干货丨如何使用时序数据库DolphinDB处理Tushare金融数据

2020/12/17 07:16
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本教程将介绍如何把Tushare的沪深股票2008年到2017年的日线行情数据和每日指标数据导入到 DolphinDB database,并使用DolphinDB进行金融分析。Tushare是金融大数据开放社区,拥有丰富的金融数据,如股票、基金、期货、数字货币等行情数据,为量化从业人员和金融相关研究人员免费提供金融数据。

DolphinDB是新一代的时序数据库,不仅可以作为分布式数据仓库或者内存数据库来使用,而且自带丰富的计算工具,可以作为研究工具或研究平台来使用,适用于量化金融、物联网等领域的海量数据分析。量化金融领域的不少问题,如交易信号研究、策略回测、交易成本分析、股票相关性研究、市场风险控制等,都可以用DolphinDB来解决。

1. 数据概况

Tushare提供的沪深股票日线行情数据包含以下字段:

名称	        描述ts_code	        股票代码trade_date	交易日期open	        开盘价high	        最高价low	        最低价close	        收盘价pre_close	昨收价change	        涨跌额pct_change	涨跌幅vol	        成交量(手)amount	        成交额(千元)

每日指标数据包含以下字段:

名称	        描述ts_code	        股票代码trade_date	交易日期close	        收盘价turnover_rate	换手率turnover_rate_f	换手率(自由流通股)volume_ratio	量比pe	        市盈率(总市值/净利润)pe_ttm	        市盈率(TTM)pb	        市净率(总市值/净资产)ps	        市销率ps_ttm	        市销率(TTM)total_share	总股本(万)float_share	流通股本(万)free_share	自由流通股本(万)total_mv	总市值(万元)cric_mv	        流通市值(万元)

2. 创建DolphinDB数据库

2.1 安装DolphinDB

官网下载DolphinDB安装包和DolphinDB GUI.

DolphinDB单节点部署请参考单节点部署

DolphinDB单服务器集群部署请参考单服务器集群部署

DolphinDB多物理服务器部署请参考多服务器集群部署

2.2 创建数据库

我们可以使用database函数创建分区数据库。

语法:database(directory, [partitionType], [partitionScheme], [locations])

参数

directory:数据库保存的目录。DolphinDB有三种类型的数据库,分别是内存数据库、磁盘上的数据库和分布式文件系统上的数据库。创建内存数据库,directory为空;创建本地数据库,directory应该是本地文件系统目录;创建分布式文件系统上的数据库,directory应该以“dfs://”开头。本教程使用分布式文件系统上的数据库。

partitionType:分区方式,有6种方式: 顺序分区(SEQ),范围分区(RANGE),哈希分区(HASH),值分区(VALUE),列表分区(LIST),复合分区(COMPO)。

partitionScheme:分区方案。各种分区方式对应的分区方案如下:

93d63e54933b47202b940702c588cc66.jpeg

导入数据前,要做好数据的分区规划,主要考虑两个因素:分区字段和分区粒度。

在日常的查询分析中,按照日期查询的频率最高,所以分区字段为日期trade_date。如果一天一个分区,每个分区的数据量过少,只有3000多条数据,不到1兆大小,而且分区数量非常多。分布式系统在执行查询时,会把查询语句分成多个子任务发送到不同的分区。这样的分区方式会导致子任务数量非常多,而每个任务执行的时间极短,系统在管理任务上耗费的时间反而大于任务本身的执行时间,明显这样的分区方式是不合理。这种情况下,我们按日期范围进行分区,每年的1月1日到次年的1月1日为一个分区,这样既能提升查询的效率,也不会造成分区粒度过小。

现有数据的时间跨度是2008-2017年,但是为了给未来的数据留出足够的空间,我们把时间范围设置为2008-2030年。执行以下代码:

yearRange=date(2008.01M + 12*0..22)

