Was ist die PriceONN-Preis-Engine?

Die Preis-Engine von PriceONN ist die Lesepfad-Komponente, die Last-Tick- und 1-Minuten-Kerzen-Abfragen für unsere Charts und die öffentliche Preis-API bedient. Sie nutzt einen In-Memory-Hot-Path-Cache vor einem geshardten Persistenzspeicher.

Was bedeutet p97 < 0,12 ms?

97 von 100 Abfragen sind schneller als 0,12 Millisekunden (120 Mikrosekunden). Die restlichen 3 % fallen in den langen Tail (seltene langsame Ereignisse), beeinflussen aber nicht die typische Nutzererfahrung.

Wie wird die Latenz gemessen?

Jede Minute wählt der Benchmark-Job zufällige aktive Symbole und misst 1.000 indizierte Lesepfad-Abfragen mit einer monotonen, hardwarebasierten Nanosekunden-Uhr. Die ersten 50 Samples gelten als Warm-up; aggregierte p50/p97/p99/Mean/Min/Max werden 35 Tage gespeichert.

Sind die Daten öffentlich?

Ja. Drei offene JSON-Endpunkte unter /api/feed/ liefern Live- und historische Benchmark-Daten. CORS ist offen, keine Authentifizierung nötig, der Datensatz steht unter CC BY 4.0.

Warum ist das schneller als andere Marktdaten-APIs?

Öffentliche Kurs-APIs (Bloomberg, Reuters, TradingView, Yahoo) enthalten Netzwerk-Roundtrip plus serverseitige Kosten - typisch 50-250 ms. Unsere Zahl betrifft nur den Engine-internen Lesepfad; das Netzwerk addiert für jeden Remote-Call dieselben 20-200 ms.

● LIVE-BEWEIS

Engine-Geschwindigkeitstest

Unabhängiger Live-Beweis - Sub-Millisekunden-Abfragelatenz auf der PriceONN-Preis-Engine.

✓ ZIEL ERREICHT

Last-Tick · p97

- ms

p50 - · p99 -

1m candle · p97

- ms

24h Durchschnitt · p97

- ms

gleitender 24-Stunden-Mittelwert

Symbols indexed

in last sample

Selbst nachprüfen offen · ohne Auth

Drei öffentliche JSON-Endpunkte speisen diese Seite. CORS offen, CC BY 4.0 Datensatz.

Web-Verfügbarkeit · unabhängig überwacht via UptimeRobot ↗

So messen wir

1,000 Abfragen / Minute
Nanosekunden-Uhr (monoton, hardwarebasiert)
Erste 50 Samples als Warm-up verworfen
35 Tage öffentliche Historie

Volle Methodik →

Für wen ist das?

Fintech-Apps · Echtzeit-Kurs-Widgets
Algo-Trading · Latenzarmer Preis-Feed
Content-Sites · Minutenaktuelle Kurse

Engine v4.11 · 90+ Symbole (Forex, CFD, Krypto, Indizes, Rohstoffe) · Multi-Source-Aggregation.

Ein menschliches Auge

blinzelt alle

100^ms

Ungefähr die Zeit für ein einzelnes Blinzeln - länger als ein einzelner Netzwerk-Roundtrip.

Im selben Blinzeln

liefert PriceONN

833^tick

100 ms ÷ 0,18 ms p97 = 555+ indizierte Abfragen, bevor Sie zu Ende blinzeln. Median: 250.000 Abfragen.

priceonn-engine ~ /tick-stream

ticks/s 0 serviert 0

Live latency distribution

On-demand 200-sample benchmark, refreshed every 5s. p50 / p97 / p99 marked.

Cumulative distribution

% of queries returning under threshold X - closer to step = lower variance.

p97 timeline

Per-minute p97 over time. Yellow band 2-4 ms · red >4 ms.

🏆 Leistungsbericht - Live 24h

Ehrlich, instrumentiert, öffentlich verifizierbar. Keine Marketing-Behauptungen - nur Messungen.

p50 (median)

- µs

100% under 100µs

p97 (typical)

- ms

- vs 0.18ms

p99 (worst minute)

- ms

spike rare

Stichprobe

minutes

SLA-Transparenz

p50 < 100µs primary

p97 < 0.18ms committed

p97 < 0.12ms aspirational

Branchenposition - vs öffentliche Finanzdaten-APIs

Ehrlicher Hinweis: Nur serverseitige Abfragelatenz. End-to-End-Netzwerk fügt 50-200 ms RTT hinzu. Tier-1-HFT auf FPGA/Kernel-Bypass - anderes Segment.

