quantlib的非循环访问者模式分析
quantlib函数 -回复
quantlib函数-回复QuantLib是一种广泛用于金融衍生品定价和风险管理的开源库。
它提供了一揽子功能和数值方法,用于计算各种金融产品(如期权、利率衍生品和信用衍生品)的定价。
QuantLib的函数库在QuantLib中,有许多不同类型的函数可以用于执行各种金融计算。
这些函数涵盖了数据结构、定价模型、数值算法、日期计算以及其他与金融相关的操作。
以下是一些主要的QuantLib函数:1.定价函数:QuantLib提供了一系列定价函数,用于计算各种金融产品的价格。
这些函数基于不同的数值方法和模型,可根据产品的特性选择合适的方法进行定价。
例如,Black-Scholes定价函数可用于计算期权的价格,而Hull-White定价函数可用于计算利率衍生品的价格。
2.数值方法函数:QuantLib提供了多种数值方法函数,用于解决金融计算中的数值问题。
这些方法包括数值积分、数值微分、数值优化等。
通过使用这些函数,用户可以在计算中选择最适合自己需求的数值方法。
3.日期计算函数:QuantLib提供了一整套日期计算函数,用于处理与金融产品相关的日期操作。
这些函数可以计算相对日期(如到期日、结算日等),也可以处理具体日期(如加减天数、季度等)。
4.金融模型函数:QuantLib提供了多种金融模型函数,用于构建金融产品的定价模型。
这些模型包括Black-Scholes模型、Hull-White模型、Vasicek模型等。
用户可以根据产品特性和需求选择合适的模型进行定价。
5.风险度量函数:QuantLib 提供了多种风险度量函数,用于计算金融产品的风险指标。
这些指标包括Delta、Gamma、Vega、Theta等,可以帮助用户评估不同因素对产品价格的影响。
示例应用我们可以通过一个示例来演示QuantLib函数的使用。
假设我们要计算一个欧式看涨期权的价格,具体参数如下:标的资产价格为100,行权价格为105,无风险利率为0.05,到期时间为半年,波动率为0.2。
quantlib入门(1)
转】QuantLib入门(一):数字类型 Numeric types=====================================写在前面:我不敢保证我写的都对,但起码可以让入门者(包括我自己)得其门而入,不会看到一大堆的模块介绍和源代码而无从下手。
我写这些讲解文章的顺序是按照其官方文档中的"Modules“部分进行的,所以你可以参照着那份文档进行学习。
实际上,这不是对那些文档的翻译,因为我觉得就算逐字翻译了,对软件开发功底不那么强的金融从业同事来说也没那么大意义。
所以这一系列讲解更像是个入门介绍,其目的是让一些没有QuantLib经验但有一点点C++(或其它面向对象语言,如Java/python)知识的人,可以入门。
欢迎高手拍砖,欢迎转载(请注明出处)。
=====================================数字类型模块是QuantLib里面非常基础的部分。
此部分是用来定义一些在计算中会用到的数字类型,比如概率、大整数、自然数、折现因子等。
其实他们基本都是用typedef声明的一些基本数字类型。
这样做的好处是程序更易读。
QuantLib声明了下面这些新的数字类型:Probability 概率Integer 整数BigInteger 大整数Natural 自然数Real 实数Decimal 十进制数Size 容器尺寸Time 时间DiscountFactor 折现因子Rate 利率Spread 利率差Volatility 变化率首先,我们看ql/qldefines.hpp,其中又有这样的宏定义:#define QL_INTEGER int#define QL_BIG_INTEGER long#define QL_REAL double再看ql/types.hpp中有这样的类型声明:typedef QL_INTEGER Integer;typedef QL_BIG_INTEGER BigInteger;typedef unsigned QL_INTEGER Natural;typedef unsigned QL_BIG_INTEGER BigNatural;typedef QL_REAL Real;typedef Real Decimal;typedef std::size_t Size;typedef Real Time;typedef Real DiscountFactor;typedef Real Rate;typedef Real Spread;typedef Real Volatility;那么很明显,这些我们用到的类型,无非就是int/long/double这些基本类型,只是换个名字比较易读而已。
quantlib函数 -回复
quantlib函数-回复中括号内容:quantlib函数QuantLib 是一个开源的金融分析和定价库,它提供了大量的函数和工具,用于进行金融衍生品的定价、风险管理和投资组合分析。
这个库主要由C++编写,但也有其他语言的接口,如Python等,以便在不同的环境中使用。
QuantLib 提供了许多计算金融衍生品定价和评估风险的函数,下面将步骤一一回答。
第一步:准备工作首先,我们需要在计算机上安装QuantLib 库。
QuantLib 有一个官方网站,上面提供了详细的安装指南和使用文档。
根据自己的操作系统和需求,选择适合的版本进行下载和安装即可。
第二步:导入库在使用QuantLib的函数之前,我们需要先导入相关的库。
在Python中,我们使用import语句导入quantlib模块,如下所示:import quantlib as ql第三步:创建基础数据在使用QuantLib的函数进行金融分析之前,我们需要先创建一些基础数据,如利率曲线、波动率曲线和合约信息等。
QuantLib 提供了丰富的类来处理这些数据,如YieldTermStructure、FlatForward、BlackVolTermStructure等。
以创建利率曲线为例,我们可以使用FlatForward类来创建一个简单的固定利率曲线。
首先,我们需要指定计息频率和计息日历,然后通过指定利率期限和利率水平来构建曲线。
具体代码如下:calendar = ql.TARGET()today = ql.Date(31, 12, 2021)ql.Settings.instance().evaluationDate = todaydepo_rate = 0.01depo_daycounter = ql.Actual360()depo_quote = ql.SimpleQuote(depo_rate)depo_helpers =[ql.DepositRateHelper(ql.QuoteHandle(depo_quote), ql.Period(1, ql.Days), 2, calendar, ql.ModifiedFollowing, False, ql.Actual360())]yield_term_structure = ql.RelinkableYieldTermStructureHandle() yield_term_structure.linkTo(ql.PiecewiseFlatForward(today,depo_helpers, ql.Actual360()))在这段代码中,我们首先设定计息日历和计息日,然后设置计息利率、计息天数计算方法以及利率期限和水平。
如何使用Rational quantify
为了准确地测定更改对应用程序性能的影响,必须 能够精确地重复数据收集过程。只有核实了更改, 才能 成功地提高代码的性能。Rational Quantify 可以按多种级 别(包括代码行级和函数级)测定性能,并提供分析性 能改进所需的准确和详细的信息,使您可以核实代码性 能确实有所提高。 使用Rational Quantify 特有的PowerTune.功能,您可 以更好地控制数据记录的速度和准确性。您可以按模块 调整工具收集信息的级别: 对于应用程序中感兴趣的那 部分,可以收集详细信息;而对于不太重要的模块,您 可以加快数据记录的速度并简化数据收集。使用“运行 控制工具栏”,可以直接、实时地控制性能数据的记录。 既可以收集应用程序在整个运行过程中的性能数据,也 可以只收集程序执行过程中您最感兴趣的某些阶段的性 能数据。
SETTINGS 项中的 项中的DEFAULT SETTING: :
1)PowerTure: Default measurement:默认度量尺 度。 Line:行 Function: 函数 Time:时间
SETTINGS 项中的 项中的DEFAULT SETTING: :
2)Files:可以设置默认文件存放位置。
b)选择工具栏上的 Function List 显示如下表: 该表详细的描述了程序执行过程中所涉及到的函数,执行成功后所 有有关性能的参数指,帮助分析程序性能。
函数列表窗口(Function list window):该窗口显示了当前数据集有关 函数、过程、方法(在这里是全体referred 函数方法)的信息: (简单的函数含义) 1.函数,源文件,模块名quantify 仅仅显示一个databug 存在的源 文件名。因为一个函数是可以被用到的,函数包括模块并且处于 同一水平线。 2.F+D TIME:function time+ debug time. 3.Call:函数被呼叫次数。 4.在设置默认值的基础上,一个函数所花费的时间总数,并且分 类按降序排列。(默认的是降序,也可按需要随意排列!)
