大规模经济合作的语言：简化的

给定一个事件或刺激，一些使用most的案例会尽快做出反应，以避免影响测量的准确性和模型本身的盈利能力；o事件驱动：行动响应来自外部和不可预测来源的事件；o基于时间的：与离散时间序列上的价值变化（如价格、比率）紧密结合；o面向图形：金融模型强烈依赖于现实世界的实体及其特殊关系。在面向图形的表示中，实体与节点以及与边的关系相关联。在现实世界实体上操作的转换顺序和步骤，无论是否顺序，也都是面向图形的。我们假设用例集足以代表经济学中大多数调查场景。如果该假设有效，我们可以推断，任何财务模型至少在很大程度上应取决于一个或多个这些要求的组合。出于完整性的原因，经济学领域的适当计算表示必须满足所有这些要求。从这个意义上讲，根据定义，一个适当的计算表示应该表示经济学范围内的所有使用案例。五、 面前面在第3页中提供的例子，当我们介绍面时，表明建筑和建筑科学中的想法和概念是有形的，足以立即定义与该知识领域相关的面。建筑和建筑科学的理念与人类感官的接近，使得面定义更加直观。

不幸的是，金融科学中对想法和概念的定义大多是非空间的，因此，在我们的具体案例中，对方面的指定没有那么直观。在金融科学领域，研究人员会更感兴趣，例如，在离散时间内，定量测量的变化会如何影响价格。这些都是抽象的概念，因此，很难通过具体、有形的相似性来描述它们。根据第二节中定义的表征过程，面是基于两个输入定义的：知识领域的内在要求和计算分类法。计算11示例的要求是价格序列，其中特定算法跟踪不同时间窗口（例如，在最后一个小时、一天、一周）的价格变化特征。可以将不同的窗口与相邻或非相邻窗口进行比较，以识别有用的模式。7经济学的代表性之前在第四节中定义。计算分类法，之前在第二节中定义。A、 是可用于实施特定领域案例的计算机技术清单。在我们研究技术替代方案时，在定义每个方面的过程中探索了使用中的特定计算分类法。在接下来的几节中，我们将详细介绍这个练习，以找出我们知识领域的相关方面：经济学。为此，我们正式定义了构成经济学领域主题和思想的四个方面：流媒体、反应、分发和模拟。A.

流式传输流的最初想法，简单地说，是从一个图形的愿景开始的，其中节点是处理器，边是通信路径。每个节点保存到图中其他节点的传入和传出通信路径。流的基本思想涉及在通信路径上传输的连续数据片段序列，其中每个节点在数据片段到达时执行特定任务。流通常用于并发性和处理速度是核心要求的领域。其中一些领域包括微硬件控制、图像处理、图形、声音处理、压缩、网络、加密和数字信号过滤[30][31]。鉴于前面第四节中列出的关于性能、时间序列、滑动时间窗计算和金融模型面向图形的性质的类似要求，流媒体被选为经济学领域计算表示的第一个方面。A、 1。长期以来，计算流模型一直被用作表示经济学以外知识领域中计算元素的符号[32]。1964年10月11日，道格拉斯·麦克罗伊（DouglasMcIlroy）[33]给出的子弹注释中首次提到了等效的范式。图3：。道格拉斯·麦克罗伊（DouglasMcIlroy）在《什么是最重要的》（what\'s most important）一文中首次引用了Streams，其中提出了一个函数“有一些方式来耦合程序，如花园软管”，随后的文献称之为Streams，这是对“数字软管”的独到见解，由道格拉斯·麦克罗伊（DouglasMcIlroy）发明[33]，经过不同的里程碑发展，巩固了流媒体系统的理念[32][31][34]。

