利用DolphinDB分布式计算股票的因子—Map-Reduce函数案例

Map-Reduce函数是DolphinDB通用分布式计算框架的核心功能。DolphinDB的Map-Reduce函数mr的语法是 mr(ds, mapFunc, [reduceFunc], [finalFunc], [parallel=true]),它可接受一组数据源和一个mapF...

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  • mhxiang
  • 发布于 2022-04-13 14:51
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国内股票行情数据导入实例

DolphinDB提供了详细的文本数据加载教程,以帮助用户导入数据。本文是以此为基础的一个实践案例,对每只股票每天一个csv文件的导入场景,提供了一个高性能的解决方案。 1. 应用需求2. 建库建表...

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  • Junxi
  • 发布于 2021-08-05 17:06
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金融市场高频数据应当如何管理——DolphinDB与pickle的性能对比测试和分析

金融市场L1/L2的报价和交易数据是量化交易研究非常重要的数据。国内全市场L1/L2的历史数据约为20~50T,每日新增的数据量约为20~50G。传统的关系数据库如MS SQL Server或MySQL均无法支撑这样的数...

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-18 11:12
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技术分析(Technical Analysis)指标库

TA-Lib是一个Python库,封装了用C语言实现的金融交易技术分析的诸多常用指标。为了方便用户在DolphinDB中计算这些技术指标,我们使用DolphinDB脚本实现了TA-Lib中包含的指标函数,并封装在Dolph...

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-18 11:09
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DolphinDB即时编译(JIT)详解

DolphinDB是高性能分布式时序数据库,内置了丰富的计算功能和强大多范式编程语言。为了能够提高DolphinDB脚本的执行效率,从1.01版本开始,DolphinDB支持即时编译(JIT)。 1 JIT简介 即时编...

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  • 发布于 2021-05-18 11:06
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使用DolphinDB计算K线

DolphinDB提供了功能强大的内存计算引擎,内置时间序列函数,分布式计算以及流数据处理引擎,在众多场景下均可高效的计算K线。本教程将介绍DolphinDB如何通过批量处理和流式处理计算K线。 历史...

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-18 11:05
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使用DolphinDB回放加密货币盘口与逐笔交易数据

对加密货币盘口与逐笔交易数据的回放展示,可帮助量化研究人员检验量化策略,也有助于交易员复盘,加深对市场的洞察。DolphinDB可实现盘口和逐笔交易数据的高速回放,以及对回放结果逐点查询。...

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  • 发布于 2021-05-18 11:00
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高频数据处理技巧:数据透视的应用

行列转换(pivot)是一个常见的整理数据的需求,又称为转置或者透视。 高频数据通常以下图的格式保存:每一行为一个股票在某个时刻的信息。 我们进行数据处理时,考虑到后续的向量化操作,...

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-18 11:00
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高频数据处理技巧:非等间隔的时间序列处理

高频时间序列的处理中,经常会用到滑动,偏移,聚合,转置,关联等操作。譬如说我想对一个某指标列用过去一个小时的数据的均值来做平滑处理,又或者想找到每一个时刻,该指标一个小时前的相应的...

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-18 10:58
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高频数据处理技巧:如何将高频信号转化成离散的买卖信号

高频交易中,我们通常首先基于tick级的报价信息和交易信息来生成信号量,然后将这些信号量转化成离散的买卖信号,譬如说 1 (买入), 0 (不变), -1(卖出),接着根据资金和已有头寸以及其...

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-18 10:57
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DolphinDB历史数据回放教程

一个量化策略在用于实际交易时,处理实时数据的程序通常为事件驱动。而研发量化策略时,需要使用历史数据进行回测,这时的程序通常不是事件驱动。因此同一个策略需要编写两套代码,不仅耗时而且...

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-18 10:56
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量化交易回测系列三:多因子Alpha策略最佳因子权重

在本系列二(多因子Alpha策略回测)中,我们对美股市场的4个量化因子进行了回测。在这里,我们将使用 DolphinDB database 内置的quadprog函数,对各个因子的权重进行均值方差优化,以决定最佳因子权重。

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-18 10:53
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寻找相似的历史k线

有网友提问应该用什么样的数据库/数据结构/算法来计算某支股票的相似K线? 具体的问题描述是,假设给出某股某段行情K线(单位/日),从任何其他股票历史中匹配出与之最为相似的某段历史K线,并给...

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-18 10:51
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使用DolphinDB快速计算买方或卖方驱动交易

给定高频交易数据以及报价数据,如何判断每笔交易是由买方驱动或是卖方驱动,是进行高频交易数据分析经常需要处理的问题。本文将介绍如何使用DolphinDB快速计算每笔交易的驱动方,只需不到2秒钟即可对美国一天的level 1的高频交易数据进行计算并存入数据库。本文使用了非同时连接(asof join)以及map-reduce。

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-18 10:48
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如何使用DolphinDB处理Tushare金融数据

DolphinDB是新一代的时序数据库,不仅可以作为分布式数据仓库或者内存数据库来使用,而且自带丰富的计算工具,可以作为研究工具或研究平台来使用,非常适用于量化金融、物联网等领域的海量数据分析。量化金融领域的不少问题,如交易信号研究、策略回测、交易成本分析、股票相关性研究、市场风险控制等,都可以用DolphinDB来解决。

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-14 10:37
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量化交易回测系列二:多因子Alpha策略回测

本系列文章将会介绍如何使用DolphinDB优雅而高效的实现量化交易策略回测。

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-14 10:23
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交易回测系列一:技术信号回测

本系列文章将会介绍如何使用DolphinDB进行交易回测。本文以移动平均线指标为例,介绍如何在DolphinDB中实现技术信号回测。移动平均线指标(Moving average,简称MA)属于趋势指标。在金融分析领域,移动平均线是不可缺少的指标工具。除了指示趋势,均线指标还能避免由于股价下跌错失清仓的机会,减少收益的损失,及时止损,也能避免股价上涨错失买入的时机,从而获得更高的收益。

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-14 10:19
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DolphinDB作为量化金融研究平台的8大优势

DolphinDB不仅可以当作分布式数据仓库或者内存数据库来使用,而且自带丰富的计算工具,可以作为一个研究工具或研究平台来使用。DolphinDB对时间序列数据的处理特别友好,非常适合量化金融、物联网等领域的海量数据分析。例如在量化金融领域的不少问题,交易信号研究,策略回测,交易成本分析,股票相关性研究,市场风险控制,都可以用DolphinDB平台快速的解决。下面列举的8大功能特点完美阐释了DolphinDB作为一个研究平台的优势。

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-14 10:10
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DolphinDB实现动量交易策略详解

动量策略是最流行的量化策略之一。商品期货的CTA策略,绝大多数都是基于动量策略。在股票市场,动量策略也是常用的量化因子之一。通俗地讲,动量策略就是“追涨杀跌”。下面我们将介绍如何在DolphinDB中测试动量交易策略,并计算动量交易策略的累积回报。

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-14 10:09
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使用Window Join快速估计个股交易成本

交易本身对市场会产生影响,尤其是短时间内大量交易,会影响金融资产的价格。一个订单到来时的市场价格和订单的执行价格通常会有差异,这个差异通常被称为交易成本。在量化交易的策略回测部分,不考虑交易成本或者交易成本估计不合理,容易导致回测和实盘结果有较大的差异。本文将介绍如何在分布式时序数据库DolphinDB中,如何使用asof join和window join快速估计每个股票的交易成本。

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  • Junxi
  • 发布于 2021-05-14 10:07
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