bifromq 原理解析-概述说明以及解释
bifromq 原理解析-概述说明以及解释1.引言1.1 概述在这一节中,我们将会对bifromq这一概念进行介绍和解释。
Bifromq 是一个新兴的技术,它在计算机科学领域引起了广泛的关注和研究。
其核心原理是基于数据流处理和事件驱动的方式,能够有效地处理大规模数据,提高系统的性能和可扩展性。
在以往的传统架构中,数据的处理往往是集中在一个节点上进行的,这给系统的性能和扩展性带来了一定的限制。
而bifromq的出现,将数据的处理分散到多个节点上,每个节点负责处理特定的数据流,从而提高了系统的并发性和处理速度。
bifromq采用了生产者-消费者的模式,其中生产者负责产生数据流,消费者负责处理数据流。
数据流以事件的形式进行传递,每个事件都包含了一条特定的消息或数据,消费者根据事件的类型和内容进行相应的处理。
为了实现数据的并发处理,bifromq引入了消息队列的概念。
消息队列作为一个中间件,负责接收来自生产者的事件,并将其按照一定的规则存储起来,然后再由消费者进行处理。
消息队列能够有效地缓解生产者和消费者之间的压力差异,实现了生产者和消费者之间的解耦。
此外,bifromq还具有一些其他的特性,例如异步通信、容错处理和高可用性等。
通过使用异步通信,生产者和消费者可以并行地进行数据处理,提高了系统的处理能力。
容错处理能够保证在节点出现故障或网络异常的情况下,数据的可靠传输和处理。
高可用性则能够保证系统的稳定性和可用性,即使某个节点发生故障,系统仍然能够继续运行。
综上所述,bifromq是一种基于数据流处理和事件驱动的新型技术,通过分布式处理和消息队列的方式,提高了系统的性能和可扩展性。
它在大数据处理、实时计算和分布式系统等领域具有广阔的应用前景,为我们解决数据处理难题提供了新的思路和方法。
在接下来的文章中,我们将会详细介绍并分析bifromq的原理和实现细节。
1.2文章结构文章结构部分的内容:文章结构是指文章整体的组织框架,它是为了使读者更容易理解和掌握文章的逻辑关系而进行的规划和安排。
RationalQuantify使用教程教程
据 ,在函数调用中正确传递这些记录 ,使关键路径一 目了然 ■ 通过控制所收集到的数据 ,通过过滤器显示重要的程 序执行过程。
目录
■ Quantify概 述 ■ Quantify功 能 特 点 ■ Quantify使用举例 ■ Quantify参 数 设 置
程序源代码
■ #include "io stream.h"
使用Rational Quantify
目录
■ Quantify概 述
■ Quantify功 能 特 点
■ Quantify使用举例
■ Quantify参 数 设 置
Quantify概述
■ Rational Quantify是用于检测和分析应用程序性能瓶 颈的工具软件 ,它面向VC ,VB或者Java开发的应用 程序 ,通过检测程序代码行或函数的执行时间 ,分析 影响程序执行速度(性能) 的关键部分 , 并提供参数 分析表等直观表格 , 帮助测试和开发人员分析影响程 序执行速度的性能瓶颈。
或者服务其他进程的时间。
■ User time: 线程在用户模式下运行花费的时间 ■ Ignore: Quantify将记录的时间设置为0
■ Data Collection: 数据收集 ,选择该选项后系统将记录函 数运行最大时间和最小时间。
Settings项中的Preferences
■ Runs 标签
■ Additional options : 设置运行程序时用到的附加标签。
Run time标签
■此标签用来设置测试计时方法
■ Function in users: 选择用户函数的计时方法 ,可以选择 共用时间 、过滤时间 、实际时间 ,也可选择忽略该时间。
浅析十三种常用的数据挖掘技术
浅析十三种常用的数据挖掘技术数据分析微信公众号datadw整理,分享。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘的任务是从数据集中发现模式,可以发现的模式有很多种,按功能可以分为两大类:预测性(Predictive)模式和描述性(Descriptive)模式。
在应用中往往根据模式的实际作用细分为以下几种:分类,估值,预测,相关性分析,序列,时间序列,描述和可视化等。
数据挖掘涉及的学科领域和技术很多,有多种分类法。
根据挖掘任务分,可分为分类或预测模型发现、数据总结、聚类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系或依赖模型发现、异常和趋势发现等等;根据挖掘对象分,有关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、文本数据源、多媒体数据库、异质数据库、遗产数据库以及环球网Web;根据挖掘方法分,可粗分为:机器学习方法、统计方法、神经网络方法和数据库方法。
机器学习中,可细分为:归纳学习方法(决策树、规则归纳等)、基于范例学习、遗传算法等。
统计方法中,可细分为:回归分析(多元回归、自回归等)、判别分析(贝叶斯判别、费歇尔判别、非参数判别等)、聚类分析(系统聚类、动态聚类等)、探索性分析(主元分析法、相关分析法等)等。
神经网络方法中,可细分为:前向神经网络(BP算法等)、自组织神经网络(自组织特征映射、竞争学习等)等。
数据库方法主要是多维数据分析或OLAP方法,另外还有面向属性的归纳方法等等。
二、数据挖掘技术简述数据挖掘的技术有很多种,按照不同的分类有不同的分类法。
下面着重讨论一下数据挖掘中常用的一些技术:统计技术,关联规则,基于历史的分析,遗传算法,聚集检测,连接分析,决策树,神经网络,粗糙集,模糊集,回归分析,差别分析,概念描述等十三种常用的数据挖掘的技术。
1、统计技术数据挖掘涉及的科学领域和技术很多,如统计技术。
ttnn_bi_opinion_200706
200706 vol.3 No.6 总第二十期BI 观点业务vs.数据BI vs. DW/group/ttnn友情合作欢迎转载,但请注明出处和作者!5SAS推出三项绩效管理解决方案最新版6Cognos绩效管理关注合规6BO宣布推出新版BOCD6NCR称软件业排前十位 否认被甲骨文收购7SAS为经销商提供新的捆绑软件并在全球范围内扩大渠道伙伴计划8BO为商业智能加入文本分析能力9未来五年BI商业智能的走向31 BI vs. DW 36谈分析民主 39 从建筑行业谈所谓的EDW数据先与BI应用模式是否存在 40总觉得叫甲方的实施人员为”IT人员”不妥 46三位一体,废话48OLAP报告 48度 50如何将连续值分段 55如何确认分析目标 56要结果还是讲过程 58雨中茂名行 59笑话二则h t t p://t t n n.c3c r m.c o m卷首语热情的沙漠动荡的时刻,该如何继续?六月是动荡的,室外,如火的空气,无情的阳光,给这份动荡添加一些佐料。
BI的前途是光明,还是末路?众说不一。
当你坚信的时候,很可能被热情蒙蔽。
当你开始怀疑的时候,其实是走向更加坚定。
看到很多投身BI的年轻人们,满腔热情,经历挫折,依然振奋。
另一面,却看到似乎是饱经沧桑的老BI,犹豫、垂头丧气,或者说是小心翼翼。
当新人们用尖锐的语气来刺激老人——要行动起来。
像个男人,却没有效果。
热情和冷静不是相对的,却经常站在了对立的方面。
热情的人说,行动起来吧。
冷静的人说,等等。
在这个月里面,我的头就像孕妇的肚子一样,被搞大了。
纷纷的事情,不管是工作的变动,还是喝酒扯谈,或是谈判,或是密谋,都扰人心神。
原本比较规律的生活,有些凌乱。
甚至在前几天有些担心,这六月份的《BI观点》还能如期发布吗?就在临近月末的时候,事情大多尘埃落定。
加上还有其他编辑的分忧,还好,终于能够静下心来制作新一期杂志。
躺在新租屋子里的床上,周围仍然保留着一些久无人住的气味,但纷乱的气氛已经过去。
quantlib函数 -回复
quantlib函数-回复QuantLib函数是一个用于金融计算和定价的开源库。
它提供了许多函数和类,以支持从基本的金融计算到复杂的衍生品定价。
在这篇文章中,我将一步一步回答关于QuantLib函数的一些常见问题,并帮助读者更好地了解它的使用和功能。
第一部分:什么是QuantLib函数?QuantLib函数是QuantLib库中的函数和类的集合。
QuantLib是一个以C++编写的开源库,旨在支持金融计算和定价。
它提供了许多用于计算和定价各种金融工具的函数和类。
这些函数和类包含了许多经典金融计算方法和定价模型的实现。
第二部分:QuantLib函数的特点是什么?QuantLib函数具有以下几个特点:1.广泛的金融工具支持:QuantLib函数支持多种金融工具,包括债券、期权、衍生品等。
它提供了实现不同金融工具定价和分析方法的函数和类。
2.丰富的定价模型:QuantLib函数包含了许多经典的金融定价模型,如Black-Scholes模型、Vasicek模型、Hull-White模型等。
这些模型可以用于计算和定价各种金融衍生品。
3.灵活的计算框架:QuantLib函数提供了灵活和高效的计算框架。
它支持多种计算方法,如蒙特卡洛模拟、数值积分等。
这使得用户可以根据需要选择最适合的计算方法。
4.高质量的数值算法:QuantLib函数使用高质量的数值算法,确保计算结果的准确性和稳定性。
它提供了许多数值优化和求解方法,以帮助用户解决复杂的数值计算问题。
第三部分:如何使用QuantLib函数?要使用QuantLib函数,需要首先安装QuantLib库,并在编程环境中设置相应的配置。
一旦环境设置完成,就可以使用QuantLib函数进行金融计算和定价。
使用QuantLib函数的一般步骤如下:1.导入QuantLib库:在代码中导入QuantLib库,以便可以使用其中的函数和类。
2.定义金融工具:根据所需的金融工具,定义相应的对象。
quantlib python说明书
quantlib python说明书QuantLib是一个开源的定量金融库,提供了一系列用于金融衍生品定价和风险管理的工具。
以下是QuantLib Python的使用说明书:一、安装要使用QuantLib Python,您需要先安装QuantLib库。
您可以从QuantLib官网下载并安装QuantLib库,或者使用包管理器(如pip)进行安装:shellpip install QuantLib二、导入库在Python中,您需要导入QuantLib库才能使用其中的函数和类。
您可以使用以下代码导入QuantLib库:pythonimport QuantLib as ql三、创建金融工具和参数在使用QuantLib Python进行定价和风险管理之前,您需要创建金融工具和参数。
以下是一些常用的金融工具和参数:1.利率:使用ql.Rate类创建利率对象。
例如,要创建一个年利率为5%的即期利率,可以使用以下代码:pythonrate = ql.Rate(0.05, ql.Annual, ql.Simple)2.时间:使用ql.Time类创建时间对象。
例如,要创建一个时间期限为1年的时间对象,可以使用以下代码:pythontime = ql.Time(1, ql.Years)3.债券:使用ql.ZeroCouponBond类创建零息债券对象。
例如,要创建一个面值为100元,期限为10年,年利率为5%的零息债券,可以使用以下代码:pythonbond = ql.ZeroCouponBond(100, 10, rate)4.期权:使用ql.Option类创建期权对象。
例如,要创建一个欧式看涨期权,行权价格为100元,到期日为1年后的今天,可以创建一个ql.Option对象,并指定ql.VanillaOption子类:pythonexercise = ql.Exercise(ql.European, time)option = ql.VanillaOption(ql.Call, 100, exercise)5.波动率:使用ql.BlackVolTermStructure类创建Black-Scholes波动率对象。
《传播研究方法》第八讲
抽样类型
原则
便利样本Haphazard
样本的选取主要考虑它们是否便利于收集、研究。
目的样本 Purposive
尽可能收集到符合某一标准的全部样本。
配额样本 Quota
复习:概率抽样的逻辑和理论
总体(Population):我们感兴趣的、试图概括的群体或集合体。如:全国人口 要素(Element):构成总体的单位,也是样本所包含的内容。 在一个既定研究中,要素与分析单位往往是相同的。要素用于抽样,分析单位用于资料分析。 样本率(sampling ratio):样本个案数和总体之比,即n/N. 例:总体包含50,000人,研究者从中抽取150人作为样本,则样本率为
参数(parameter):对总体中某变量的概括性描述。 统计值(statistic):对样本中的变量的概括描述,并被用来估测总体参数。
统计值 Statistic
样本框 Sampling Frame
总体(Population)
参数 Parameter
