업에서는 정확성이 매우 중요합니다. 광범위한 오류 처리 및 검증 메커니즘은 사용자 포트폴리오 또는 시장 데이터 표현의 불일치를 방지하는 데 도움이 되었습니다.

다음은 무엇입니까?

플랫폼을 단순하고 직관적으로 유지하면서 사용자 정의 거래 알고리즘 및 추가 차트 유형과 같은 고급 기능을 추가할 계획입니다. 또한 더 높은 트래픽 볼륨을 처리하기 위해 서버 리소스를 더욱 최적화하는 방법도 모색 중입니다.

피드백을 환영합니다!

어떤 생각, 피드백, 제안 사항이 있으시면 듣고 싶습니다. 이 프로젝트는 환상적인 학습 경험이었으며 DEV 커뮤니티의 통찰력을 통해 더욱 발전할 수 있기를 바랍니다!

여기에서 사용해 보세요: simul8or.com

위 내용은 시뮬레이션 구축: 처음부터 실시간 거래 시뮬레이터의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!