最初的数字软管演变的每个里程碑都涉及一个特定的计算模型，如图4所示。图4：。进化的时间轴：计算模型随时间的变化“数字软管”的最初想法是在称为“计算模型”的变体上发展而来的，这些变体来自Petri网、计算图、通信顺序过程和同步数据流。这些里程碑或计算模型中的每一个都呈现出不同的特性，并定义了流系统的计算分类法【31】：oPetri Nets12：一个有向二部图，其中节点表示转换或条件。有向边指定了过渡要求的前置或后置条件[35][36][37][38]；o计算图：用于描述和分析并行计算的图论模型，其中计算步骤对应于图的节点，而分支表示计算步骤之间的依赖关系。每个分支都与独立的数据队列相关联[39]；oKahn过程网络：一种分布式计算模型，其中确定性顺序过程是节点，FIFO通道是图形网络的边缘【40】；o参与者：一种基于图形的并发计算模型，其中节点是参与者，参与者在收到消息后可以发送新消息或创建新参与者。

从这个意义上讲，可以根据需要创建边，并通过消息传递指示通信[41][42][43][44]；o通信顺序过程：一种描述并发交互的文本和形式化语言12尽管Petri在1962年的原始论文[35]中对Petri网进行了形式化，但目前已知的Petri网只是在稍后的1965年学术讨论会[36]，1967年出版[37]。1964年：&McIlroy和《数字与软管》1965年：&Petri和Nets&1966年：&Computa？《on&Graphs》和《1973》《Actors》和《1978》《Communica？连续（&S）？al&Process&1987：基于原始流程和事件的同步&数据流&8。原始过程是基本行为，事件代表不可分割和瞬时的相互作用[45][46]；o同步数据流：数据流的一种特殊情况，其中每个节点表示一个函数，每个弧表示一个信号路径。它是Kahn过程网络的简化，通过限制每个节点消耗和产生的每个信号的消息数量【47】。尽管缺乏标准的命名、拓扑或通信模式，但流媒体系统的所有计算模型都可以在更高的级别上通过节点和边表示，并以图形的形式排列。事实上，计算模型的具体特征可以通过三个具体特征进行规范化[32][31][34]：拓扑、确定性和动态性。

o拓扑：定义节点在网络中的排列方式；o决定论：确定在给定相同输入集的情况下，执行的最终结果是否始终相同；o动态性：确定执行参数（即缓冲和通信模式的数量）是否可以静态和动态地决定和安排（即在编译时或运行时）[30][34][31][48]流方面转换计算模型的这些规范化特征–拓扑、确定性、，和动态性——转化为金融模型的三个具体属性：同步性、连通性和可塑性。当我们解释使用流定义金融模型的机制时，将在下一个主题中解释这些属性。A、 2。将金融模型定义为流流流方面定义了一种面向图形的领域特定语言[49][50]，以将金融模型定义为元数据片段的路由x 通过一系列可重用和可交换的处理器P!. 处理器链P! 如等式1【51】【52】【53】所述，被安排为函数组合。(P! ο P! ο …   ο P!)(x)方程式1。函数组合在经济领域的特定表示中，处理器通过同步操作符链接在一起δ 给出处理器的组成，其形式如等式2所示。x → P! δ! P! δ!…    δ!!! P!方程式2。由同步运算符合成我们称之为处理器链P!…   P! 连接人δ 一条小溪。方程3给出了基于相同流的边和顶点的等效图表示。φ = (P!, δ!)方程式3。

方程式3中流向的图形表示，φ 是有向子图φ(V, E) 在哪儿V, 顶点集P!, 是处理器，E是边集δ!,  是同步运算符。相同的图形φ 可以可视化为连接的方向图，如图5所示。图5：。流作为有向图流可以可视化为连通图φ(V, E), 其中边由同步运算符d给出i 和顶点或节点（按处理器）Pi  我们假设，根据第四节所列要求定义的财务模型必须具有三个基本属性：o同步性：财务模型必须对数据片段进行操作x 同步或异步，其中x 定义见方程式1；o连接性：财务模型是由较小的模块化部分组成的，这些模块通常可以作为较小的、可重用的模型进行递归利用；o可塑性：当新数据片段出现时，财务模型的组成和行为可以实时改变x, 如方程式1所定义。这三个基本属性（同步性、连接性和可塑性）中的每一个都被形式化为流元素，或者互换为图形属性。在接下来的几节中，我们将基于这三个基本属性在面向流的语言上形式化金融模型的表示。A、 2.1。流中的同步性φ,  如等式3所述，处理器P! 生成任务t!,! 在任务池中T! 处理数据片段x 当他们到达时。每个池都包含数量可变的任务s, 其中s,  与调度配置详细信息无关并关联。

同步运算符δ! 指示片段如何x 从池中的任务“移交”T! 在处理器中P!, 到P! !!, 其中每个δ! 可以指示两种不同的模式：同步和异步。13正如我们在第V.A.1节（通过不同的流计算模型）中所示，图形或流表示在功能上是可互换的[32][31][34]。同步模式下的P1#P1#（…）#Pn#δ1#δ2#δ（n-1）#x“9，T! 取决于T! !!, 因此T! 只能继续，并消耗下一个片段x, 任务终止后T! !!. 或者，在异步模式下，T! 不取决于T! !!,  因此T! 可以消耗下一个碎片x 无论结果和终止T! !!. A、 2.2。连通性金融模型表示为由有限的一组有向子图组成的有向图φ ,  如等式3所述，通过连接器连接在一起。对于所有用途，连接器C 是一种专门化类型的处理器P, 如方程式1所定义：P!..!, 因此C  P.  作为一个专门的处理器，连接器具有额外的属性，允许连接多个流式子图φ = (P!, δ!) 进入更大的、相互连接的河流网络。更复杂、互连的流网络的组成允许支持更复杂的功能。这些功能包括下一节中通过图形修改连接器描述的塑性特性、B节中描述的反应行为、C节中描述的分布方面以及C.2节中描述的分布空间的启用。

当我们详细描述处理器贡献时，本文后面的第VI.B节将提供可能连接功能的完整概述。A、 2.3。可塑性表示财务模型的图形应能够在相关数据片段到达时进行自我修改，具体取决于所研究模型的具体要求。在本研究范围内，按需修改图形Φ的能力被称为可塑性，由特殊的修改连接器提供C!. 连接器C! 由函数给出f 谓词的P 关于数据片段X, 和子图模板φ, 由公式4形式化。φ = P!, δ! P: X → tru e, false  C!= f(P, Φ, φ )方程式4。塑性函数的定义塑性发生在数据片段到达时X. 万一P 解析为true 对于X,  子图φ 基于模板φ 附加到图Φ。简而言之，等式4中的模型允许图形在数据片段到达时修改自身X 导致谓词P 解析为true. 解释塑性特性的最佳方法是通过一个例子，最好是在金融领域，通过一个常见的用例。在图6中，我们描述了一个定义股票新定价路线的示例，该股票应在该股票的新符号到达连续的价格标记馈送时设置。图6：。图形修改连接器示例当新符号到达并谓词时，通过应用图形修改连接器的可塑性示例P 火灾true ,  将基于子图模板在图上添加新路径。在本例中，符号AMZN的到达将创建一个新分支并修改整个图形。

在这个用例中，假设有高频需求，因此为了最大化吞吐量，图上的每个分支都专用于一个符号。完整的符号集事先未知。因此，在第一次收到该符号的实例时，必须为每个新传入符号创建一个新分支。在本练习中，每个分支机构对任何给定的价格勾选执行以下步骤：o查询订单的当前状态，以了解股票的当前买入价和卖出价s; o  根据当前中间价、价差和中间价的指数加权移动平均数计算股票价格14。每个传入片段x,  准时到达t,  携带一个元组(s, p)  哪里s  is符号和p  就是价格。在本练习中，为了简化，因为我们的关注点是具体举例说明可塑性的特性，所以我们只对符号感兴趣。在本例中，输入符号的序列由等式5中的序列给出。s: (IBM, IBM, GOOG, GOOG, AMZN , … )方程式5。响应序列中每个项目的传入符号序列，谓词P 转向true  如果这是序列上该符号的第一次到达。