Was sind die besten Linux-Distributionen für algorithmischen Handel?

Algorithmische Handelssysteme sind weniger „Apps“ und mehr „Pflanzen“: Sie laufen kontinuierlich, verarbeiten Marktdaten, treffen Entscheidungen unter engen Latenzbudgets und müssen während der Volatilität vorhersehbar bleiben. Ihre Wahl der Linux-Distribution wird eine schlechte Strategie nicht in eine gute verwandeln – aber sie wird die Betriebszeit, die Latenzschwankungen, die Häufigkeit von Sicherheitsupdates, das Abhängigkeitsmanagement und die Schmerzhaftigkeit (oder die Leichtigkeit) der Produktionsoperationen beeinflussen.

Im Folgenden finden Sie einen praktischen, infrastrukturfokussierten Leitfaden zu den besten Linux-Distributionen für den algorithmischen Handel – unterteilt nach Anwendungsfall (Forschung vs. Produktion vs. latenzsensitives Trading), mit dem „Warum“ hinter jeder Empfehlung.

Was in einem Handelsbetriebssystem wichtig ist (über „es bootet“ hinaus)

1) Determinismus und Latenzschwankungen (nicht nur niedrige durchschnittliche Latenz)

Für viele Handelsstacks ist der Feind Tail-Latenz: ein paar langsame Wakeups, NIC-Interrupts, die auf beschäftigten Kernen landen, CPU-Frequenzskalierung oder laute Nachbarn (sogar auf Bare Metal aufgrund schlechter IRQ/NUMA-Wahlen). Einige Distributionen erleichtern das „richtige Tuning“ (Kernel-Optionen, Tools, unterstützte Echtzeitvarianten).

2) Stabilität vs. Frische (ein bewusster Kompromiss)

• Stabile/LTS-Distributionen reduzieren betriebliche Risiken und unerwartete Regressionen.

• Rolling/Fast-Release-Distributionen bieten neuere Compiler, Kernel und Python/C++-Toolchains früher – nützlich für Forschungs- und Leistungsarbeiten, aber mit höherer Änderungsrate.

3) Paketierung und Reproduzierbarkeit

Wenn Sie die gleiche Umgebung nicht zuverlässig neu erstellen können (Entwicklung → Staging → Produktion), werden Sie schließlich einen „funktioniert auf meinem Rechner“-Ausfall haben. Starke Paket-Ökosysteme + Container-Tools sind ebenso wichtig wie die Geschwindigkeit des Kernels.

4) Sicherheitslebenszyklus und Compliance

Regulierte Umgebungen benötigen oft vorhersehbare Patching-Zyklen, lange Unterstützungszeiträume, manchmal FIPS-fähige Komponenten und die Zertifizierung durch Anbieter.

5) Treiberunterstützung (Netzwerk ist König)

Ernsthafte Ausführungsstacks erfordern oft hervorragende Unterstützung für Intel/Mellanox NICs, Hardware-Zeitstempelung, PTP, DPDK/XDP/AF_XDP-Experimente und vorhersehbare Kernel-Schnittstellen.

Beste Gesamtentscheidungen (nach Szenario)

A) Produktionshandel (die meisten Teams): Debian Stable / Ubuntu LTS / RHEL-Familie

Wenn Sie den höchsten „Schlaf-nachts“-Faktor wünschen, wählen Sie ein stabiles Basisbetriebssystem und steuern Sie den Rest über festgelegte Pakete, Container und CI.

1) Debian Stable (beste „langweilige, vorhersehbare“ Basis)

Warum es großartig ist

• Konservative, stabile Pakete; weniger Überraschungen.

• Ausgezeichnet für langlaufende Dienste: Feed-Handler, Risiko, OMS, Monitoring, interne APIs.

• Saubere Basislinie zur Härtung.

Was Sie jetzt wissen sollten

• Debians aktuelle stabile Version ist Debian 13 (trixie), mit Updates wie 13.3 veröffentlicht am 10. Januar 2026.

Am besten für

• OMS/Risiko-Dienste, Datenpipelines, interne Tools, colocierte Ausführung, bei der Sie Stabilität priorisieren.

Möglicher Nachteil

• Neuere Sprachlaufzeiten können hinterherhinken (gelöst durch Container, Backports oder selbst erstellte Toolchains).

2) Ubuntu LTS (beste Mainstream-„unterstützte + bequeme“ Option)

Warum es großartig ist

• Riesiges Ökosystem, Dokumentation und Unterstützung durch Anbieter.