抽样过程 Sampling Process
50/50
60/40
70/30
80/20
90/10
100
10
9.8
9.2
8
6
200
7.1
6.9
6.5
5.7
4.2
300
5.8
5.7
5.3
4.6
3.5
400
5
4.9
4.6
4
3
500
4.5
4.4
PSM,RDD,Heckman,Panel模型的操作程序,selective文章精华系列
PSM,RDD,Heckman,Panel模型的操作程序,selective文章精华系列所有计量经济圈方法论丛的do文件, 微观数据库和各种软件都放在社群里.建议到因果推断研究小组交流访问.计量经济圈经济社会等数据库合集, 社科研究者的大米(继续)今天,我们“因果推断研究小组”将为计量经济圈的圈友引荐PSM, RDD,Heckman和Panel模型。
关于这些模型的一些介绍,各位圈友可以参阅因果推断研究小组系列推文(下方二维码可以通过关键词检索),因此,我们就不像之前那样详细阐述每一个model的specifics.这篇文章里的数据与分位数回归, Oaxaca分解, Quaids模型, 非参数估计程序的数据和整个的do file都放在计量经济圈社群,若需要可以进入社群提取使用。
1.Heckman两步法的内生性问题2.Heckman模型out了,内生转换模型掌控大局3.大咖赫克曼教授最新研究:优质的幼儿教育为低收入的儿童和母亲提供显著的好处**heckman two-step procedure----------------summarizereg whz h1 h2 h3 h4 c2probit si i1 i2 c1 h1predict xbgenerate invmills = normalden(xb)/normal(xb)set seed 10100bootstrap, rep(500): reg whz h1 h2 h3 h4 c2 invmills //用手动计算二步heckman不一定准确heckman whz h1 h2 h3 h4 c2, select(si = i1 i2 h1 c1) nolog heckman whz h1 h2 h3 h4 c2, select(si = i1 i2 h1 c1) twostep //一次性完成1.PSM倾向匹配Stata操作详细步骤和代码,干货十足2.PSM-DID, DID, RDD, Stata程序百科全书式的宝典3.广义PSM,连续政策变量因果识别的不二利器4.处理效应模型选择标准,NNM和PSM,赠书活动**PSM---------------------------pscore d treat income, pscore(ps1) blockid(blockf1) comsup level(0.001) //propensity score matchingatts score d treat income, pscore(ps1) blockid(blockf1) comsup //stratification matchingattr score d treat income, pscore(ps1) radius(0.001) comsup //radius matchingattk score d treat income, pscore(ps1) comsup bootstrap reps(50) //kernal matchingsearch nnmatch //安装nnmatchnnmatch score d treat income, tc(att) m(1) //nearest neighbour matching1.断点回归设计RDD分类与操作案例2.RDD断点回归, Stata程序百科全书式的宝典3.断点回归设计什么鬼?且听哈佛客解析4.断点回归设计的前沿研究现状, RDD5.断点回归和读者的提问解答6.没有工具变量、断点和随机冲击,也可以推断归因**RD------------------------rdplot score cutoff, graph_options(title(RD Plot - Score-Meals Data)) ytitle(Score) xtitle(cutoff) //以下四个为画图rdplot score cutoff,binselect(es) graph_options(title(RD Plot - Score-Meals Data)) ytitle(Score) xtitle(cutoff)rdplot score cutoff,binselect(qsnv) graph_options(title(RD Plot - Score-Meals Data)) ytitle(Score) xtitle(cutoff)rdplot score cutoff, binselect(es) ci(95) graph_options(title("RD Plot: Scores Meals") ytitle(scores) xtitle(cutoff) graphregion(color(white)))rdrobust score cutoff //rdrobust估计rdrobust score cutoff, allrdbwselect score cutoff, all //选择最优带宽1.面板数据密度图和时间趋势图韩城攻略和常见操作2.动态面板模型的王冠—系统GMM什么鬼?3.面板数据计量方法全局脉络和程序使用指南篇4.面板数据是怎样处理内生性的,一篇让人豁然明朗的文章5.面板数据里处理多重高维固定效应的神器, 还可用工具变量处理内生性6.面板门槛回归Stata程序xthreg和其编写者7.reg3, 多元回归, 面板数据, 方差分析, 异方差和自相关检验和修正的Stata程序Handbook8.非线性面板模型中内生性解决方案以及Stata命令9.面板数据、工具变量选择和HAUSMAN检验的若干问题10.把动态面板命令讲清楚了,对Stata的ado详尽解释11.动态面板回归和软件操作,单位根和协整检验(Dynamic Panel Data)**panel data operation-------------------------xtreg bmi aidmpc aidfpc fdid lnliv hhsize lncons frac_female frac_male lost_work ///days_labor pa2_1 pa3_1 pa8_1 pa10_1 pa14_1 pa2_2 pa3_2 pa8_2 pa10_2 pa14_2 pa5_1 ///pa5_2 if samp1==1 & male==1, fe cluster(hhid) //聚类固定效应面板回归test aidmpc=aidfpc //检验两个系数是不是相等global xlist "aidmpc aidfpc fdid lnliv lact_bre hhsize lncons frac_female frac_male lost_work days_labor pa2_1 pa3_1 pa8_1 pa10_1 pa14_1 pa2_2 pa3_2 pa8_2 pa10_2 pa14_2 pa5_1 pa5_2"quietly regress bmi $xlist, vce(cluster hhid) //聚类标准误estimates store OLS_clusterquietly xtreg bmi $xlist, be //组间估计方法estimates store BExtreg bmi $xlist, fe //固定效应估计方法estimates store FEquietly xtreg bmi $xlist, fe vce(robust) //固定效应估计,稳健标准误estimate store FE_robquietly xtreg bmi $xlist, re //随机效应估计方法estimates store REquietly xtreg bmi $xlist, re vce(robust) //随机效应估计,稳健标准误estimates store RE_robestimates table OLS_cluster BE FE FE_rob RE RE_rob, b se stats(N r2 r2_o r2_b r2_w ///sigma_u sigma_e rho) b(%7.4f) //把这些回归结果弄到一个表格hausman FE RE, sigmamore //hausman检验,即看看固定效应还是随机效应好xtabond bmi aidmpc aidfpc fdid lnliv hhsize lncons frac_female frac_male lost_work ///days_labor pa2_1 pa3_1 pa8_1 pa10_1 pa14_1 pa2_2 pa3_2 pa8_2 pa10_2 pa14_2 pa5_1 ///pa5_2 if samp1==1 & male==1, lags(1) artests(1) nocons twostep vce(robust) //动态面板建议到因果推断研究小组交流学习,小组一直耕耘在因果推断方面的计量实践。
quantlib入门(3)
quantlib入门(3)QuantLib入门(三):时间和日期计算Date and time calculations下面还是另一个比较基础的模块,日期和时间模块,这个模块比较重要。
你可以使用此模块进行时间和日期的计算、表示。
因为在金融产品定价中涉及到许多期限的问题,如果能以一种统一的方式表示时间将是非常方便和明晰的。
具体来说,你可以使用此模块做以下事情:计算日期间隔;使用某个地区特有的日历(如使用中国的日历,就能轻易知道上交所是否开市,今天是否是清明节、中秋节等);以实际天数/360天,或者以实际天数/365天等天数计算方式来计算计息日期;建立一个日期,并在其上进行日期计算;……等等下面我们对这个模块做具体的介绍。
一、基础类型和结构Day,其实是一个Integer类型,用来表示天数,而Year是用来表示年数的类型。
工作日调整:为一枚举类型,如果当前日期不是工作日的话可以用它来表示如何调整日期,包括以下几个成员:Following 在当前日期后的第一个工作日ModifiedFollowingPreceding 在当前日期前的第一个工作日ModifiedPrecedingUnadjusted 不调整具体的例子会在Calendar中给出。
月度表示:同样为一枚举类型,可以使用全称或三个字母的省略写法,分别代表1-12月及相应数字。
如January和Jan都表示1月,内部都表示整数1。
频率:分别可以表示:无频率、仅一次、每年、半年、每四个月、每季度、半个月、每个月、每四周、每两周、每周、每天、其它频率等。
枚举变量定义如下:enum Frequency {NoFrequency = -1, Once = 0, Annual = 1, Semiannual = 2,EveryFourthMonth = 3, Quarterly = 4, Bimonthly = 6, Monthly = 12, EveryFourthWeek = 13, Biweekly = 26, Weekly = 52, Daily = 365,OtherFrequency = 999}时间单位:Days,Weeks,Months,Years星期:顾名思义,从星期一表示到星期天,内部分别用整数1-7表示,同时可以采用英文全称或是三个字母的缩写。
quantlib入门(5)
2009-12-20 22:16QuantLib入门(五)金融工具(Instrument)框架前面已经说过,QuantLib将所有的金融工具抽象出一个基类"Instrument",这在面向对象的设计里是一个很自然的想法:设计一个通用的接口,通过对这接口的调用,就可以实现对其任何子类的动态调用,这就是多态。
但是现实中的金融工具非常繁杂,能抽象出来的公共接口非常有限,因此将接口限于其现值的返回和工具是否到期的判断,如下:class Instrument{public:virtual ~Instrument;virutal Real NPV() const=0;virtual Real errorEstimate() const=0;virtual bool isExpired() const=0;void setPricingEngine(const boost::shared_ptr<PricingEngine>&);};这是Instrument的一个简单的描述代码,而非真实代码。
由此Instrument类就派生出诸如债券、股票、互换、期权等等具体的金融工具。
如下图:图中我们可以看到由Instrument派生出了option,bond,swap等等具体的金融工具子类。
同时,我们注意到,Instrument类也是LazyObject类的子类。
这个LazyObject类是什么呢?简单地说,LazyObject是一个模板类,作用是定义对缓存中的数据进行重新计算的框架,而将具体的计算细节留给了Instrument类(注意,这与engine不同)。
