掌握C++在Order-Book中的应用

需积分: 9 0 下载量 199 浏览量 更新于2024-12-21 收藏 8KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Order-Book" Order-Book(订单簿)是金融市场中一个核心的数据结构,尤其在高频交易、算法交易以及衍生品交易中扮演着至关重要的角色。Order-Book记录了当前市场上所有的买卖订单,包括订单价格和相应的订单量,并按照价格优先和时间优先的原则排列,以实现交易的高效匹配。 在技术实现方面,Order-Book通常需要支持以下功能: 1. 订单的插入:新订单进来时,系统需要将其插入到正确的位置。 2. 订单的取消:当交易者取消一个订单时,系统需要从订单簿中移除该订单。 3. 订单的执行:当买卖价格匹配时,系统需要执行交易并更新订单簿。 4. 数据的查询:交易者和系统需要能够查询当前的买卖报价和深度(即某一价格水平上的订单量)。 编程语言方面,C++因为其性能上的优势,常被用于实现Order-Book。C++能够提供足够的系统资源控制和高效的执行速度,这对于处理高频交易系统中的大量数据和实时性要求非常重要。 在C++中实现Order-Book时,可能需要使用以下技术和概念: - 标准模板库(STL)中的数据结构,如map或multiset,来存储和管理订单。 - 迭代器和算法,用于在数据结构中高效地遍历和操作订单。 - 多线程编程,以处理并发的订单提交和处理。 - 锁机制,如互斥锁(mutexes)和读写锁(read-write locks),用于同步访问共享资源,防止数据竞争和条件竞争。 - 内存管理,使用智能指针(如unique_ptr和shared_ptr)来自动管理内存,避免内存泄漏。 - 性能优化,可能包括编译器优化选项、内联函数、循环展开等。 - 考虑到交易系统的严格实时要求,实时操作系统(RTOS)或Linux下的实时扩展(如PREEMPT_RT补丁)可能被用于提高操作的实时性。 在处理高频交易系统的Order-Book时,性能优化是非常关键的,任何延迟都可能导致重大的经济损失。因此,算法的效率、数据结构的选择以及底层硬件的利用率都是需要仔细考虑的因素。 在实际的系统开发中,Order-Book可能还涉及到更高级的特性,比如: - 部分填充(partial fills):订单可以被部分执行,而不是完全匹配。 - 隐藏订单(hidden orders):订单可以设置为隐藏状态,不显示在公开的订单簿中。 - Iceberg orders:订单量大的时候,隐藏大部分订单量,只显示一部分,以避免市场对大单的敏感性。 Order-Book系统的测试也是一个重要方面。需要对系统的鲁棒性、性能和准确性进行严格的测试,确保它能够在各种市场状况下稳定运行。 对于本压缩包子文件的文件名称列表“Order-Book-master”,它表明这是一个包含Order-Book系统的主版本或基础版本。在版本控制的语境中,这样的命名通常意味着这个版本包含了该项目的基础代码和功能。如果是存放在像GitHub这样的代码托管服务上,用户可以根据这个文件夹名来检出(checkout)项目的基础代码。 在使用和维护Order-Book时,开发者和运维人员需要具备高度的专业知识和对金融市场交易规则的深入理解,以确保系统的稳定运行和合规性。

使用映射算法将 ER 架构映射到关系数据库架构。使用以下表示法表示生成的关系数据库架构:PK 表示主键,AK 表示备用键,FK 表示外键,并带有指向相应表(主键)的箭头 Book Entity (Strong) - Title (single valued, simple string) - ISBN (single valued, simple alphanumeric string), pk - Edition (single valued, simple numeric) - Date of Publication (single valued, composite concatenation of characters and numbers) - Price (single valued, simple floating point number) - Book Description (single valued, simple string) Author Entity (Strong) - Author Name - Author_id, pk Publisher Entity (Strong) - Publisher id (single value, simple numeric), pk - Publisher Name (single valued, simple string) - Address (single valued, simple string) - together the publisher name and address could make an alternate key because no to publishers can have the same name and address Customer Entity (strong) - Customer_id (single valued, simple string), pk - Name (composite one value for first, middle and last name, simple string) - Mailing Address (single valued, simple string) - Credit Card Number and Expiration Date (single value, simple numeric sequence), alternate key - Phone Number (single value, simple alphanumeric string) - Email Address (single valued, simple alphanumeric string) Shipment (strong) - Date of Shipment ( single valued, composite of strings and numbers) - Tracking Number (single valued, simple alphanumeric string), pk - Date of Expected Delivery ( single valued, compoite of strings and numbers) Order (Strong) - Order Number (single valued, simple number), pk - Mailing Address (single value, simple string) - Method of Shipment (single value, simple string) - Date and Time of Order (when the order was placed) - Total Price of the Order (multivalue, composite) Promotion (strong entity type ) - Promotion id number, pk - Percentage Discount Points (single value, simple float) - Duration of Promotion (start date and end date) ( composite attributes like the dates above) Line Item(weak entity type) - Total price for each book that is ordered (single value, two place precision float) - Quantity of each item ordered Category (strong entity) - Category ID (single value, simple numeric), pk - Category Name (single value, simple string),

2023-06-11 上传

编写一个 SQL 查询,筛选出过去一年中订单总量 少于10本 的 书籍 ,不考虑 上架(available from)距今 不满一个月 的书籍。并且 假设今天是 2019-06-23。 建表语句如下: Create table If Not Exists Books (book_id int, name varchar(50), available_from date); Create table If Not Exists Orders (order_id int, book_id int, quantity int, dispatch_date date); Truncate table Books; insert into Books (book_id, name, available_from) values ('1', 'Kalila And Demna', '2010-01-01'); insert into Books (book_id, name, available_from) values ('2', '28 Letters', '2012-05-12'); insert into Books (book_id, name, available_from) values ('3', 'The Hobbit', '2019-06-10'); insert into Books (book_id, name, available_from) values ('4', '13 Reasons Why', '2019-06-01'); insert into Books (book_id, name, available_from) values ('5', 'The Hunger Games', '2008-09-21'); Truncate table Orders; insert into Orders (order_id, book_id, quantity, dispatch_date) values ('1', '1', '2', '2018-07-26'); insert into Orders (order_id, book_id, quantity, dispatch_date) values ('2', '1', '1', '2018-11-05'); insert into Orders (order_id, book_id, quantity, dispatch_date) values ('3', '3', '8', '2019-06-11'); insert into Orders (order_id, book_id, quantity, dispatch_date) values ('4', '4', '6', '2019-06-05'); insert into Orders (order_id, book_id, quantity, dispatch_date) values ('5', '4', '5', '2019-06-20'); insert into Orders (order_id, book_id, quantity, dispatch_date) values ('6', '5', '9', '2009-02-02'); insert into Orders (order_id, book_id, quantity, dispatch_date) values ('7', '5', '8', '2010-04-13');

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