• Starke Cloud-Images und vorhersehbare Operationen in gemischten Umgebungen.

• LTS-Versionen sind auf Stabilität mit langer Sicherheitswartung ausgelegt.

Was Sie jetzt wissen sollten

• Ubuntus neueste LTS-Linie umfasst Ubuntu 24.04.x LTS (z.B. 24.04.3 LTS, die als aktuell aufgeführt ist).

• Canonical gibt an, dass LTS 5 Jahre standardmäßige Sicherheitswartung erhält.

Am besten für

• End-to-End-Handelsstacks, bei denen Sie breite Kompatibilität wünschen: Python-Forschung, C++-Ausführung, Kubernetes, CI/CD.

Zusätzlicher Vorteil

• Ubuntu bietet eine Low-Latency-Kernel-Option („aggressivere Präemption“), wenn Sie ein engeres Zeitverhalten benötigen, ohne vollständig in den Echtzeitbetrieb zu gehen.

3) RHEL (und RHEL-ähnlich: Rocky / Alma) für Unternehmensbetriebe und Compliance

Warum es großartig ist

• Starker Unternehmenslebenszyklus und vorhersehbares Änderungsmanagement.

• Oft der einfachste Weg in regulierten Organisationen und für zertifizierte Stacks von Anbietern.

• Red Hat dokumentiert einen 10-Jahres-Lebenszyklus für Hauptversionen.

Was Sie jetzt wissen sollten

• RHEL 10 ist bereits auf dem Markt, mit Punktveröffentlichungen wie 10.0 (Mai 2025) und 10.1 (November 2025) in Red Hats Veröffentlichungsdokumentation.

Rocky Linux

• Unternehmenskompatible Downstream-Version mit klaren Unterstützungszeiträumen (z.B. Rocky 9 Unterstützungsfenster dokumentiert).

AlmaLinux

• Community-gesteuerte Unternehmensdistribution, beschrieben als binär kompatibel mit RHEL.

Am besten für

• Produktionsausführung, bei der Richtlinien/Compliance wichtig sind, lange Unterstützungszeiträume gewünscht werden und Sie eine „Standard-Enterprise“-Basis wünschen.

B) Low-Latency / zeitkritische Ausführung: wählen Sie eine stabile Distribution + RT/Low-Latency-Optionen

Für viele Handelsteams benötigen Sie kein vollständig Echtzeit-Betriebssystem; Sie benötigen wiederholbare niedrige Jitter. Der Sweet Spot ist normalerweise: stabile Distribution + CPU/IRQ/NUMA-Tuning + Zeitsynchronisation + sorgfältige NIC-Konfiguration.

Option 1: RHEL für Echtzeit (unternehmerisches RT)

Red Hat bietet ausdrücklich einen „Echtzeit-Kernel“-Track an, der auf vorhersehbare Reaktionszeiten abzielt.

Am besten für

• Institutionelle Umgebungen, die unterstützte RT-Optionen und dokumentierte Betriebsverfahren benötigen.

Option 2: Ubuntu Low-Latency-Kernel (pragmatische Mittelweg)

Der Low-Latency-Kernel von Ubuntu existiert und basiert auf dem Ubuntu linux-generic Kernel mit Konfigurationen für aggressivere Präemption.

Am besten für

• Colocation-Ausführung, bei der Sie ein verbessertes Zeitverhalten wünschen, ohne die operationale Komplexität von vollem RT.

Option 3: SUSE Linux Real Time / SLE RT (fokussiert auf Determinismus)

SUSE positioniert sein Echtzeit-Angebot rund um deterministische, latenzarme Leistung und präemptive Kerne.

Am besten für

• Umgebungen, die bereits auf SUSE standardisiert sind oder in denen Sie unterstützte RT-Funktionen mit SUSE-Tools wünschen.

C) Forschung & schnelle Iteration: Fedora / openSUSE Tumbleweed / Arch (mit Disziplin)

Diese sind ausgezeichnet, wenn Sie aktiv an Toolchains, Kernels, Python-Stacks, LLVM/GCC, Leistungswerkzeugen iterieren und Sie schnell neuere Versionen wünschen.

Fedora (beste „moderne, dennoch professionelle“ Entwicklungsplattform)

Fedora bewegt sich schnell und ist eine gängige Wahl für Entwickler. Die aktuelle Veröffentlichungs-Historie zeigt Fedora 43 als die neueste (Ende 2025).