这样的实现方式是使用了设计模式"template method",本文末尾将进行简单地介绍,现在只给出一个简单的描述代码(同样并非真实代码)。
class LazyObject:public virtual Observer, public virtual Observable{protected:mutable bool calculated_;virtual void performCalculations() const=0;public:void update(){ calculated_=false;}virtual void calculate() const{if(!calculated_){calculated_=true;try{performCalculation();}catch(...){calculated_=false;throw;}}}};LazyObject中,两个虚函数 performCalculations和 calculate都可以在子类中实现,以进行具体的计算工作。
quantlib函数
quantlib函数
QuantLib是一种开源的金融工具库,广泛应用于定价和风险管理领域。
它提供了许多函数和类,可以帮助金融从业者进行各种金融计算和分析。
QuantLib中的函数可以用于计算各种金融衍生品的定价和风险指标。
通过使用QuantLib,金融从业者可以方便地进行期权定价、波动率曲线构建、固定收益产品定价等各种计算。
例如,QuantLib中的Black-Scholes模型可以用于计算欧式期权的定价。
通过传入期权的参数,如标的资产价格、期权行权价、波动率等,QuantLib可以返回期权的理论价格。
这些函数可以帮助交易员和风险管理人员进行期权定价和风险度量,从而做出更明智的交易决策。
除了期权定价,QuantLib还提供了一些其他有用的函数。
比如,可以使用QuantLib中的yield curve类来构建利率曲线。
通过传入市场上的债券价格和到期日,QuantLib可以计算出对应的无风险利率曲线。
这对于固定收益产品的定价和风险管理非常重要。
QuantLib还提供了一些风险指标的计算函数。
比如,可以使用QuantLib中的VaR函数来计算投资组合的价值-at-risk。
这可以帮助投资者评估投资组合的风险水平,并制定相应的风险管理策略。
QuantLib是一个功能强大的金融工具库,可以帮助金融从业者进行
各种金融计算和分析。
通过使用QuantLib,金融从业者可以更加准确地定价和度量风险,从而提高交易决策的准确性和效率。
架构师内功心法,23种设计模式中最为复杂的访问者模式详解
架构师内功心法,23种设计模式中最为复杂的访问者模式详解访问者模式(Visitor Pattern)是一种将数据结构和数据操作分离的设计模式。
是指封装一些作用于某种数据结构中的各种元素的操作,它可以在不改变数据结构的前提下定义作用于这些元素的新的操作。
访问者模式被称为最复杂的设计模式,并且使用频率不高,设计模式的作者也评价为:大多情况下,你不需要使用访问者模式,但是一旦需要使用它时,那就真的需要使用了。
访问者模式的基本思想是,针对系统中拥有固定类型数的对象结构(元素),在其内提供一个accept()方法用来接受访问者对象的访问。
不同的访问者对同一元素的访问内容不同,使得相同的元素集合可以产生不同的数据结果。
accept()方法可以接收不同的访问者对象,然后在内部将自己(元素)转发到接收到的访问者对象的visit()方法内。
访问者内部对应类型的visit()方法就会得到回调执行,对元素进行操作。
也就是通过两次动态分发(第一次是对访问者的分发accept()方法,第二次是对元素的分发visit()方法),才最终将一个具体的元素传递到一个具体的访问者。
如此一来,就解耦了数据结构与操作,且数据操作不会改变元素状态。
一、访问者模式的应用场景访问者模式在生活场景中也是非常当多的,例如每年年底的KPI 考核,KPI考核标准是相对稳定的,但是参与KPI考核的员工可能每年都会发生变化,那么员工就是访问者。
我们平时去食堂或者餐厅吃饭,餐厅的菜单和就餐方式是相对稳定的,但是去餐厅就餐的人员是每天都在发生变化的,因此就餐人员就是访问者。
访问者模式的核心是,解耦数据结构与数据操作,使得对元素的操作具备优秀的扩展性。
可以通过扩展不同的数据操作类型(访问者)实现对相同元素的不同的操作。
简而言之就是对集合中的不同类型数据(类型数量稳定)进行多种操作,则使用访问者模式。
访问者模式的应用场景适用于以下几个场景:数据结构稳定,作用于数据结构的操作经常变化的场景;需要数据结构与数据操作呢分离的场景;需要对不同数据类型(元素)进行操作,而不使用分支判断具体类型的场景。
quantlib函数 -回复
quantlib函数-回复QuantLib是一款开源的金融工具库,使用C++编写,并提供Python接口。
它包含了一系列用于定价、风险管理和衍生品交易的函数和模型。
本文将介绍QuantLib的一些常用函数和模型,并以Python代码示例来演示其使用方法。
首先,我们需要安装QuantLib和QuantLib-Python这两个包。
可以通过命令行窗口运行以下命令来安装:pip install QuantLib-Python安装完成后,我们可以使用Python的import语句导入QuantLib模块:import QuantLib as ql接下来,我们将介绍一些QuantLib常用的函数和模型:1. 日期和时间函数:QuantLib提供了处理日期和时间的函数,比如计算两个日期之间的天数、判断一个日期是否为工作日等。
python# 计算两个日期之间的天数date1 = ql.Date(1, 1, 2022)date2 = ql.Date(1, 7, 2022)days = ql.ActualActual().dayCount(date1, date2) # 输出结果为181# 判断一个日期是否为工作日is_business_day = ql.Date(5, 1, 2022).isBusinessDay() # 输出结果为True2. 利率曲线:QuantLib提供了一系列用于构建利率曲线的模型和函数。
我们可以使用这些模型来估计利率曲线,并用于衍生品定价和风险管理。
python# 构建利率曲线today = ql.Date(1, 1, 2022)ql.Settings.instance().evaluationDate = todaycalendar = ql.China()swaps = [(1, ql.Period(1, ql.Years)), (2, ql.Period(2, ql.Years)), (3,ql.Period(3, ql.Years))]helpers = [ql.SwapRateHelper(ql.QuoteHandle(ql.SimpleQuote(rate / 100)), tenor, ql.TARGET(),ql.Annual, ql.Unadjusted,ql.Thirty360(), ql.Euribor6M()) for rate, tenor in swaps]curve = ql.PiecewiseLogCubicDiscount(today, helpers,ql.Actual365Fixed())curve.enableExtrapolation()# 计算利率曲线上的某一天的利率date = ql.Date(1, 7, 2022)rate = curve.zeroRate(date, ql.Actual365Fixed(), pounded, ql.Annual)3. 期权定价模型:QuantLib提供了多种期权定价模型,比如Black-Scholes模型、Heston模型和Bates模型等。
tbquant指标
tbquant指标摘要:一、TBquant指标简介二、TBquant指标计算方法三、TBquant指标应用场景四、如何运用TBquant指标优化投资策略五、TBquant指标的局限性与注意事项正文:TBquant指标,全称为“交易者量化指标”,是一种用于衡量市场交易者情绪和行为的量化工具。
通过对交易者的交易行为进行大数据分析,TBquant 指标能够为投资者提供有关市场趋势、交易者信心等方面的有用信息,从而帮助投资者更好地把握市场动态,优化投资决策。
一、TBquant指标简介TBquant指标基于交易者的交易行为数据,通过特定的算法和模型计算得出。
其主要目的是揭示市场交易者的情绪和行为趋势,为投资者提供有益的市场洞察。
TBquant指标具有以下特点:1.数据驱动:指标基于大量交易数据,客观反映市场交易者的真实行为。
2.实时更新:TBquant指标实时计算并更新,为投资者提供最新的市场情绪。
3.多维度:指标涵盖了交易者的交易行为、持仓情况、盈亏状况等多个方面。
二、TBquant指标计算方法TBquant指标的具体计算方法涉及到的公式和算法较为复杂,通常包括数据预处理、特征提取、模型训练和预测等环节。
这里不再详细介绍具体计算过程,但需要强调的是,TBquant指标的计算需要充分考虑交易者的行为特征和市场环境,以确保其预测结果的准确性和实用性。
三、TBquant指标应用场景TBquant指标在投资领域的应用场景如下:1.市场趋势分析:通过分析TBquant指标,投资者可以了解市场交易者的整体情绪和行为趋势,从而判断市场走势。
2.交易策略优化:投资者可以根据TBquant指标的预测结果,调整自己的交易策略,提高投资收益。
3.风险管理:通过监测TBquant指标的变化,投资者可以及时发现市场风险,降低损失。
四、如何运用TBquant指标优化投资策略1.关注TBquant指标趋势:投资者需要密切关注TBquant指标的变化趋势,以便及时了解市场交易者的情绪和行为。
私域流量管理四大模型
私域流量管理四大模型以下是我整理的4个比较通用的私域流量管理模型,借助这4个模型,大家可以快速的进行适合自己的私域运营模式建构,少走弯路;1.新创业务:AARRR海盗模型海盗模型适用于从0到1的新创业务,主要特点是,在业务缺乏前期用户资源,也不存在固化的流程束缚,一切从零开始。
在这样的项目中,可以通过海盗模型在初期就建立比较完整的运营方法论,使整个业务增长处于合理可控的计划内,可以最高效的调动有限资源实现业务的快速增长。
Acquisition(获取用户)任何产品的运营,第一步都是获取用户,有了用户才可以开始运营。
Activation (提高活跃度)用户有了,下面就是提高活跃,用户光注册没啥用,需要经常登录、进行互动。
Retention (提高留存率)提高活跃度以后,用户可能“来的快,走的也快”,我们需要提高用户粘性,提高留存率。
Revenue (获取收入)获取收入,对产品来说是最重要的一点,开发产品出来都是为了盈利Refer (病毒式传播)基于产品自身的优点,通过社交网络,产品进行自传播,又进一步获取用户,产生良好的循环。
和以往的用户运营、产品运营不同,虽然海盗模型的每一个环节都很重要,但是在私域运营中,海盗模型用于留存的流量池的规模和刺激用户传播的分享机制的建立。
流量池解决了两个有核心问题,分层和触达。
分层是指通过先用流量池对用户可以进行明确维度的区分,比如,公众号后台的用户分组企业微信的用户标签,个人微信号的用户社群,都可以通过消费、活跃、价值等贡献纬度,不借助复杂的开发就可以对用户进行有效的分层运营。
触达是指对,留存在用户池内的用户可以进行自主的影响,而不必额外的再支付高昂的媒介费用,这也是很多企业做思域的初心(说到底,都是没钱惹的祸)。
比如,公众号和企业微信都可以针对不同用户每月进行4次的主动群发,也可以通过模板消息进行更加针对性的服务提醒,借助微信的影响力,可以达到远超APP推送的效果。
基于联邦学习的多技术融合数据交易方法
基于联邦学习的多技术融合数据交易方法刘少杰;文斌;王泽旭【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2024(50)3【摘要】数据保护的约束使得数据被限制在不同企业和组织之间,形成了众多“数据孤岛”,难以发挥其蕴含的重要价值。
联邦学习的出现使得数据在组织之间共享成为可能,但利益分配方案不明确、通信成本高、中心化等问题使其难以满足数据交易场景的多方位需求。
针对这些问题,提出一种基于联邦学习的多技术融合数据交易方法(MTFDT)。
通过结合可信执行环境与沙普利值进行激励机制设计,并对交易过程中模型数据同步机制进行优化,提出一种基于树型拓扑结构的模型同步方案,使得同步时间复杂度由线性级降低至对数级。
同时,设计基于区块链的利益分配数据和模型数据存储方案,使得交易过程信息不可篡改并能够通过溯源的方式进行追责。
基于公开数据集进行仿真对比,实验结果表明,MTFDT能够实现模型训练效果的精确评估,提高利益分配的公平性,相比已有方案,模型同步时间消耗最多减少34%且对带宽要求更低。
