Infraestructura para Trading Cuantitativo

Infraestructura para Trading Cuantitativo

Este directorio contiene templates y configuraciones para la infraestructura tecnológica necesaria para operar sistemas de trading cuantitativo a escala profesional.

Estructura

infrastructure/
├── docker/              # Contenedores Docker para servicios
├── kubernetes/          # Orquestación y escalamiento
├── monitoring/          # Monitoreo y alertas
├── data-pipeline/       # Pipelines de datos en tiempo real
└── README.md

Componentes Principales

1. Contenedores Docker

  • Trading Engine: Núcleo de ejecución de estrategias
  • Market Data: Recolección y normalización de datos
  • Risk Management: Sistema de gestión de riesgo en tiempo real
  • Backtesting: Motor de backtesting distribuido
  • Analytics: Análisis de performance y reporting

2. Orquestación Kubernetes

  • Auto-scaling: Escalamiento automático basado en carga
  • High Availability: Configuraciones para alta disponibilidad
  • Service Mesh: Comunicación segura entre servicios
  • Config Management: Gestión centralizada de configuraciones

3. Monitoreo y Observabilidad

  • Métricas: Prometheus + Grafana para métricas
  • Logs: ELK Stack para agregación de logs
  • Tracing: Jaeger para distributed tracing
  • Alertas: Sistema de alertas multi-canal

4. Pipeline de Datos

  • Stream Processing: Apache Kafka + Kafka Streams
  • Real-time Analytics: Apache Flink
  • Data Lake: MinIO para almacenamiento
  • Time Series DB: InfluxDB para datos de mercado

Quick Start

  1. Desarrollo Local: 
    cd docker/
docker-compose up -d
  2. Producción Kubernetes: 
    cd kubernetes/
kubectl apply -f namespace.yaml
kubectl apply -f .
  3. Monitoreo: 
    cd monitoring/
helm install monitoring ./charts/monitoring

Requisitos

  • Docker 20.10+
  • Kubernetes 1.21+
  • Helm 3.0+
  • MinIO/S3 compatible storage
  • PostgreSQL/TimescaleDB

Configuración

Cada componente incluye:

  • Variables de entorno
  • Secrets management
  • Health checks
  • Resource limits
  • Security policies

Escalabilidad

  • Horizontal: Auto-scaling de pods basado en CPU/memoria
  • Vertical: Ajuste automático de recursos
  • Storage: Persistent volumes con auto-provisioning
  • Network: Service mesh para comunicación eficiente

Seguridad

  • RBAC para control de acceso
  • Network policies para aislamiento
  • Secrets encryption en reposo
  • TLS para todas las comunicaciones
  • Compliance con regulaciones financieras