Am besten für

• Forschungsarbeitsplätze, Prototyping neuer Ausführungskomponenten, Leistungsversuche.

Betriebliche Hinweise

• Behalten Sie Fedora für Entwicklung/Forschung; setzen Sie in der Produktion auf Debian/Ubuntu LTS/RHEL-Familie, es sei denn, Sie haben eine starke Änderungssteuerung.

openSUSE Tumbleweed (Rolling Release mit Snapshot-Struktur)

Tumbleweed ist ausdrücklich eine Rolling-Release-Distribution, die in Snapshots geliefert wird.

Am besten für

• Ingenieure, die die Vorteile von Rolling Releases wünschen, aber das „Snapshot“-Konzept für Rollback/Reproduzierbarkeit schätzen.

Arch (leistungsstark, aber Sie tragen das Risiko)

Großartig für hochgradig angepasste Entwicklungsumgebungen; weniger ideal für konservative Produktionen, es sei denn, Ihr Team ist diszipliniert in Bezug auf Pinning und Neubauten.

Schnelle Entscheidungsmatrix

„Fortgeschrittene“ Realität: Die Distribution ist weniger wichtig als Ihr Tuning und Ihre Bereitdisziplin

Keine Distribution wird Ihnen helfen, wenn:

• IRQs auf demselben Kern wie Ihr Strategie-Thread landen,

• der CPU-Gouverneur unvorhersehbar skaliert,

• Ihr Prozess über NUMA-Knoten migriert,

• die Zeitsynchronisation unter Last abdriftet,

• Abhängigkeiten nicht festgelegt sind.

Wenn Ihnen die Ausführungsqualität wichtig ist, konzentrieren Sie sich auf diese tragbaren Praktiken (funktioniert auf jeder guten Distribution):

Low-Jitter-Checkliste (hohe Auswirkung)

• CPU-Isolierung & Pinning: isolieren Sie Kerne für die Strategie; pinnen Sie Threads; halten Sie die OS-Hauswirtschaft woanders.

• IRQ-Affinität: binden Sie NIC-Interrupts von den Strategie-Kernen weg; validieren Sie mit /proc/interrupts.

• NUMA-Disziplin: pinnen Sie Speicherzuweisungen und Threads an denselben NUMA-Knoten wie die NIC-Warteschlange.

• Deaktivieren Sie tiefe C-Zustände / optimieren Sie P-Zustände: reduzieren Sie die Wachlatenzspitzen.

• NIC-Warteschlangen und RPS/XPS: richten Sie RX/TX-Warteschlangen auf dedizierte Kerne aus; vermeiden Sie versehentliche Konflikte.

• Zeitsynchronisation: verwenden Sie chrony/PTP, wo es angebracht ist; stellen Sie stabile Zeiten unter Last sicher.

• Messen, nicht raten: verwenden Sie Latenz-/Jitter-Tools (z.B. zyklische Latenztests, perf, eBPF-Proben).

Bereitstellungsdisziplin

• Reproduzierbare Builds (festgelegte Abhängigkeitsdateien; unveränderliche Artefakte).

• Container für Konsistenz im Userland; stabiles Host-OS für Kernel + Treiber.

• Canary-Rollout für neue Kernel, NIC-Treiber und libc/Toolchain-Änderungen.

Praktische Empfehlungen (wenn Sie eine „beste Antwort“ möchten)

1. Wenn Sie heute einen Produktions-Algorithmus-Stack aufbauen:
   Ubuntu 24.04 LTS oder Debian 13 sind die besten Standardauswahlen für die meisten Teams – stabil, weit unterstützt und leicht zu operationalisieren.

2. Wenn Sie unternehmens-/compliance-lastig sind:
   Gehen Sie zu RHEL 10 (oder Rocky/Alma, wenn Ihre Richtlinie es zulässt) und halten Sie einen strengen Änderungssteuerungsprozess ein.

3. Wenn Sie latenzsensibel sind:
   Verwenden Sie eine stabile Basis (Ubuntu LTS / RHEL-Familie) und übernehmen Sie Low-Latency oder RT-Kerneloptionen nur dort, wo sie sich in Messungen als wertvoll erweisen, nicht reflexartig.

4. Wenn Sie hauptsächlich forschen und schnell iterieren:
   Verwenden Sie Fedora oder Tumbleweed auf Entwicklungsmaschinen; setzen Sie Produktionskomponenten auf stabile/LTS.