【总页数】9页(P182-190)【作者】刘少杰;文斌;王泽旭【作者单位】海南师范大学数据科学与智慧教育教育部重点实验室;海南师范大学信息科学技术学院;中山大学软件工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP302.1【相关文献】1.基于联邦学习的分布式数据安全融合方法研究2.运用联邦学习技术推动公安大数据的融合运用3.基于联邦学习的多源异构数据融合算法4.面向异构数据的自适应个性化联邦学习——一种基于参数分解和持续学习的方法5.基于联邦学习的多源异构数据安全融合方法因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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类:cashflows类,都是一些函数函数:bps函数中声明:BPSCalculator calc(discountCurve,npvDate);BPSCalculator类的定义是:class BPSCalculator:public AcyclicVisitor,public Visitor<CashFlow>,public Visitor<Coupon>{public:BPSCalculator(const YieldTermStructure&termStructure,const Date&npvDate):termStructure_(termStructure),npvDate_(npvDate),result_(0.0){}void visit(Coupon&c){result_+=c.accrualPeriod()*c.nominal()*termStructure_.discount(c.date());}void visit(CashFlow&){}Real result()const{if(npvDate_==Date())return result_;elsereturn result_/termStructure_.discount(npvDate_);}private:const YieldTermStructure&termStructure_;Date npvDate_;Real result_;};BPSCalculator类分析,有3个积累,是一个“非循环访问者”,表明它可以作为一个访问者,有一个visit方法,执行一些具体的(针对它访问的元素)操作。
接受一个被访问的要素,在这里可能是“CashFlow”或其派生类Coupon。
继承链:cashflow->coupon->FixedRateCoupon,他们都有一个accept方法,接受一个AcyclicVisitor访问者类对象,这些函数分别是执行一些转化操作,如果转化成功,就执行AcyclicVisitor的visit函数。
代码如下:inline void CashFlow::accept(AcyclicVisitor&v){Visitor<CashFlow>*v1=dynamic_cast<Visitor<CashFlow>*>(&v);if(v1!=0)v1->visit(*this);elseEvent::accept(v);}void Coupon::accept(AcyclicVisitor&v){Visitor<Coupon>*v1=dynamic_cast<Visitor<Coupon>*>(&v);if(v1!=0)v1->visit(*this);elseCashFlow::accept(v);}inline void FixedRateCoupon::accept(AcyclicVisitor&v){Visitor<FixedRateCoupon>*v1=dynamic_cast<Visitor<FixedRateCoupon>*>(&v);if(v1!=0)v1->visit(*this);elseCoupon::accept(v);}最后有2点注意:1。
注意AcyclicVisitor&v,之所以可以dynamic_cast成Visitor<FixedRateCoupon>或Visitor<Coupon>或Visitor<CashFlow>,这是由于AcyclicVisitor的子类BPSCalculator,有多个基类,包括Visitor<CashFlow>和Visitor<Coupon>。
2。
元素的accept主要就是执行访问者的visit函数,所以对元素的具体操作,应该在“访问者的visit函数”中完成。
客户端的代码是:Real CashFlows::bps(const Leg&cashflows,const YieldTermStructure&discountCurve,Date settlementDate,const Date&npvDate,Natural exDividendDays){if(settlementDate==Date())settlementDate=discountCurve.referenceDate();BPSCalculator calc(discountCurve,npvDate);for(Size i=0;i<cashflows.size();++i){if(!cashflows[i]->hasOccurred(settlementDate+exDividendDays))cashflows[i]->accept(calc);}return basisPoint_*calc.result();}Acyclic Visitor(v1.0)Robert C. MartinObject Mentorrmartin@I NTENTAllow new functions to be added to existing class hierarchies without affecting those hierarchies, and without creating the troublesome dependency cycles that are inherent to the GOF1 V ISITORM OTIVATIONProcedural software can be written in such a way that new functions can be added to existing data structures without affecting those data structures. Object oriented software can be written such that new data structures can be used by existing functions without affecting those functions. In this regard they are the inverse of each other. Adding new data types without affecting existing functions is at the heart of many of the benefits of OO. Yet there are times when we really want to add a new function to an existing set of classes without changing those classes. The V ISITOR2 pattern provides a means to accomplish this goal.However, the V ISITOR pattern, when used in static languages like C++, Java, or Eiffel, causes a cycle in the source code dependency structure. (See Figure 1 and the legend at the end of this paper.) A source code dependency means that the source code of one module must refer to (via #include, or import, or some other mechanism) the source code of another module.1.“Gang of Four” : Gamma, Helm, Vlissides, and Johnson. The four authors of Design Patterns Elements of Reusable Object Oriented Soft-ware, Gamma, et. al. Addison Wesley, 19952.Design Patterns Elements of Reusable Object Oriented Software, Gamma, et. al. Addison Wesley, 1995 p. 331The dependency cycle in this case is as follows:• The base class of the visited hierarchy ( Element) depends upon the base class of the corresponding visitor hier-archy ( Visitor ). • The Visitor base class has member functions for each of the derivatives of the Element base class. Thus the Visitor class depends upon each derivative of Element .• Of course, each derivative of Element depends upon Element .Thus we have a cycle of dependencies that causes Element to transitively depend upon all its derivatives.This knot of dependencies can cause significant troubles for the programmer who must maintain the code which con-tains them. Any time a new derivative of Element is created, the Visitor class must also be changed. Since El-ement depends upon Visitor , every module that depends upon Element must be recompiled. This means that every derivative of Element , and possibly every user of every derivative of Element, must also be recompiled.Where possible, this dependency cycle should be mitigated by using forward declarations . That is, in many cases the Element base class can forward declare the Visitor base class, and the Visitor base class can forward declare the derivatives of Element . This creates a much weaker source code dependency that Lakos 3 refers to as a name only dependency. Although weaker, this is still a dependency cycle and still causes many of the problems mentioned in the last paragraph. Specifically, even when name only dependencies are used as much as possible, every time a new de-rivative of Element is created, all the existing derivatives of Element must be recompiled 4 .Partial VisitationAnother disadvantage to the dependency cycle created by the Visitor