由于日线行情和每日指标数据的分区方案相同,因此把它们存放在同一个数据库dfs://tushare的两个表中,hushen_daily_line用于存放日线行情数据,hushen_daily_indicator用于存放每日指标数据。如果需要使用内存数据库,创建数据库时把directory设为空;如果需要使用磁盘上的数据库,把directory设置为磁盘目录即可。创建数据库的代码如下:

login("admin","123456")
dbPath="dfs://tushare"yearRange=date(2008.01M + 12*0..22)if(existsDatabase(dbPath)){
	dropDatabase(dbPath)
}
columns1=`ts_code`trade_date`open`high`low`close`pre_close`change`pct_change`vol`amount
type1=`SYMBOL`NANOTIMESTAMP`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE
db=database(dbPath,RANGE,yearRange)
hushen_daily_line=db.createPartitionedTable(table(100000000:0,columns1,type1),`hushen_daily_line,`trade_date)

columns2=`ts_code`trade_date`close`turnover_rate`turnover_rate_f`volume_ratio`pe`pr_ttm`pb`ps`ps_ttm`total_share`float_share`free_share`total_mv`circ_mv
type2=`SYMBOL`NANOTIMESTAMP`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE
hushen_daily_indicator=db.createPartitionedTable(table(100000000:0,columns2,type2),`hushen_daily_indicator,`trade_date)

3. 使用Python API把数据导入到DolphinDB

Tushare提供了两种常用的数据调取方式:

  • 通过Tushare Python包,返回的是python dataframe类型数据。
  • 通过http协议直接获取,返回的是Json格式数据。

本教程使用了第一种方法调取沪深股票2008年到2017年10年的日线行情数据和每日指标数据。

3.1 下载安装Python3.X和Tushare

具体教程请参考Tushare官网

3.2 安装DolphinDB的Python3 API

官网下载Python3 API,把Python3 API的安装包解压至任意目录。在console中进入该目录,执行以下命令:

python setup.py install

使用以下命令更新Python API:

python setup.py install --force

3.3 数据导入

我们分别使用Tushare Python包的daily和daily_basic接口调取日线行情和每日指标数据,返回的是Python Dataframe类型数据。注意,需要注册Tushare账号才能获取token。接着,通过Python API,连接到IP为localhost,端口号为8941的DolphinDB数据节点(这里的数据节点IP与端口根据自己集群的情况进行修改),把Tushare返回的Dataframe数据分别追加到之前创建的DolphinDB DFS Table中。

具体的Python代码如下:

import datetimeimport tushare as tsimport pandas as pdimport numpy as npimport dolphindb as ddb
pro=ts.pro_api('YOUR_TOKEN')
s=ddb.session()
s.connect("localhost",8941,"admin","123456")
t1=s.loadTable(tableName="hushen_daily_line",dbPath="dfs://tushare")
t2=s.loadTable(tableName="hushen_daily_indicator",dbPath="dfs://tushare")def dateRange(beginDate,endDate):
    dates=[]
    dt=datetime.datetime.strptime(beginDate,"%Y%m%d")
    date=beginDate[:]    while date <= endDate:
        dates.append(date)
        dt=dt + datetime.timedelta(1)
        date=dt.strftime("%Y%m%d")    return datesfor dates in dateRange('20080101','20171231'):
df=pro.daily(trade_date=dates)
df['trade_date']=pd.to_datetime(df['trade_date'])if len(df):
    t1.append(s.table(data=df))
    print(t1.rows)for dates in dateRange('20080101','20171231'):
ds=pro.daily_basic(trade_date=dates)
ds['trade_date']=pd.to_datetime(ds['trade_date'])
ds['volume_ratio']=np.float64(ds['volume_ratio'])if len(ds):
    t2.append(s.table(data=ds))
    print(t2.rows)

