成交量标准差 高频直播笔记

成交量标准差 高频直播笔记

以单位为单位，在一列中列出所有日期

首先从中获取所有因素并将它们存储在列表中

存储因素的绝对路径

判断是现货还是合约

输入货币代码并输出

计算每个硬币的高频因子

首先将ftr文件读取为mdf

然后让时间范围框定为mf的时间范围

合并和mdf，以时间为准。这类似于股票和指数的合并。目的是处理没有交易的时间，统一时间。

这里采用的是增量计算。增量计算是指如果已经计算过该因子，则不会进行第二次计算。每次计算的系数以数据/分钟系数表示。

基于以下时间基准：所有

那么如何使用呢？

如果系数已经计算出来，则读取数据。读取数据时，主要看计算的因子时间是否包含所有时间（小时/天）

如果还没有计算因子，则创建文件夹（此处不进行因子计算）

然后计算高频因子。高频因子的计算在。该功能是在以下因子中实现的。

代表那些没有被分解的时间点

将因子保存在“微​​小因子”下

参数：mdf、ddf、日期

mdf分钟级数据，包含数据

ddf 小时或天级别数据，这是所有小时或天，仅时间信息

date：要计算的时间

dm_df：过滤掉mdf中时间为date的数据

要继续，此处的数据将转换为 5 分钟或 10 分钟数据。

计算系数

首先合并所有获得的数据，并按照日期和货币的顺序对数据进行排序。

遍历所有因素。对于每个因素，找到该因素的所有相关因素。例如，对于一个因子，其5min和10min的数据可以计算为一个小因子。

如果小因子的个数不为0，也就是说这个因子已经计算出来了，那么调用它。这个函数的输出是全因子数据，输出也是全因子数据。我不知道它是做什么用的。你可以看一下。注释说是用于计算横截面范围的因子。

数据根据货币代码分组。每组包含一个货币类型，包括货币名称和货币数据。

然后找出所有因素。如果这枚硬币的因子个数为0，则说明这枚硬币没有因子，跳过。

选择该货币的时间货币因子作为新的

构建因子数据的保存路径：现货/合约币种选择周期因子名称货币，这里的因子名称是大因子的名称，不是小因子的名称

如果路径存在：读取路径为fdf，添加、去除重复

如果路径不存在：将其创建为fdf并将所有时间和货币因素放入其中

之前，我们计算了每种货币在货币选择周期内获得的因子。

然后对于每个因子，计算横截面范围内的因子，

然后将数据按照币种进行分类，对于每种币种的每个大因子

将此信息存储在微小因素文件中。

理解代码

读取原始文件

创建，这里很有趣。我记得股票数据是指数数据，包含了全天的市场交易。这里的功能也是衡量市场交易的所有时间。这里分为两部分：并且，这里的包含是时间范围内的所有选股时段，比如小时，则包含所有每小时的数据，比如天，则包含全天数据。它是时间间隔中的所有分钟。每分钟对应选股周期的时间。如果选股周期是小时，那么就是时间区间内所有分钟和小时的对应关系。如果选股周期是天，那么就是时间。间隔内所有分钟和天数之间的对应关系。

首先遍历文件夹中的所有文件，得到所有因子

遍历每枚硬币并计算系数。这里使用函数，并行或串行

这里需要进一步研究

正确猜测：首先将分钟数据下采样为五分钟数据，然后计算因子并按照选股周期排序，选择n个币，计算资金曲线

输入为虚拟货币代码，输出为：

时间（选币周期1h/1d） 币种代码因子值（5min/10min流动性指标）

那么可以推断该功能是计算单个货币的选股周期因子。

这个功能之后，还需要做的是：将所有币的数据合并在一起，按因素排序，选出前n个币，然后计算资金曲线

首先，将上一步中获得的所有内容合并在一起。

然后对于每个大因子，计算横截面因子

然后根据货币和系数存储信息。

首先读取该币种的历史数据并进行合并。合并后，如果数据为空，则直接退出。

这里做了一件看似奇怪的事情。它正在读取历史数据。它假设历史上已经运行过，运行的就是这个币的因素。如果多了或者少了，就会先删除再运行。

它的作用是，如果这个因素之前运行过，那么读取之前的文件，然后得到之前没有计算过、现在需要计算的时间列表。

如果之前没有运行过此因素，请创建一个新文件并有一个时间列表

总的来说，这一部分就是对之前已经计算过的数据进行处理。因为计算量太大，如果有之前计算过的数据，找到那些没有计算过的周期。这里的时间是几小时或几天

如果一天/一小时的某些数据计算完毕而其他数据没有计算怎么办？

这里的pdf是要计算的天或小时数据

找到之前计算的数据后，将之前计算的数据与pdf合并

我不明白为什么我们需要一开始就单独计算这些因素。我们稍后会看看它们。

由于混合了之前的历史数据，并且计算时可能会引入一些其他列，所以所有因素都在这里找到并与时间货币一起保留。这里的数据是每小时/每天的数据。

pdf 为

mdf是币和币历史数据的合并

由于计算量较大，如果之前已经计算过数据，那么找到之前的数据，整理出未计算过的时间段。

计算系数

这里对这两个数据的猜测是：计算1分钟到5分钟的数据，功能是计算小时或者从五分钟的数据中填入数据

保存数据

mdf是数据和合并后的结果

pdf (ddf) 是数据。如果已经有计算的数据，pdf将与已经计算的数据合并。

一小时内只看illq放量K线

交易量 > 平均交易量 + 标准差

平均交易量是这一小时/一天五分钟数据的平均值。

标准差是这一小时/一天的五分钟数据。求标准差。

处理横截面数据，例如5分钟和10分钟数据的加、减、乘、除。 。 。

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