pattern is the need to address every derivative of Element in every derivative of Visitor. Often, there are hierarchies for which visitation is only required for certain de-rivatives of Element. For example, consider a modem hierarchy (See Figure 2).Here we see a very compelling use for V ISITOR . We have a typical hierarchy of Modem classes with one derivative for each modem manufacturer. We also see a hierarchy of visitors for the Modem hierarchy. In this example, there is one visitor that adds the ability to configure a modem for Unix; and another that adds the ability to configure a modem for DOS. Clearly, we do not want to add these functions directly to the Modem hierarchy. There is no end to such func-tions! The last thing we want is for every user of Modem to be recompiled every time a new operating system is re-leased. Indeed, we don’t want Modem to know anything at all about operating systems. Thus, we use V ISITOR to add the configuration function to the Modem hierarchy without affecting that hierarchy.However, V ISITOR forces us to write a function for the cross product of all Modem derivatives and all ModemVisi-tor 3.Large Scale C++ Software Design , John Lakos, Addison Wesley, 1996. p249.4.See: “What’s wrong with recompiling?”, in the Notes section.system. However, what if we never use Hayes modems with Unix? V ISITOR will still force us to write a function to do it! We could, of course, print an error from the function in the Visitor base class, and then allow that function to be inherited, but we still have to write that function. Now consider a much larger hierarchy, one in which the cross product of Elementderivatives and Visitor deriv-atives is sparsely populated. The V ISITOR pattern may become inconvenient in such a hierarchy because every visitor depends upon every derivative of Element . Any time a new derivative of Element is added all derivatives, even derivatives which do not require visitor functions, must be recompiled. We would prefer to write only the functions that need writing and keep them independent from all the other derivatives of Element .Here we see how the dependency cycle can be broken. Rather than put pure virtual functions into the ModemVisitor each derivative of Modem . These classes, HayesVisitor and ZoomVisitor , provide a pure virtual Visit func-tion for HayesModem and ZoomModem respectively. Finally we inherit all three of these classes into the Config-ureDOSModemVisitor . Note that this class has exactly the same functions that it had in Figure 2. Moreover, they are implemented in exactly the same way.The Accept function in the derivatives ofModem use dynamic_cast to cast across the visitor hierarchy from ModemVisitor cross cast. It is one of the great benefits of dynamic_cast that it can safely cast to any class anywhere in the inheritance structure of the object it operates on.Now what happens if we never use Hayes modems with Unix? The ConfigureUnixModemVisitor class willsimply not inherit from HayesVisitor. Any attempt to use a Hayes modem with Unix will cause the dynamic_cast in HayesModem::Accept function to fail, thus detecting the error at that point.There are no dependency cycles anywhere in this structure. New Modem derivatives have no affect on existing modem visitors unless those visitors must implement their functions for those derivatives. New Modem derivatives can be add-ed at any time without affecting the users of Modem, the derivatives of Modem, or the users of the derivatives of Mo-dem. The need for massive recompilation is completely eliminated.A PPLICABILITYThis pattern can be used anywhere the V ISITOR pattern can be used:•When you need to add a new function to an existing hierarchy without the need to alter or affect that hierarchy. •When there are functions that operate upon a hierarchy, but which do not belong in the hierarchy itself. e.g. the ConfigureForDOS / ConfigureForUnix / ConfigureForX issue.•When you need to perform very different operations on an object depending upon its type.This pattern should be preferred over V ISITOR under the following circumstances:•When the visited class hierarchy will be frequently extended with new derivatives of the Element class.•When the recompilation, relinking, retesting or redistribution of the derivatives of Element is very expensive. S TRUCTURE(See Figure 4.)P ARTICIPANTS•Element. The base class of the hierarchy which needs to be visited. Visitors will operate upon the classes within this structure. If you are using visitor to add functions to a hierarchy, this is the base class of that hierarchy•E1, E2, ... The concrete derivatives of Element that require visiting. If you are using visitor to add functions to a hierarchy, you will write one function for each of these concrete derivatives.•Visitor. A degenerate base class. This class has no member functions at all. It sole purpose is as a place holder in the type structure. It is the type of the argument that is taken by the Accept method of Element. Since the derivatives of Element use this argument in a dynamic_cast expression, Visitor must have at least one virtual function -- typically the destructor.•E1Visitor, E2Visitor, ... The abstract visitors that correspond to each of the concrete derivatives of Element.There is a one to one relationship between these classes. Each concrete derivative of Element will have a corre-sponding abstract visitor. The abstract visitor class will have one pure virtual Visit method that takes a refer-ence to the concrete Element derivative.