数据导入成功后,我们可以从DolphinDB GUI右下角的变量浏览器中看到两个表的分区情况:

aabd97b638fc369e09d5a04ab6bce820.png

查看数据量:

select count(*) from hushen_daily_line5,332,932select count(*) from hushen_daily_indicator5,333,321

至此,我们已经把沪深股票2008年-2017年的日线行情和每日指标数据全部导入到DolphinDB中。

4. 金融分析

DolphinDB将数据库、编程语言和分布式计算融合在一起,不仅可以用作数据仓库,还可以用作计算和分析工具。DolphinDB内置了许多经过优化的时间序列函数,特别适用于投资银行、对冲基金和交易所的定量查询和分析,可以用于构建基于历史数据的策略测试。下面介绍如何使用Tushare的数据进行金融分析。

4.1 计算每只股票滚动波动率

daily_line= loadTable("dfs://daily_line","hushen_daily_line")t=select ts_code,trade_date,mstd(pct_change/100,21) as mvol from daily_line context by ts_codeselect * from t where trade_date=2008.11.14ts_code	        trade_date	mvol000001.SZ	2008.11.14	0.048551000002.SZ	2008.11.14	0.04565000004.SZ	2008.11.14	0.030721000005.SZ	2008.11.14	0.046655000006.SZ	2008.11.14	0.043092000008.SZ	2008.11.14	0.035764000009.SZ	2008.11.14	0.051113000010.SZ	2008.11.14	0.027254...

计算每只股票一个月的滚动波动率,仅需一行代码。DolphinDB自带金融基因,内置了大量与金融相关的函数,可以用简单的代码计算金融指标。

4.2 找到最相关的股票

使用沪深股票日线行情数据,计算股票的两两相关性。首先,生成股票回报矩阵:

retMatrix=exec pct_change/100 as ret from loadTable("dfs://daily_line","hushen_daily_line") pivot by trade_date,ts_code

exec和pivot by是DolphinDB编程语言的特点之一。exec与select的用法相同,但是select语句生成的是表,exec语句生成的是向量。pivot by用于整理维度,与exec一起使用时会生成一个矩阵。

接着,生成股票相关性矩阵:

corrMatrix=cross(corr,retMatrix,retMatrix)

上面使用到的cross是DolphinDB中的高阶函数,它以函数和对象作为输入内容,把函数应用到每个对象上。模板函数在复杂的批量计算中非常有用。

然后,找到每只股票相关性最高的10只股票:

mostCorrelated = select * from table(corrMatrix).rename!(`ts_code`corr_ts_code`corr) context by ts_code having rank(corr,false) between 1:10

查找与000001.SZ相关性最高的10只股票:

select * from mostCorrelated where ts_code="000001.SZ" order by cor descts_code	        corr_ts_code	corr000001.SZ	601166.SH	0.859000001.SZ	600000.SH	0.8406000001.SZ	002920.SZ	0.8175000001.SZ	600015.SH	0.8153000001.SZ	600036.SH	0.8129000001.SZ	600016.SH	0.8022000001.SZ	002142.SZ	0.7956000001.SZ	601169.SH	0.7882000001.SZ	601009.SH	0.7778000001.SZ	601328.SH	0.7736

上面两个示例都比较简单,下面我们进行复杂的计算。

4.3 构建World Quant Alpha #001和#98

WorldQuant LLC发表的论文101 Formulaic Alphas中给出了101个Alpha因子公式。很多个人和机构尝试用不同的语言来实现这101个Alpha因子。本文中,我们例举了较为简单的Alpha #001和较为复杂的Alpha #098两个因子的实现。

Alpha#001公式:rank(Ts_ArgMax(SignedPower((returns<0?stddev(returns,20):close), 2), 5))-0.5

Alpha #001的详细解读可以参考【史上最详细】WorldQuant Alpha 101因子系列#001研究

Alpha#98公式:(rank(decay_linear(correlation(vwap, sum(adv5,26.4719), 4.58418), 7.18088))- rank(decay_linear(Ts_Rank(Ts_ArgMin(correlation(rank(open), rank(adv15), 20.8187), 8.62571), 6.95668) ,8.07206)))

