多线程编程和并行计算的实例:期货交易及打车软件算法

解决现实生活中的问题时，多处理器和多核系统的普及使并行计算成为一个关键的性能提升手段。在这篇博客中，我们将通过深入讨论两个引人入胜而又具有实际意义的场景——期货交易和打车匹配算法，来展示并行计算如何在实际问题中为我们带来显著优势。

期货交易与多线程编程

期货交易概念：期货交易是一种金融交易，涉及到双方通过交易所买卖未来交付的资产或者现金结算的合约。期货合约是一种标准化合约，规定了一定数量和品质的资产在未来某一时间以约定价格交付。交易的对象可以是各种商品（如农产品、矿产、石油）或者金融工具（如货币、债券、指数）。期货合约为交易双方提供了降低价格波动风险的机会，也允许投资者获得潜在的投机收益。

期货交易与股票交易的对比：

交易对象不同：期货交易涉及各种商品和金融工具，而股票交易是买卖公司的股份。
杠杆效应：期货交易通常具有杠杆效应，只需要支付一部分的保证金就能参与交易。而股票交易一般要求全额支付交易金额（或使用保证金交易）。
合约到期：期货合约具有固定的到期日期，在该日期之前做出履行或平仓操作。股票交易没有固定到期，可无限期持有股票。
交易方向：期货交易允许投资者通过做空合约来盈利，预测价格下跌。而股票交易主要是做多策略，涨价时获利。
交易手续费：期货交易手续费通常较低，因为合约是标准化的，交易相对简单。股票交易费用可能较高，包括交易佣金、印花税等。
风险管理：期货交易通过保证金和日终结算制度，可以更好地管理风险。股票交易的风险控制依赖于投资者自身的风险管理能力。

总之，期货交易和股票交易在交易对象、杠杆效应、合约到期、交易方向、手续费和风险管理等方面具有显著差异。投资者根据自身经验、风险承受能力和投资目标来选择合适的交易市场。

期货交易的流程和盈利方式:假设我们有一个玉米农场主（卖方）和一个玉米加工厂主（买方）进行期货交易。玉米农场主预计将在 $6$ 个月后收获 $10, 000$ 磅玉米。为了保证价格波动风险，双方决定进行期货交易。

确定期货合约：
双方通过交易所来创建一个期货合约，该合约规定以固定价格（如每磅2美元）在6个月后交付10,000磅玉米。农场主持有合约的空头（卖空）仓位，而加工厂主持有合约的多头（买多）仓位。
期货交易流程：
期货交易需要支付保证金，这是参与交易所需的最低金额。假设保证金率为10%，则双方分别需支付 $10, 000$ 磅 $2\times 2$ 美元 $000\times 10\% = 2,000$ 美元。此外，每天会进行盯市结算，即按照市场价对未平仓合约的盈亏进行结算。
盈利方式与可能的盈亏情况：
a) 假设6个月后，玉米市场价格上涨至每磅 $2.5$ 美元。加工厂主在期货市场买入 $10, 000$ 磅玉米的价格为每磅 $2$ 美元，而在现货市场中，同样数量的玉米的价格为每磅 $2.5$ 美元。因此，加工厂主通过期货合约节省了 $0.5$ 美元/磅，获得了 $5, 000$ 美元的收益。这种情况下，农场主虽然未能从高价格中获益，但仍能锁定收入，规避价格波动风险。

b) 假设 $6$ 个月后，玉米市场价格下跌至每磅 $1.5$ 美元。农场主在期货市场以每磅 $2$ 美元的价格卖出，而在现货市场中，同样数量的玉米价格仅为每磅 $1.5$ 美元。因此，农场主通过期货合约避免了 $0.5$ 美元/磅的损失，获得了 $5, 000$ 美元的收益。而加工厂主未能从低价中获益，但保证了稳定的现货价格。

可能的意外情况：
a) 在交易过程中，如果期货价格波动较大，可能导致保证金不足。交易所可能会调高保证金要求或发出追加保证金通知。
b) 交易所可能根据市场需求或政策调整改变期货合约规格。
c) 如果合约持有者没有在到期前平仓，交货程序可能会根据交易所的规定进行。对于不希望实际交付或接收货物的投资者来说，务必在到期前将仓位平仓。
d) 缺乏市场监管和合规性可能导致操纵市场、内幕交易等问题。

