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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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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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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