这两个因子在计算时候既用到了cross sectional的信息,也用到了大量时间序列的计算。也即在计算某个股票某一天的因子时,既要用到该股票的历史数据,也要用到当天所有股票的信息,所以计算量很大。

构建这两个因子,需要包含以下字段:股票代码、日期、成交量、成交量的加权平均价格、开盘价和收盘价。其中,成交量的加权平均价格可以通过收盘价和成交量计算得出。因此,日线行情的数据可以用于构建这两个因子。

构建因子的代码如下:

def alpha1(stock){
	t= select trade_date,ts_code,mimax(pow(iif(ratios(close) < 1.0, mstd(ratios(close) - 1, 20),close), 2.0), 5) as maxIndex from stock context by ts_code	return select trade_date,ts_code,rank(maxIndex) - 0.5 as A1 from t context by trade_date
}def alpha98(stock){
	t = select ts_code,trade_date, wavg(close,vol) as vwap, open, mavg(vol, 5) as adv5, mavg(vol,15) as adv15 from stock context by ts_code
	update t set rank_open = rank(open), rank_adv15 = rank(adv15) context by trade_date
	update t set decay7 = mavg(mcorr(vwap, msum(adv5, 26), 5), 1..7), decay8 = mavg(mrank(9 - mimin(mcorr(rank_open, rank_adv15, 21), 9), true, 7), 1..8) context by ts_code	return select ts_code,trade_date, rank(decay7)-rank(decay8) as A98 from t context by trade_date
}

构建Alpha #001仅用了2行核心代码,Alpha #98仅用了4行核心代码,并且所有核心代码都是用SQL实现,可读性非常好。SQL中最关键的功能是context by子句实现的分组计算功能。context by是DolphinDB对标准SQL的扩展。与group by每个组产生一行记录不同,context by会输出跟输入相同行数的记录,所以我们可以方便的进行多个函数嵌套。cross sectional计算时,我们用trade_date分组。时间序列计算时,我们用ts_code分组。与传统的分析语言Matlab、SAS不同,DolphinDB脚本语言与分布式数据库和分布式计算紧密集成,表达能力强,高性能易扩展,能够满足快速开发和建模的需要。

查看结果:

select * from alpha1(stock1) where trade_date=2017.07.06trade_date	ts_code	    A12017.07.06	000001.SZ	252.52017.07.06	000002.SZ	1,103.52017.07.06	000004.SZ	252.52017.07.06	000005.SZ	252.52017.07.06	000006.SZ	1,103.52017.07.06	000008.SZ	1,972.52017.07.06	000009.SZ	1,103.52017.07.06	000010.SZ	1,103.52017.07.06	000011.SZ	1,103.5...select * from alpha98(stock1) where trade_date=2017.07.19ts_code	trade_date	A98000001.SZ	2017.07.19	(1,073)000002.SZ	2017.07.19	(1,270)000004.SZ	2017.07.19	(1,805)000005.SZ	2017.07.19	224000006.SZ	2017.07.19	791000007.SZ	2017.07.19	(609)000008.SZ	2017.07.19	444000009.SZ	2017.07.19	(1,411)000010.SZ	2017.07.19	(1,333)...