通过以上示例，我们可以看到期货交易可以帮助投资者规避价格风险，投机者则可以从预测价格波动中获得盈利。然而，交易中可能遇到意外情况，因此参与者需要对交易规则及市场风险有足够的了解。

为什么期货无论价格涨跌都可以盈利

以金期货为例。假设投资者A预测金价将上涨，他选择做多1份金期货合约。在购买期货合约时，只需支付初始保证金，假设为1000美元。

价格上涨情况：
假设金价从每盎司1500美元上涨到1600美元，每盎司涨幅为100美元。A的做多仓位获得了盈利。投资者A可以平仓卖出合约，获得100美元的收益（不考虑手续费等成本）。
价格下跌情况：
此时，投资者B预测金价将下跌，他选择做空1份金期货合约。与做多相反，做空期货是以出售合约为手段，押注价格将下跌。

假设金价从每盎司1500美元下跌到1400美元，每盎司跌幅为100美元。B的做空仓位获得了盈利。投资者B可以平仓买回合约来锁定收益，获得100美元的收益（同样不考虑手续费等成本）。

这个示例表明，在期货市场中，投资者可以通过做多(先低买后高卖)或做空(先高卖后低买)期货合约来实现盈利，无论期货价格是上涨还是下跌。而在股票市场中，投资者通常获得收益的方式是购买股票并等待股价上涨（即做多）。虽然有些地区的股票市场也可以通过卖空策略来盈利，但这在很多市场中是受限制的。相比之下，期货市场在交易策略和盈利方式上提供了更大的灵活性。

多线程编程的概念和背景

多线程编程概念简介：多线程编程是一个编程范式，它的核心思想是将一个程序的执行拆分为多个可以同时运行的线程。在单核处理器系统中，多个线程在逻辑上同时运行，而在多核处理器系统中，多个线程可以物理上同时运行。多线程编程允许程序更有效地使用计算机资源，特别是对于现代多核处理器，提高了程序的响应性和性能。

多线程编程应用于各种场景，例如：

提高程序性能：在数据处理、科学计算、服务器处理请求等方面，多线程可以并行处理任务，提高程序吞吐量。
提高响应性：在用户界面(UI)程序中，一个线程可以用来显示、用户交互，另一个线程执行计算任务，避免界面冻结。
资源共享：多线程可以让多个任务共享相同的资源，如数据库连接、文件操作等。
模拟现实世界：物理计算、游戏等领域，多线程可模拟现实世界多个并发事件。

如何在C++中使用多线程编程：从C++11开始，C++标准库提供了多线程支持，如、、、等。以下是一个简述如何在C++中使用多线程编程的步骤：

包含必要的头文件，例如、。
定义线程函数或使用lamda表达式，包含线程要执行的任务。
创建线程对象，传递线程函数和任何其它必要参数（若有）。
为保护共享资源，使用互斥量（std::mutex）、原子操作（std::atomic）等，确保数据的一致性和正确性。
使用条件变量(std::condition_variable) ，处理线程间的通知与等待。
在完成任务后，调用线程对象的join()方法，以等待线程执行结束。
在复杂情况下，可以使用更高级别的同步如信号量、屏障等。

需要注意的是，在C++中编写多线程程序时，需要了解并发编程常见的问题，如死锁、竞态条件、资源竞争等，以避免潜在的问题。

模拟交易过程的程序

该C++程序用于模拟期货交易中不同品种商品的价格时序变动和10个交易者的交易行为，同时使用多线程模拟交易者行为。在以下代码中，我们使用C++11的和构建了一个基本的多线程程序。请注意，需要使用C++11或更高版本的编译器才能正确运行此代码。本例中的多线程仅用于模拟目的，并未实现完全的并发控制。在实际项目中，可能需要深入研究并发和同步以保证数据一致性和正确性。本程序中的交易者会随机的更改商品价格，买入或卖出商品。

