金融ビッグデータ分析におけるC++並列処理技術

C++ は、マルチスレッドおよびマルチプロセステクノロジーを使用して金融ビッグデータ分析の並列処理を実現し、頻繁なメモリアクセスを必要とするマルチスレッドおよびマルチプロセスコンピューティング集約型のタスクに適しており、データ分析のパフォーマンスと効率を向上させます。 。

金融ビッグデータ分析におけるC++並列処理技術

金融業界によって生成されるデータの量は劇的に増加し、ビッグデータ分析の需要はますます緊急になっています。 C++ は、その高いパフォーマンスと並列処理機能により、金融ビッグ データ分析に理想的な選択肢となっています。

並列処理テクノロジー

C++ は、マルチスレッドやマルチプロセスなどの並列処理テクノロジーを提供します:

• マルチスレッド: 複数のスレッドを作成して、異なるタスクを同時に実行し、同じメモリを共有します。スペース、頻繁に記憶する必要があるアプリケーションに適しています 訪問の状況。

  #include <thread>
  
  void task1() { ... }
  void task2() { ... }
  
  int main() {
  std::thread t1(task1);
  std::thread t2(task2);
  t1.join();
  t2.join();
  return 0;
  }

• マルチプロセス: 複数のプロセスを作成して、異なるタスクを同時に実行します。各プロセスは、コンピューティング集中型のタスクに適した独立したメモリ空間を持ちます。

  #include <cstdlib>
  
  void task1() { ... }
  void task2() { ... }
  
  int main() {
  pid_t child1 = fork();
  if (child1 == 0) {
    task1();
    exit(0);
  }
  pid_t child2 = fork();
  if (child2 == 0) {
    task2();
    exit(0);
  }
  waitpid(child1, NULL, 0);
  waitpid(child2, NULL, 0);
  return 0;
  }

実際的なケース

過去の株価の移動平均を計算する財務データ分析アプリケーションを作成します:

#include <vector>
#include <thread>

struct StockData {
  std::string ticker;
  std::vector<double> prices;
};

void calculateMovingAverage(StockData& stock_data, int window_size) {
  for (size_t i = 0; i < stock_data.prices.size() - window_size + 1; i++) {
    double sum = 0;
    for (size_t j = 0; j < window_size; j++) {
      sum += stock_data.prices[i + j];
    }
    stock_data.prices[i] = sum / window_size;
  }
}

int main() {
  std::vector<StockData> stocks = {{"AAPL", {}}, {"MSFT", {}}};
  // 填充股票数据
  // ...

  std::vector<std::thread> threads;
  for (auto& stock : stocks) {
    threads.emplace_back([&stock] { calculateMovingAverage(stock, 5); });
  }

  for (auto& thread : threads) {
    thread.join();
  }

  // 打印计算结果
  // ...
  return 0;
}

この場合、複数のスレッドを作成し、各スレッドが株価を計算します 移動平均は効果的に並列化されます計算プロセス。

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