使用Window Join快速估计个股交易成本

What this page covers

• 交易成本概念与回测中估计交易成本的动机。
• 交易成本估计所需数据表：trades 与 quotes 及其字段需求。
• 方法一：使用 aj 进行 asof join 的基准价选取与 SQL 示例。
• 方法二：使用 pwj（prevailing window join）在窗口内聚合报价并给出 SQL 示例。
• 两种连接方式的价值描述与性能耗时数据。
• 示例：对 GS、TSLA、AAPL 的 cost 结果展示。
• 附录：NYSE FTP 样本数据下载、处理与导入步骤。

技能认证特训营第二期报名促销 cta

页面顶部包含活动公告与限时报名链接，并提到专属福利优惠。

• 提供“技能认证特训营第二期”的限时报名链接。
• 公告中说明报名可获得专属福利优惠。

使用Window Join快速估计个股交易成本 hero

本节给出文章标题与基础信息，包括 DolphinDB 与发布日期信息。

• 发布日期为 2021-05-14。
• 该页面内容以 DolphinDB 为主题背景。

问题背景与数据需求（trades 与 quotes） definition

本节解释交易成本概念与回测估计交易成本的必要性，并列出估计所需的数据表与字段。

• 交易成本可表述为订单到来时市场价与执行价之间的差异。
• 若不考虑或不合理估计交易成本，回测与实盘可能产生较大差异。
• 交易成本估计需要逐笔交易表 trades 与 Level 1 报价表 quotes。
• trades 表字段包括 Symbol、Time、Trade_Volume、Trade_Price。
• quotes 表字段包括 Symbol、Time、Bid_Price、Offer_Price。

方法一：asof join 估计交易成本（aj） how_it_works

本节说明以交易前最近一次报价中间价为基准价，使用 aj 做 asof join，并给出约束与 SQL 示例。

• 成交与买卖报价时间不可能完全一致，因此不能使用等值连接（equal join）。
• DolphinDB 提供 asof join 与 window join 两种时序连接方式。
• aj 函数用于对两个表执行 asof join。
• asof join 的连接字段为 Symbol 与 Time，并按股票分组后按时间进行连接。
• quotes 表需在每个股票组内按 time 升序排列。

方法二：window join（prevailing window join, pwj）估计交易成本 how_it_works

本节说明在交易前时间窗口内对报价做聚合后作为基准，并解释 pwj 的含义、窗口参数与聚合参数。

• 动机之一是减少单次报价偶然性，使用窗口内报价的均值或中值作为基准价。
• pwj 是 prevailing window join 的缩写。
• pwj 的相对时间窗口参数单位为纳秒。
• 示例窗口 -10000000:0 表示从交易时刻到前 10ms 的窗口。
• pwj 的第 4 个参数用于指定窗口内要计算的一系列聚合函数。

两种连接方式的价值与性能数据 trust_signal

本节说明两种连接方式可简化时序数据操作，并在给定 NYSE 数据规模下给出示例耗时。

• asof join 与 window join 用于简化时序数据操作并减少代码量。
• 示例中使用 1 行 SQL 完成所有个股交易成本计算。
• 性能测试数据来自 2016-10-24 的纽约证券交易所交易与报价数据。
• 测试规模包含 8023 只股票与约 2700 万条交易记录。
• 测试规模包含约 7000 万条买卖报价记录。
• 方法一（aj）示例执行耗时为 470 多毫秒。
• 方法二（pwj）示例执行耗时为 825 毫秒。

示例结果：GS、TSLA、AAPL 交易成本 case_study

本节展示查询三只股票交易成本的示例 SQL，并给出两种方法得到的 cost 结果。

• 示例查询筛选 symbol in `GS`TSLA`AAPL。
• 方法一结果示例：AAPL 的 cost 为 0.5446。
• 方法一结果示例：GS 的 cost 为 1.2678。
• 方法一结果示例：TSLA 的 cost 为 16.6456。
• 方法二结果示例：AAPL 的 cost 为 0.535。
• 方法二结果示例：GS 的 cost 为 1.1543。
• 方法二结果示例：TSLA 的 cost 为 18.1025。

下载试用版引导 cta

本节引导读者到官网下载安装 DolphinDB 试用版用于计算。

• 提供 DolphinDB 官网链接用于下载试用版。
• 链接目标为 http://www.dolphindb.com/。

附录1：生成样本数据（NYSE FTP下载与导入脚本） how_it_works

本节提供 NYSE FTP 样本数据下载路径、文件处理与 DolphinDB 导入脚本要点，并说明导入表内容。

• 样本数据可从 NYSE 的 FTP 下载，提供了对应路径。
• 样本文件名包含 EQY_US_ALL_TRADE_20161024.gz 与 EQY_US_ALL_NBBO_20161024.gz。
• 处理步骤包括解压、保存到 /DolphinDB/Data，并删除两个文件的最后一行。
• 提供 sed 命令示例用于删除文件最后一行。
• 导入脚本示例定义 DATA_DIR 与数据库目录，并创建序列库 database(..., SEQ, 16)。
• 导入脚本示例使用 loadTextEx 导入 Trades 与 Quotes。
• 样本数据表 Trades 包含 2016-10-24 美国股市的所有交易数据。
• 样本数据表 Quotes 包含同一天的全国最佳买卖报价（NBBO）。

Facts Index