使用JavaScript实现量化策略并发执行——封装Go函数

在实现量化策略时，很多情况下，并发执行可以降低延时提升效率。以对冲机器人为例，需要获取两个币的深度，顺序执行的代码如下：

请求一次rest API存在延时，假设是100ms，那么两次获取深度的时间实际上不一样，如果需要更多的访问，延时问题将会更突出，影响策略的执行。 JavaScript由于没有多线程，因此底层封装了Go函数解决这个问题，但由于设计机制，实现起来较为繁琐。

在大多数简单情况下，这样写策略并无问题。但注意到每次策略循环都要重复这个过程，中间变量a,b实际上只是临时辅助。如果我们的并发任务非常多，就要另外纪录a和depthA,b和depthB之间的对应关系，当我们的并发任务不确定时，情况就更加复杂。因此，我们希望实现一个函数：当写Go并发时，同时绑定一个变量，当并发运行结果返回时，结果自动赋值给变量，这样就省去了中间变量，使程序更加简洁。具体实现如下：

我们定义了一个G函数，其中参数t是将要执行的Go函数，ctx是记录程序上下文，f为具体赋值的函数。等会就会看到这个函数的作用。这时，整体的程序框架可以写为类似于“生产者-消费者”模型（有一些区别），生产者不断发出任务，消费者将它们并发执行，一下代码仅为演示，不涉及到程序的执行逻辑。

看上去兜了一圈只实现了一个简单功能，实际上大大简化了代码复杂程度，我们只需关心程序需要产生什么任务，由worker()程序自动将他们并发执行，并返回相应的结果。灵活性提升了很多。