Wo dies zählt - und wo nicht

✓

Algorithmische Trading-Bots

50-100× schnellerer Backtest.

✓

KI-Finanzassistenten

Engine verbraucht <1% des LLM-Tool-Budgets.

✓

Echtzeit-Dashboards

Sub-ms Engine = sofortiges UX.

Tier-1 HFT (FPGA-Bereich)

Anderer Markt. Citadel-Tier braucht spezielle Hardware.

Aktualisiert alle 30s. Quelle: /api/feed/performance-report.php · 7d · 30d

Industry comparison

Server-side query latency only. Network adds ~20-200ms on top for any remote API.

Source	Typical latency	Scale
PriceONN engine	- ms
Typische interne Quote-DB ¹	1–5 ms
TradingView quote feed ²	~120 ms
Bloomberg Terminal API ³	~50 ms (network)
Refinitiv Eikon / LSEG ⁴	~80 ms
Yahoo Finance public API ⁵	~250 ms

Quellen: Anbieterdokumentation und öffentliche Benchmarks. Die Zahlen stehen für die mediane Roundtrip-Latenz beim Abruf einer Last-Tick-Quote und können je nach Symbol, Region und Abo variieren. PriceONN-Wert ist nur die serverseitige Engine-Latenz; das Netzwerk addiert 20-200 ms.

Was bedeuten p50, p97, p99?

Perzentile beschreiben, wie sich eine Abfrage über viele Samples verhält - besser als Mittelwerte, die langsame Fälle verbergen.

p50 · Median

Die Hälfte aller Abfragen ist schneller als dieser Wert.

Primäre Leistungsgarantie. Konsistent < 100µs Medianwerte - auf dieser Seite live verifizierbar.

p97

97 von 100 Abfragen sind schneller als dieser Wert.

Tail-Latenz-Budget. Typisch < 0.18 ms. Kurze Cache-Miss-Spitzen (Mongo-Checkpoint) sind real und im Live-Histogramm sichtbar.

p99

99 von 100 Abfragen sind schneller als dieser Wert.

Der "Tail" - nur 1% der Abfragen sind langsamer. Grenze seltener Spitzen.

Methodik & Transparenz

Jede Minute führt ein automatisierter Benchmark 1.000 indizierte Last-Tick- und 1-Minuten-Kerzen-Abfragen gegen die Live-PriceONN-Engine aus - derselbe Codepfad, den unsere öffentliche Preis-API verwendet. Latenz wird mit einer monotonen Nanosekunden-Uhr gemessen; die ersten 50 Samples gelten als Warm-up. Aggregierte Minutenstatistiken (p50, p97, p99, Mean, Min, Max) werden in einem öffentlichen Datensatz für 35 Tage gespeichert.

Anyone can verify these numbers using the public JSON endpoints below. CORS is open, no authentication required.

/api/feed/benchmark.php history?range=24h range=7d range=30d

Häufige Fragen

Warum kann ich den Produktions-Endpunkt nicht direkt testen?

/api/feed/benchmark.* ist öffentlich für Verifikation. Produktions-Endpunkte sind hinter API-Auth - Anti-Abuse, Rate-Limit pro Lizenz, Kunden-SLA. Benchmark läuft auf demselben Code-Pfad und derselben Infrastruktur. Standard-B2B-Praxis.

Warum sehe ich gelegentliche Spitzen im Histogramm?

Sub-Millisekunden-Infrastruktur hat unvermeidbares Tail-Rauschen: MongoDB-Checkpoints, Query-Plan-Reevaluation, OS-Scheduling. Wir verstecken sie nicht. p50 < 100µs ist der Boden; p97 < 0.18 ms ist typisch.

Was ist die End-to-End-Latenz für einen Remote-API-Konsumenten?

Engine-Latenz ist das, was hier gemessen wird: 65µs Median. End-to-End hängt vom Netzwerkabstand ab - typisch 50-200 ms RTT. Unsere Latenz verbraucht <1% des Total-RTT.