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② 股票软件大智慧LEVEL-2中的日线逐笔统计的公式函数是什么
这是源码
DRAWTEXTABS(10,0,'《逐笔反应资金成交动态》'),COLORyellow;
DRAWTEXTABS(10,15,'《逐单反应筹码收集发散》'),COLORyellow;
DRAWTEXTABS(10,30),COLOR0000FF;
逐笔:SUM((TRANSACTNUM(1,0))-(TRANSACTNUM(2,0)),0),Colorred,LINETHICK2,PRECIS0,LAYER0;
逐单:sum(ORDERNUM(2,0)-ORDERNUM(1,0),0),layer1,PRECIS0,LINETHICK2,Coloryellow;
DRAWTEXT( BARSTATUS=2,逐笔 ,'逐笔' ),Colorred;
DRAWTEXT( BARSTATUS=2,逐单 ,'逐单' ),Coloryellow,LAYER6;
STICKLINE(逐单>0,0,逐单,2,0),Colorred;
STICKLINE(逐单<0,0,逐单,2,0),Color000000;
fillrgn(逐单,0,逐单>=0,rgb(100,00,00),逐笔<0,rgb(00,20,150)),Coloryellow;
③ 关于股票逐笔成交数据的小技巧
股票逐笔成交数据蕴含丰富的投资信息，但挖掘这些信息并非易事。本文旨在教你如何构建逐笔成交数据库并掌握数据挖掘技巧。
首先，你需要一台配置良好的电脑，同时找到可靠的数据源。逐笔数据通常以压缩包形式存在，包含数千个CSV文件，每只股票对应一个文件。例如，平安银行（000001）2023年9月22日的数据，单日就有50,000多行，数据密集，处理难度大。
处理这类大数据的关键在于分块。逐笔数据计算因子，特别是日频因子（解释股票收益的横截面），通常只需要单个交易日的数据。因此，应将一个交易日的数据分为小文件，每个约200万行，便于电脑并行处理。使用Python的Pandas和feather格式，以及joblib的Parallel并行计算，可以提高效率。
因子计算通常分为两步：第一步，基于单日数据形成sub_factor；第二步，汇总过去20个交易日的数据。建议在计算sub_factor时进行并行处理，实时保存结果，最后汇总得到最终的factor。这样的方法有助于节省计算资源，提高处理速度。
④ 关于股票逐笔成交数据的小技巧
搭建逐笔成交数据库并挖掘逐笔数据因子是获取股票Alpha信息的有效途径。在操作过程中，需先准备一台支持计算任务的电脑，并找到数据源。逐笔数据通常以交易日命名，包含数千个CSV文件，每个文件对应一个股票。数据量庞大，需要分块处理，以避免内存不足。举例，以平安银行为例，一天的交易数据量可达近7千万行，数据处理难度大。数据应分块存储，每个交易日的数据存为一个文件夹，内含若干数据块，每块约200万行，以支持并行处理。Python+Pandas处理数据时，推荐使用feather文件格式，因其压缩率高且读取速度快。因子计算通常分为两步：首先形成sub_factor，然后汇总为最终factor。此过程需将所有sub_factor并行计算，并边计算边保存。最终汇总所有sub_factor，完成因子计算。此方法提高了因子计算的效率和可行性。