#include #include #include #include #include #include #include using namespace std;// g++ future_market.cpp -o exe "-std=c++11"std::mutex mtx; // 线程之间共享的互斥// 商品类别class Commodity {public:std::string name;double price;Commodity(const std::string& name, double initial_price): name(name), price(initial_price) {}};// 交易者类别class Trader {public:std::string name;// 买入和卖出方法void buy(const Commodity& commodity, double price, double QUANT) const{std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);std::cout << name << " \033[32m买入\033[0m " << QUANT << " 手 " << commodity.name << " \033[1m以价格 " << price << std::endl;}void sell(const Commodity& commodity, double price, double QUANT) const{std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);std::cout << name << " \033[32m卖出\033[0m " << QUANT << " 手 " << commodity.name << " \033[1m以价格 " << price << std::endl;}Trader(const std::string& name) : name(name) {}};void store_price_history(const std::vector<Commodity>& commodities, int time) {std::ofstream history("price_history.txt", std::ios::app);history << "Time: " << time << std::endl;for (const auto& commodity : commodities) {history << commodity.name << " price: " << commodity.price << std::endl;}history.close();}void trader_action(const Trader& trader, std::vector<Commodity>& commodities) {std::default_random_engine RAND_ENG(std::time(0));std::uniform_int_distribution<int> COMMODITY_DIST(0, commodities.size() - 1);std::uniform_real_distribution<double> PRICE_VAR(-1.0, 1.0);std::uniform_real_distribution<double> QUANT_DIST(1.0, 10.0);std::bernoulli_distribution action_distr(0.5);for (int TIME = 0; TIME < 100; ++TIME) {int RAND_INDEX = COMMODITY_DIST(RAND_ENG);double QUANT = QUANT_DIST(RAND_ENG);commodities[RAND_INDEX].price += PRICE_VAR(RAND_ENG);store_price_history(commodities, TIME);std::cout<<" ------ 时间:第 "<<TIME/25+1<<" 周 星期 "<<(TIME/5)%5+1<<" 第 "<<TIME%5+1<<" 个交易时 ------ "<<std::endl;if (QUANT_DIST(RAND_ENG)>7.0 || QUANT_DIST(RAND_ENG)<3.0) {cout<<" 无 交 易 "<<endl;continue;}if (action_distr(RAND_ENG)) {trader.buy(commodities[RAND_INDEX], commodities[RAND_INDEX].price, QUANT);} else {trader.sell(commodities[RAND_INDEX], commodities[RAND_INDEX].price, QUANT);}}}int main() {cout<<" ================ 期 货 模 拟 交 易 程 序 ================= "<<endl;std::vector<Trader> traders = {{"李想"},{"王潮"},{"刘畅"},{"陈鱼"},{"吴恙"},{"徐愿"},{"胡岚"},{"朱梦"},{"林溪"},{"何华"}};std::vector<Commodity> commodities = {{"大豆", 900.0},{"玉米", 500.0},{"金属镍", 1200.0},{"金属铜", 6300.0},{"金属银", 9995.0},{"棕榈油", 1800.0}};std::vector<std::thread> threads;for (const auto& trader : traders) {threads.push_back(std::thread(trader_action, std::ref(trader), std::ref(commodities)));}for (auto& t : threads) {t.join();}return 0;}

运行结果:

打车软件的匹配算法与并行计算

并行计算的概念和背景

并行计算概念：并行计算是指在多处理器或多核系统上同时进行多个相互独立的计算任务，以加速整体程序执行速度。这个方法可以提高计算机系统的性能，加快问题解决的速度，并使得大规模、复杂的问题得以解决。

应用背景：并行计算在许多领域具有较高的实用价值，例如科学计算、图像处理、人工智能、数据挖掘、金融交易等。随着多核处理器技术的发展和市场普及，越来越多的业务需求可以通过并行计算来实现性能和效率的提升。

C++中使用并行计算：C++本身不提供直接的并行计算支持，但可以通过以下几种方式进行并行计算：

OpenMP：OpenMP（Open Multi-Processing）是一个基于C、C++和Fortran语言的并行编程框架，支持共享内存多核处理器的并行计算。使用OpenMP，可以借助编译器提供的指令和运行时库来为已存在的代码添加并行计算功能。例如，在C++中，可能使用以下代码创建一个并行for循环：

