런타임(Runtime) visual code에서 브라우저 실행 단축키: Alt+B Go runtime은 메모리 관리, 가비지 수집, 동시성을 포함하여 Go 프로그림의 실행을 관리하는 역할을 합니다. 이 문서에서는 Go runtime을 자세히 살펴보고 아키텍초, 특성과 장점을 살펴봅니다. Go Runtime Architecture Go runtime은 모듈식이고 유연하게 설계되었으며 개발자가 특정 요구사항에 따라 동작을 사용자 정의할 수 있는 계층적 아키텍쳐를 갖추고 있습니다. 런타임은 스케줄러(schedualer), 가비지 수집기(garbage collector), 메모리 할당자(memory alllocator) 및 스택관리(stack management)를 포함한 어려 핵심 구성 요소로 구성됩니다. Schedualer Go 런타임의 핵심은 고루틴의 실행을 관리하는 스케줄러입니다. 고루틴은 효율적인 동시성을 가능하게 하는 가벼운 스레드입니다. 스케줄러는 사용 가능한 스레드에 고루틴을 분산하고, 스레드 로컬 스토리지를 관리하고, I/O 작업을 조정하는 역할을 합니다. thread(스레드): 프로그램 내에서 실행되는 흐름의 단위로 동시에 여러 작업이나 프로그램을 실행하는 것입니다. 즉, 코드를 실행할 수 있는 각 단위를 스레드라고 합니다. 고루틴(goroutine): Go 언어로 동시에 실행되는 모든 활동을 의미합니다. 고루틴을 만드는 비용을 스레드에 비해 매우 적기 떄문에 경량 스레드라고 합니다. 모든 프로그램은 적어도 하나의 main() 함수라는 고루틴을 포함하고 고루틴은 항상 백그라운드에서 작동합니다. 메인함수가 종료되면 모든 고루틴은 종료됩니다. 그러므로 고루틴보다 main이 먼저 종료되는 것을 방지해야 합니다. Go 스케줄러는 매우 효율적이고 확장 가능하도록 설계되어 많은 수의 동시 고루틴을 손쉽게 처리할 수 있습니다. 스레드 간에 부하를 분산하여 경합을 최소화하고 성능을 개선하는 작업 훔치기 알고리즘을 사용합니다...
블랙 숄츠 모델(Black-Scholes model) 주식이 수익률이 정규분포를 따른다고 가정 현 주가가 100, 한달 후 행사가격이 110인 콜 옵션인 경우 콜옵션의 가치는(만기의 주식가격 - 행사가격, 0 이하일 경우 권리 포기) 10입니다. 정규분포를 가정하므로 110이 될 확률을 계산할 수 있고 그 가격에서 기대값을 계산할 수 있습니다. 연속변수이므로 지점 확률을 계산할 수 없지만 가격간의 간격이 5원이라면 110~115사이에 존재할 확률은 계산할 수 있습니다. 다음은 평균이 100이고 표준편차가 10인 정규분포를 가정합니다. import numpy as np import pandas as pd from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] ='NanumGothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False d=np.sort(stats.norm.rvs(loc=100, scale=10, size=1000, random_state=1)) p=stats.norm.pdf(d, loc=100, scale=10) d2idx=np.where(d>=110)[0] p2=stats.norm.pdf(d[d2idx], loc=100, scale=10) plt.figure(figsize=(4,3)) plt.plot(d, p) plt.fill_between(d[d2idx], p2, color="g", alpha=0.6) plt.xlabel("x") plt.ylabel("prob.") plt.show() 위 그래프의 녹색에 대한 기대값은 다음과 같습니다. 행사가격 110에 대한 기대값은 다음과 같습니다. np.sum((d[d2idx]-100)*p2) 30.895426539137873 10*(stats.norm.cdf(1...