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DolphinDB丨金融高频因子流批一体计算神器

前言 量化金融的研究和实盘中,越来越多的机构需要根据高频的行情数据(L1/L2以及逐笔委托数据)来计算量价因子。这些因子通常是有状态的:不仅与当前的多个指标有关,而且与多个指标的历史状态相关。以国内的股票市场为例,每3秒收到一个快照,每个股票每天得到4800个快照,计算因子时可能会用到之前若干个快照的数据,甚至之前若干天的数据。若研发环境系统(例如Python)与生产环境系统(例如C++)不同,要维护两套代码,对用户是非常沉重的负担。 今天的推文为大家介绍如何使用DolphinDB发布的响应式状态引擎(Reactive State Engine)高效开发与计算带有状态的高频因子,实现流批统一计算。状态引擎接受在历史数据批量处理(研发阶段)中编写的表达式或函数作为输入,避免了在生产环境中重写代码的高额成本,以及维护研发和生产两套代码的负担。状态引擎确保流式计算的结果与批量计算完全一致,只要在历史数据的批量计算中验证正确,即可保证流数据的实时计算正确,这极大降低了实时计算调试的成本。 1、金融高频因子计算 我们通过一个具体的例子来引入金融高频因子计算的问题。下面这个因子表达式是用Dolph...

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