Low-Latency Response Systems for Cryptocurrency Listings

Thesis title: Nízkolatenční systémy pro reakci na zalistování kryptoměn
Author: Šuster, Jiří
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Zeman,
Opponents: Zeman, Václav
Thesis language: Česky
Abstract:
Tato diplomová práce zkoumá, zda je možné dosáhnout zisku při zalistování nových kryptoměn na burzu Binance v běžných domácích podmínkách, tedy bez profesionální infrastruktury či nízkolatenčního připojení. Práce popisuje návrh a implementaci dvou částí systému: notifikačního bota detekujícího nové zalistování a obchodního bota, který se pokouší provést nákup a následný prodej v řádu milisekund. Vývoj probíhal iterativně se zaměřením na měření latence a postupné zrychlování jednotlivých kroků. Výsledky ostrého testu ukazují, že i přes výrazné softwarové optimalizace není možné dosáhnout latence potřebné pro ziskový obchod. Síťová odezva v řádu desítek milisekund zůstává hlavním omezením a provedený test vedl ke ztrátě 40 % investovaných prostředků. Práce dochází k závěru, že v domácích podmínkách je dosažení zisku při zalistování nových tokenů velmi nepravděpodobné.
Keywords: Kryptoměny; Binance; optimalizace výkonu; latence; automatizované obchodování
Thesis title: Low-Latency Response Systems for Cryptocurrency Listings
Author: Šuster, Jiří
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Zeman,
Opponents: Zeman, Václav
Thesis language: Česky
Abstract:
This thesis examines whether it is possible to achieve profit during the listing of new cryptocurrencies on the Binance exchange under typical home conditions, that is, without professional infrastructure or low-latency connectivity. The thesis describes the design and implementation of two parts of the system: a notification bot that detects new listings and a trading bot that attempts to perform a buy and subsequent sell operation within milliseconds. Development was done in iterations with focus on measuring latency and gradually optimizing the speed of individual steps. The results of real-world testing show that, despite significant software optimizations, it is not possible to achieve the latency required for profitable trading. Network response times in the order of tens of milliseconds remain the main limiting factor, and the conducted test resulted in a loss of 40% of the invested funds. The thesis concludes that, under home conditions, achieving profit during the listing of new tokens is highly unlikely.
Keywords: Binance; Cryptocurrency; performance optimization; latency; automated trading

Information about study

Study programme: Znalostní a webové technologie
Type of study programme: Magisterský studijní program
Assigned degree: Ing.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Informatics and Statistics
Department: Department of Systems Analysis

Information on submission and defense

Date of assignment: 16. 9. 2025
Date of submission: 28. 11. 2025
Date of defense: 19. 1. 2026
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/93310/podrobnosti

Files for download

    Last update: