Financial Applications using Excel Add-in Development in C/C++ pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Steve Dalton

出品人:

页数:584

译者:

出版时间:2007-9-24

价格:USD 120.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470027974

丛书系列:

图书标签:

• Programming
• Finance
• Excel Add-in
• C++
• C++
• Financial Modeling
• COM
• VBA
• Programming
• Software Development
• Finance
• Data Analysis

好的，这是一份针对一本名为《Financial Applications using Excel Add-in Development in C/C++》的书籍的详细图书简介，内容将完全围绕其技术主题展开，不包含任何与原书名直接相关的内容描述，同时力求风格自然，信息详实。 --- 深度解析：企业级数据处理与高性能计算的集成之道 软件架构与系统级编程视角下的数据处理新范式 本书致力于探讨在现代企业环境中，如何利用底层系统编程语言（C/C++）的强大性能与灵活性，构建复杂、高效率的数据处理与分析应用。它将目光投向一个日益重要的交叉领域：将操作系统级别的优化能力，无缝集成到日常的商业智能和数据分析流程中。 核心议题聚焦于性能瓶颈的突破与系统资源的精细化管理。 在处理海量金融数据、进行复杂模拟计算或需要毫秒级响应的实时决策支持系统时，传统的高级语言环境往往会在速度和内存控制上暴露出局限性。本书提供了一条绕过这些限制的路径，即通过直接操作内存、优化算法复杂度，并利用并发编程模型，实现计算效率的质的飞跃。 第一部分：高性能计算的底层逻辑与C/C++优势 本部分深入剖析了C/C++在计算密集型任务中的内在优势。内容涵盖了现代编译器优化技术（如向量化、循环展开、内联机制）对数值计算速度的影响。我们不只是停留在理论层面，而是通过实际的代码示例，展示如何编写出“机器友好型”的代码。 内存层级结构与缓存优化： 详细讲解了CPU缓存（L1, L2, L3）的工作原理及其对算法性能的决定性作用。重点阐述了如何通过改变数据布局（结构体与数组的转换）来提高数据局部性，从而最大化缓存命中率。 并行化策略的深入实践： 探讨了从多线程（如OpenMP）到更底层的多进程模型的应用。侧重于如何在共享内存环境中安全、高效地管理并发访问，避免死锁与竞态条件，并介绍了高性能计算中常用的同步原语。 数值稳定性与精度控制： 针对涉及大量浮点运算的场景，本书阐述了如何选择合适的数据类型（如`double`与`long double`），以及如何处理累积误差和奇异值问题，确保计算结果的可靠性。 第二部分：构建跨平台、可扩展的数据服务接口 成功的企业级应用不仅需要快速的计算核心，还需要一个健壮、易于调用的接口层。本部分聚焦于如何将高性能的C/C++核心代码封装成可被上层应用系统（无论其基于何种语言或平台）调用的模块。 模块化设计与API契约： 探讨了如何设计清晰、版本化的应用程序接口（API）。这包括函数签名的设计原则、错误处理机制的标准化，以及如何编写清晰的头文件注释。 动态链接库（DLL/SO）的生命周期管理： 详细介绍了如何编译、部署和加载动态链接库。重点讲解了在不同操作系统环境下，处理库依赖性、符号解析和内存隔离的技巧。 数据序列化与传输效率： 在数据需要在不同系统组件间传递时，序列化的效率至关重要。本书对比了多种序列化技术（如Protocol Buffers、FlatBuffers等）的性能特征，并指导读者如何根据数据结构选择最优方案，最小化传输开销。 第三部分：面向复杂业务逻辑的软件工程实践 高性能代码如果缺乏良好的工程化管理，将很快成为技术债务的温床。本部分转向软件工程层面，确保高性能解决方案的可维护性和可测试性。 测试驱动开发（TDD）在系统级代码中的应用： 阐述了如何为底层计算函数编写单元测试和集成测试。重点讨论了如何使用Mocking框架来隔离对外部资源（如数据库或网络）的依赖，并设计出可重现的边界条件测试用例。 构建系统与自动化部署： 深入讲解使用现代构建工具（如CMake）来管理复杂的C/C++项目结构，特别是当项目依赖于多个外部库或需要针对不同目标架构进行交叉编译时。自动化构建流程是确保持续集成/持续部署（CI/CD）管道顺畅运行的关键。 性能分析与调试的艺术： 介绍了系统级性能剖析工具（Profilers，如Valgrind, gprof, VTune）的使用方法。不仅是找到慢速代码段，更重要的是理解程序在硬件层面的实际执行路径，从而进行有针对性的优化。同时，对内存泄漏和未定义行为的调试策略也进行了详尽的介绍。 目标读者 本书面向那些希望从根本上提升数据处理应用性能的软件工程师、量化分析师、系统架构师以及任何对底层计算优化感兴趣的专业人士。它假设读者已经具备C/C++的基础语法知识，但旨在将其工程实践提升到一个需要考虑硬件架构和系统级交互的专业水平。通过阅读本书，读者将掌握构建下一代高吞吐量、低延迟数据驱动应用所需的核心技术栈。

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这本书的内容给我留下了深刻的印象，因为它触及了一个我在金融计算领域一直感到困惑但又充满探索欲望的领域。我经常在工作中遇到需要处理海量金融数据的场景，例如历史股票价格、期权链、宏观经济指标等，这些数据量往往非常庞大，用 Excel 的原生函数或 VBA 来处理时，常常会遇到性能瓶颈，导致计算速度缓慢，甚至程序崩溃。同时，我也意识到，许多先进的金融模型，如复杂期权定价、风险度量、算法交易策略等，其核心算法需要极高的计算效率才能支持实时的分析和决策。C/C++ 语言以其卓越的性能和对内存的精细控制能力，一直是高性能计算的理想选择。而 Excel Add-in 的开发，则为将这些高性能的 C/C++ 代码集成到用户最熟悉的 Excel 环境中提供了一种可行的方式。这本书的出现，让我看到了将这两者结合的可能性，我非常期待书中能详细阐述如何利用 C/C++ 的强大功能，来开发出能够处理大规模数据、实现复杂金融算法的 Excel 插件，从而在性能和易用性上达到完美的平衡。

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这本《Financial Applications using Excel Add-in Development in C/C++》真是让我耳目一新！作为一名在金融领域摸爬滚打多年的从业者，我一直苦于 Excel 在处理复杂金融模型和大规模数据时显得力不从心，效率低下，甚至有时候会因为公式过于庞大而难以维护。我尝试过各种 VBA 脚本，也接触过一些 Python 库，但总觉得在性能和灵活性上有所欠缺，尤其是在需要极高计算速度和底层控制的情况下。当我看到这本书的标题时，眼前一亮，立刻被它所吸引。C/C++ 的强大性能和 Excel Add-in 的紧密结合，这正是我一直以来梦寐以求的解决方案。想象一下，将高性能的 C/C++ 算法直接集成到 Excel 中，可以极大地提升计算速度，处理海量金融数据，开发自定义的金融函数，构建更复杂、更精密的风险管理模型，甚至能够实现实时数据分析和交易策略的快速回测。我迫不及待地想深入了解如何利用 C/C++ 的强大能力来构建高效、灵活的 Excel 金融应用，为我的工作带来质的飞跃。这本书的点子本身就极具吸引力，让我对接下来的内容充满了期待。

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这本书的书名就足以引起我的高度关注。作为一个对金融分析和软件开发都有一定了解的人，我深知 Excel 的强大之处在于其普及度和易用性，但同时也清楚它在处理高性能计算和复杂算法时的局限性。我在工作中经常会遇到需要进行大规模数据分析、复杂模型计算，或者需要与外部系统进行高效交互的场景，这些时候，VBA 的性能往往不足以支撑，而转向其他编程语言进行开发，又会增加学习成本和集成难度。这本书提出的“Excel Add-in Development in C/C++”的概念，恰恰填补了这一空白。我非常期待这本书能够提供清晰的指导，让我能够掌握如何利用 C/C++ 的强大能力，开发出能够直接嵌入 Excel 的高性能插件。例如，我希望能够学习到如何用 C/C++ 实现高效的蒙特卡洛模拟，用来评估金融衍生品的价格，或者开发出能够快速进行大规模投资组合优化的工具。这本书的价值在于，它提供了一种将底层高性能计算与上层用户友好界面相结合的桥梁，这对于提升金融分析的效率和深度具有重要意义。

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这本书的选题非常具有前瞻性和实用性。作为一个在金融科技领域工作多年的技术人员，我深知高效、可靠的工具对于金融应用的重要性。Excel 作为广泛使用的金融分析工具，其灵活性和易用性毋庸置疑，但当涉及到海量数据处理、高性能计算或者需要与底层系统进行深度交互时，Excel 的原生能力就显得捉襟见肘。而 C/C++ 作为高性能计算的代表，其强大的处理能力和对系统资源的精细控制是其他语言难以比拟的。这本书巧妙地将这两者结合起来，通过 Excel Add-in 的开发，为金融专业人士提供了一种全新的解决方案。我期望这本书能详细介绍如何利用 C/C++ 来构建高效的金融计算引擎，例如实现复杂的衍生品定价模型，或者开发用于大规模投资组合优化的算法。更重要的是，我希望它能展示如何将这些高性能的计算模块无缝集成到 Excel 中，使得用户能够在熟悉的 Excel 界面中享受到 C/C++ 的计算优势，从而大大提升金融分析的效率和精度。这本书的出现，无疑为金融领域的应用开发带来了新的思路和可能性。

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这本书的出现，简直就是为我量身定制的！我一直对金融建模有着浓厚的兴趣，但随着模型越来越复杂，Excel 的原生功能和 VBA 的局限性开始显现。特别是在涉及到蒙特卡洛模拟、期权定价、高频交易策略回测等场景时，Excel 的运算速度和内存管理常常成为瓶颈。我一直在寻找一种方法，能够突破这些限制，将更强大的计算能力融入到熟悉的 Excel 环境中。当我在书店看到《Financial Applications using Excel Add-in Development in C/C++》时，简直激动不已。C/C++ 的强大性能，结合 Excel Add-in 的无缝集成，这完全符合我的需求！我设想，通过这本书，我能够学习如何开发高性能的自定义 Excel 函数，用于执行复杂的金融计算，例如在 Excel 中直接运行精密的风险价值（VaR）计算，或者实现高频交易中的快速盈亏分析。此外，我还可以想象利用 C/C++ 来构建更复杂的交易系统接口，直接从 Excel 发送交易指令，或者接收实时市场数据。这本书的吸引力在于它提供了一条直接的路径，将底层的编程实力与上层的应用便捷性完美结合，这无疑能极大地提升金融分析师和开发者的工作效率和能力边界。

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