#pragma omp parallel forfor (int i = 0; i < n; i++) {// 并行执行的代码}

C++11线程库：C++11引入了新的线程库，允许程序员使用线程、互斥量、条件变量等组件来实现并行性。这个库提供了对原始线程库如POSIX线程和Windows线程的高级抽象，使得在C++程序中实现并行计算更为简便。例如：

#include void my_function() {// 你希望并行执行的代码}int main() {std::thread t1(my_function);std::thread t2(my_function);t1.join();t2.join();return 0;}

C++17中的并行算法库：C++17标准加入了支持并行执行的算法库，如std::sort等。借由执行策略，可以方便地将常用算法调整为并行版本。例如：

#include #include #include int main() {std::vector<int> data = { /* 一些数据 */ };std::sort(std::execution::par, data.begin(), data.end());return 0;}

第三方库：还有一些专门用于C++的并行计算库，如Intel线程构建块（TBB）、Boost.Asio和CUDA等。这些库根据不同需求，提供了各种并行计算方法，使并行计算更为高效。

模拟打车匹配过程的程序

$m$ 个乘客呼叫出租车,附近的出租车一共有 $n$ 辆,出租车类和乘客类都带有整数坐标属性,并且优先匹配距离乘客更近的出租车给乘客;

#include #include #include #include #include class Coordinate {public:int x, y;Coordinate(int x, int y) : x(x), y(y) {}};double distance(const Coordinate& a, const Coordinate& b) {return std::sqrt(std::pow(a.x - b.x, 2) + std::pow(a.y - b.y, 2));}void assign_taxi(int i, const std::vector<Coordinate>& passengers, const std::vector<int>& taxi_status, const std::vector<Coordinate>& taxis, std::vector<int>& assigned_taxi) {int closest_taxi = -1;double min_distance = std::numeric_limits<double>::max();for (int j = 0; j < int(taxis.size()); ++j) {if (taxi_status[j] == 0) {double curr_distance = distance(passengers[i], taxis[j]);if (curr_distance < min_distance) {min_distance = curr_distance;closest_taxi = j;}}}if (closest_taxi != -1) {assigned_taxi[i] = closest_taxi;}}int main() {// 初始化乘客和出租车状态;std::vector<Coordinate> passengers = {{0,0},{1,9},{2,7},{8,1}};std::vector<Coordinate> taxis = {{1,1},{5,5},{7,7}};int m = int(passengers.size());int n = int(taxis.size());std::vector<int> assigned_taxi(m, -1);std::vector<int> taxi_status(n, 0); // 0 表示空闲，1 表示已被匹配std::mutex mtx;// 并行匹配过程;#pragma omp parallel forfor (int i = 0; i < m; ++i) {assign_taxi(i, passengers, taxi_status, taxis, assigned_taxi);if (assigned_taxi[i] != -1) {mtx.lock();if (taxi_status[assigned_taxi[i]] == 0) {taxi_status[assigned_taxi[i]] = 1;} else {assigned_taxi[i] = -1;}mtx.unlock();}}// 输出匹配结果;for (int i = 0; i < m; ++i) {if (assigned_taxi[i] != -1) {std::cout << "\033[32m乘客\033[0m " << i << " 已匹配至 \033[32m出租车\033[0m " << assigned_taxi[i] << std::endl;} else {std::cout << "未找到匹配的出租车给乘客 " << i << std::endl;}}return 0;}

注意代码里的这些内容：

变量 std::vector taxi_status(n, 0)，其中 0 表示出租车空闲，1 表示出租车已被匹配。
将出租车分配逻辑单独封装到了 assign_taxi 函数，来方便重复调用。
使用了互斥锁 std::mutex mtx 来保护 taxi_status。当尝试分配车辆时，会首先检查之前的状态。如果出租车是空闲的，则将其状态设置为已被匹配，同时更新匹配列表。

注意本代码使用贪心算法，可能并不是全局最优解，如果考虑全局最优，需要引入其他的算法。

运行结果:

多线程编程和并行计算的实例:期货交易及打车软件算法