•VisitForF. This is the actual visitor class. It derives from Visitor so that it can be passed to the Accept func-tion of Element. It also derives from each of the abstract visitors that correspond to the concrete classes that this visitor will visit. There is no need for the visitor to derive from all the abstract visitor classes; it only needs to derive from the ones for which it will implement Visit functions.C OLLABORATIONS1.The process begins when a user wishes to apply one of the visitors to an object in the Element hierarchy. The user does not know which of the concrete derivatives of Element it actually has; instead is simply has a reference (or a pointer) to an Element.2.The user creates the visitor object. (e.g. VisitForF in Figure 4) The visitor object represents the function that the user would like to invoke upon the Element.3.The user sends the Accept message to the Element and passes the visitor object as a reference to a Visitor.4.The Accept method of the concrete derivative of Element uses dynamic_cast to cast the Visitor object to the appropriate abstract visitor class (e.g. E1Visitor from Figure 4).5.If the dynamic_cast succeeds, then the Visit message is sent to the visitor object using the interface of the abstract visitor class. The concrete derivative of Element is passed along with the Visit message.6.The actual visitor object executes the Visit method.C ONSEQUENCESThe consequences of this pattern are the same as those for V ISITOR with the following additions:+All dependency cycles are eliminated. Derivatives of Element do not depend upon each other. Recompilation is minimized.+Partial visitation is natural and does not require additional code or overhead.-dynamic_castcan be expensive in terms of runtime efficiency. Moreover, its efficiency may vary as the class hierarchy changes. Thus, A CYCLIC V ISITOR may be inappropriate in very tight real time applications where run time performance must be predictable-Some compilers don’t support dynamic_cast.-Some languages don’t support dynamic type resolution, and/or multiple inheritance.-In C++, the Visitor class must have at least one virtual function. Since the class is also degenerate, we typically make the destructor virtual.-Use of this pattern implies that there will be an abstract visitor class for each derivative of Element. Thus, classes tend to proliferate rapidly.S AMPLE C ODEThe following is the code for the Modem example used in Figure 3.// Visitor is a degenerate base class for all visitors.class Visitor{public:virtual ~Visitor() = 0;// The destructor is virtual, as all destructors ought to be.// it is also pure to prevent anyone from creating an// instance of Visitor. Since this class is going to be// used in a dynamic_cast expression, it must have at least// one virtual function.};class Modem{public:virtual void Accept(Visitor&) const = 0;};class HayesModem;class HayesModemVisitor{public:virtual void Visit(HayesModem&) const = 0;};class HayesModem : public Modem{public:virtual void Accept(Visitor& v) const;};void HayesModem::Accept(Visitor& v) const{if (HayesModemVisitor* hv = dynamic_cast<HayesModemVisitor*>(&v))hv->Visit(*this);else// AcceptError}class ZoomModem;class ZoomModemVisitor{public:virtual void Visit(ZoomModem&) const = 0;};class ZoomModem : public Modem{public:virtual void Accept(Visitor& v) const;};void ZoomModem::Accept(Visitor& v) const{if (ZoomModemVisitor* zv = dynamic_cast<ZoomModemVisitor*>(&v))zv->Visit(*this);else// AcceptError}//-------------------------// ConfigureForDOSVisitor//// This visitor configures both Hayes and Zoom modems// for DOS.//class ConfigureForDosVisitor : public Visitor, public HayesModemVisitor, public ZoomModemVisitor{public:virtual void Visit(HayesModem&); // configure Hayes for DOSvirtual void Visit(ZoomModem&); // configure Zoom for DOS};//--------------------------// ConfigureForUnixVisitor//// This visitor configures only Zoom modems for Unix//class ConfigureForUnixVisitor : public Visitor, public ZoomModemVisitor{public:virtual void Visit(ZoomModem&); // configure Zoom for Unix};K NOWN U SESWe have used this pattern in several of the projects we have consulted for. It has been used in the design of the “Mark Facility Controller” created by the Toolkit Working Group at Xerox. It has also been used in the ETS/NCARB project.5N OTESThis pattern solves a particularly nasty problem of tangled dependencies. I find this interesting in light of the fact that it depends on two such controversial features. The pattern would not be possible were it not for multiple inheritance and run time type information; both of which have been attacked as being “non-OO”.What’s wrong with recompiling?Recompiles can be very expensive for a number of reasons. First of all, they take time. When recompiles take too change in the “right” place; simply because the “right” place will force a huge recompilation. Secondly, a recompila-tion means a new object module. In this day and age of dynamically linked libraries and incremental loaders, generat-ing more object modules than necessary can be a significant disadvantage. The more DLLs that are affected by a change, the greater the problem of distributing and managing the change. Finally, a recompile means a new release of every module which needed recompiling. New releases require documentation, and testing; causing potentially huge amounts of manpower to be invested.5.see ‘publications’ at L EGENDTS26 – Positioning and Measurement Technologies and Practices IIAles Cepek and Jan PytelTS26.5 Acyclic Visitor Pattern in Formulation of Mathematical Model4/7In the case of a single model the situation is trivial, the needed