高频交易（HFT）不仅关注交易频率，还强调决策延迟的可预测性和可压缩性。文章分析了HFT的延迟链，从撮合引擎到订单执行的各个环节，探讨了优化空间及所需的硬件与软件成本。HFT的盈利来源于速度优势，包括信息速度、队列优先级和撤单速度。同时，文章讨论了HFT的定义、行业参与者、盈利上限及延迟预算分解，强调低延迟系统的设计原则和工程挑战。

本文探讨了交易所的核心系统及其工程复杂性，主要包括订单网关、撮合引擎、行情系统、清算与风控、结算与账户。撮合引擎是关键组件，负责高频交易的订单处理，要求延迟极低。前置风控确保订单合法性，防止错误交易。文章分析了交易所的技术架构、低延迟优化手段及未来发展方向，强调系统设计的严谨性和不可逆性。

sockudo-ws 是为 Rust 设计的超低延迟 WebSocket 库，适用于高频交易和实时系统，兼容 Tokio 和 Axum，性能优于其他 Rust 库，支持多种特性组合，适合极低延迟应用。

.NET Cap是一个开源分布式事务框架，适用于电商等高频交易场景。通过可靠消息投递和异步解耦，它解决了数据一致性和高并发问题，支持企业实现亿级流水，提升服务可用性和性能，降低技术成本。

在金融市场中，毫秒差异决定交易成败。优化某金融机构的API后，发现.NET 10的本机AOT编译显著提升性能，API启动时间从70ms降至14ms，内存占用减少50%。在高频交易和实时数据处理场景中，吞吐量提升超过126%。Native AOT已成为金融科技领域的最佳实践。

本研究针对高频交易中的回报预测标签不平衡问题，利用深度学习框架成功预测中国期货市场的高频回报，代码已公开，具有应用潜力。

本文讨论了低延迟交易系统的工程设计，强调在C++中实现高效交易系统的重要性。演讲者分享了优化数据结构（如订单簿）和使用低延迟编程技术的经验，以提高交易系统的反应速度和准确性。同时，提到共享内存和网络编程的最佳实践，以确保高频交易中的快速数据传输和处理。

本文探讨了深度神经网络在金融市场预测中的应用，特别是股票和外汇期货的策略回测。研究表明，结合多种模型可以有效学习股票价格波动，提升预测准确性，并提出了优化高频交易策略的新算法和方法。此外，研究还揭示了市场动态与高频交易活动之间的非线性关系，利用社交媒体数据和宏观经济指标进行分析。

该研究探讨了强化学习在高频交易中的应用，提出了一种优化交易执行的离线强化学习模型（ORDC），有效缓解了过拟合问题。实验结果表明，该方法提升了交易策略的适应性和盈利能力，显示出在统计套利领域的重要潜力。

AMD推出Alveo UL3524 FPGA，为高频交易者提供超低延迟的人工智能，延迟时间不到3ns。该卡基于16纳米Virtex UltraScale+ FPGA，支持客户部署自己的算法，也支持开源FINN开发框架。