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② 股票軟體大智慧LEVEL-2中的日線逐筆統計的公式函數是什麼
這是源碼
DRAWTEXTABS(10,0,'《逐筆反應資金成交動態》'),COLORyellow;
DRAWTEXTABS(10,15,'《逐單反應籌碼收集發散》'),COLORyellow;
DRAWTEXTABS(10,30),COLOR0000FF;
逐筆:SUM((TRANSACTNUM(1,0))-(TRANSACTNUM(2,0)),0),Colorred,LINETHICK2,PRECIS0,LAYER0;
逐單:sum(ORDERNUM(2,0)-ORDERNUM(1,0),0),layer1,PRECIS0,LINETHICK2,Coloryellow;
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DRAWTEXT( BARSTATUS=2,逐單 ,'逐單' ),Coloryellow,LAYER6;
STICKLINE(逐單>0,0,逐單,2,0),Colorred;
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fillrgn(逐單,0,逐單>=0,rgb(100,00,00),逐筆<0,rgb(00,20,150)),Coloryellow;
③ 關於股票逐筆成交數據的小技巧
股票逐筆成交數據蘊含豐富的投資信息，但挖掘這些信息並非易事。本文旨在教你如何構建逐筆成交資料庫並掌握數據挖掘技巧。
首先，你需要一台配置良好的電腦，同時找到可靠的數據源。逐筆數據通常以壓縮包形式存在，包含數千個CSV文件，每隻股票對應一個文件。例如，平安銀行（000001）2023年9月22日的數據，單日就有50,000多行，數據密集，處理難度大。
處理這類大數據的關鍵在於分塊。逐筆數據計算因子，特別是日頻因子（解釋股票收益的橫截面），通常只需要單個交易日的數據。因此，應將一個交易日的數據分為小文件，每個約200萬行，便於電腦並行處理。使用Python的Pandas和feather格式，以及joblib的Parallel並行計算，可以提高效率。
因子計算通常分為兩步：第一步，基於單日數據形成sub_factor；第二步，匯總過去20個交易日的數據。建議在計算sub_factor時進行並行處理，實時保存結果，最後匯總得到最終的factor。這樣的方法有助於節省計算資源，提高處理速度。
④ 關於股票逐筆成交數據的小技巧
搭建逐筆成交資料庫並挖掘逐筆數據因子是獲取股票Alpha信息的有效途徑。在操作過程中，需先准備一台支持計算任務的電腦，並找到數據源。逐筆數據通常以交易日命名，包含數千個CSV文件，每個文件對應一個股票。數據量龐大，需要分塊處理，以避免內存不足。舉例，以平安銀行為例，一天的交易數據量可達近7千萬行，數據處理難度大。數據應分塊存儲，每個交易日的數據存為一個文件夾，內含若干數據塊，每塊約200萬行，以支持並行處理。Python+Pandas處理數據時，推薦使用feather文件格式，因其壓縮率高且讀取速度快。因子計算通常分為兩步：首先形成sub_factor，然後匯總為最終factor。此過程需將所有sub_factor並行計算，並邊計算邊保存。最終匯總所有sub_factor，完成因子計算。此方法提高了因子計算的效率和可行性。