virtual function is simply called based on polymorphism (and in fact, model data even need not to be passed as the parameter; observation objects can keep a pointer to it). But for N observation types and M model types we have to select from M×N possible functions. For small values of M and N it might falsely seem to be acceptable to base the solution on a cascading of if statements or on some kind of enumerations added into observation and model classes, but this way could never lead to an acceptable general design. The general object oriented solution to this problem is known as the Visitor pattern [2].2.1 Visitor PatternLinearization of observations in our discussion serves only as an example on which we try todemonstrate the technical problem. In the following text we split the linearization function into two complementary operations, conventionally named accept and visit, and introduce a new class Visitor. Resulting class hierarchies and dependencies are shown in the following figure (arrows represent inheritance, dashed arrows dependencies, and names of abstractwhere implementations of accept functions contain only a single call to the corresponding virtual visit function, for example void Distance::accept(Visitor* v) { v -> visitDist(this); }All model classes are derived from the abstract Visitor class and they implement their own virtual visit functions. In C++ dependency cycles in the source code (dashed arrows) can be eliminated using forward declarations. Abstract Observation class is the parent of all implemented observation types. In the Visitor pattern the selection of needed function is implemented as the call of two virtual functions.We used different names for various visit functions in the abstract class Visitor . These functions can be uniquely distinguished by their parameters so the usage of distinct names isTS26 – Positioning and Measurement Technologies and Practices IIAles Cepek and Jan PytelTS26.5 Acyclic Visitor Pattern in Formulation of Mathematical Model5/7just a stylistic convention and we will use only one overloaded name visit in the following text.The main problem with the visitor patter is that when adding a new observation type the Visitor class and all its derived subclasses need to be rewritten. The more, clearly not all geodetic models need to define linearization (or any other similar operation) for all observation types. This disadvantage is eliminated in a variant pattern, known as Acyclic visitor [3].2.2 Acyclic VisitorThe acyclic visitor pattern uses C++ dynamic cast mechanism to eliminate the need of definition of the visit function for a new observation type in all existing models. The basic idea is to remove pure virtual visit functions from the Visitor class and put them into individual observation-visitor abstract classes, one for each derived observation type. The Visitor class now has no functions (apart from the virtual destructor) and a model class is derived from it and from all observation-visitor classes that make sense for the given model. The model class must then implement all the relevant virtual visit functions, as depicted in the following figureThe role of observation-visitor classes (like DistanceVisitor above) is just to introduce a virtual visit function for the given observation type and thus they are ideal candidates for a single template class definition template <class Observation> class Visitor { public: virtual void visit(Observation*) = 0; };With templated observation-visitor class all accept functions are written following a simple scheme, here demonstrated on the example of a distance class void Distance::accept(Visitor* v)TS26 – Positioning and Measurement Technologies and Practices II Ales Cepek and Jan PytelTS26.5 Acyclic Visitor Pattern in Formulation of Mathematical Model FIG Working Week 2004Athens, Greece, May 22-27, 2004 6/7{if (Visitor<Distance>*dv = dynamic_cast<Visitor<Distance>*>(v)){dv -> visit(this);}else// ... error handling}If the visitor pattern is like a matrix, then acyclic visitor is like a sparse matrix [3], it implements only the relevant operations (in our case, linearization of observation types that are meaningful to the given mathematical model). Acyclic visitor adds only one runtime pointer conversion (dynamic cast) to the two calls to virtual functions from the visitor pattern. Acyclic visitor pattern as described here is based on multiple inheritance, this impose no problem with C++, but is not available in all object oriented languages. In some application areas dynamic cast might be too expensive in the terms of run time efficiency but we believe that this is not the case of geodetic applications.3. CONCLUSIONSThe main advantage of the acyclic visitor pattern is that when defining a new observation type or a new model, the existing software is not affected. This design enables highly general level of abstraction in a software implementation of the mathematical model, as formulated in [1].Based on designed patterns published in [2] and [3] the acyclic visitor pattern has been implemented in a new development branch of our free software project for adjustment of geodetic networks /software/gama.REFERENCESPetr Vanicek and Edward J. Krakiwski: Geodesy: the Concepts, North-Holland, 1986, 2nd ed., ISBN 0444 87775 4Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson and John Vlissides: Design Patterns — Elements of Reusable Object-Oriented Software, Addison-Wesley, 1995, ISBN 0201 63361 2Robert C. Martin: Agile Software Development — Principles, Patterns, and Practices, Prentice Hall, 2002, ISBN 0 1359 7444 5。