使用单线程计算,Alpha #001耗时仅4秒,复杂的Alpha #98耗时仅5秒,性能极佳。

4.4 动量交易策略

动量策略是投资界最流行的策略之一。通俗地讲,动量策略就是“追涨杀跌”,买涨得厉害的,卖跌得厉害的。下面将介绍如何在DolphinDB中测试动量交易策略。

最常用的动量因素是过去一年扣除最近一个月的收益率。动量策略通常是一个月调整一次,并且持有期也是一个月。本教程中,每天调整1/21的投资组合,并持有新的投资组合21天。

要测试动量交易策略,需要包含以下字段的数据:股票代码、日期、每股价格(收盘价格)、流通市值、股票日收益和每日交易量。

显然,只有日线行情的数据是不够的,我们需要连接hushen_daily_line和hushen_daily_indicator两个表。

通过equal join,从两个表中选择需要的字段:

daily_line=loadTable(“dfs://daily_line”,”hushen_daily_line”)
daily_indicator=loadTable(“dfs://daily_indicator”,”hushen_daily_indicator”)
s=select ts_code,trade_date,close,change,pre_close,vol,amount,turnover_rate,total_share,float_share,free_share,total_mv,circ_mv from ej(daily_line,daily_indicator,`ts_code`trade_date)

(1)对数据进行清洗和过滤,为每只股票构建过去一年扣除最近一个月收益率的动量信号。

def loadPriceData(inData){
	stocks = select ts_code, trade_date, close,change/pre_close as ret, circ_mv from inData where weekday(trade_date) between 1:5, isValid(close), isValid(vol) order by ts_code, trade_date
	stocks = select ts_code, trade_date,close,ret,circ_mv, cumprod(1+ret) as cumretIndex from stocks context by ts_code	return select ts_code, trade_date, close, ret, circ_mv, move(cumretIndex,21)\move(cumretIndex,252)-1 as signal from stocks context by ts_code 
}
priceData = loadPriceData(s)

(2)生成投资组合

选择满足以下条件的流通股:动量信号无缺失、当天的交易量为正、市值超过1亿元以及每股价格超过5元。

def genTradables(indata){	return select trade_date, ts_code, circ_mv, signal from indata where close>5, circ_mv>10000, vol>0, isValid(signal) order by trade_date
}
tradables = genTradables(priceData)

根据每天的动量信号,产生10组流通股票。只保留两个最极端的群体(赢家和输家)。假设在21天内,每天总是多头1元和空头1元,所以我们每天在赢家组多头1/21,在输家组每天空头1/21。在每组中,我们可以使用等权重或值权重,来计算投资组合形成日期上每个股票的权重。

//WtScheme=1表示等权重;WtScheme=2表示值权重def formPortfolio(startDate, endDate, tradables, holdingDays, groups, WtScheme){
	ports = select date(trade_date) as trade_date, ts_code, circ_mv, rank(signal,,groups) as rank, count(ts_code) as symCount, 0.0 as wt from tradables where date(trade_date) between startDate:endDate context by trade_date having count(ts_code)>=100
	if (WtScheme==1){
		update ports set wt = -1.0\count(ts_code)\holdingDays where rank=0 context by trade_date
		update ports set wt = 1.0\count(ts_code)\holdingDays where rank=groups-1 context by trade_date
	}	else if (WtScheme==2){
		update ports set wt = -circ_mv\sum(circ_mv)\holdingDays where rank=0 context by trade_date
		update ports set wt = circ_mv\sum(circ_mv)\holdingDays where rank=groups-1 context by trade_date
	}	return select ts_code, trade_date as tranche, wt from ports where wt != 0 order by ts_code, trade_date
}
startDate=2008.01.01endDate=2018.01.01 holdingDays=21groups=10ports = formPortfolio(startDate, endDate, tradables, holdingDays, groups, 2)
dailyRtn = select date(trade_date) as trade_date, ts_code, ret as dailyRet from priceData where date(trade_date) between startDate:endDate

(3)计算投资组合中每只股票接下来21天的利润或损失。在投资组合形成后的21天关停投资组合。

def calcStockPnL(ports, dailyRtn, holdingDays, endDate, lastDays){
	ages = table(1..holdingDays as age)
	dates = sort distinct ports.tranche
        dictDateIndex = dict(dates, 1..dates.size())
        dictIndexDate = dict(1..dates.size(), dates)
	pos = select dictIndexDate[dictDateIndex[tranche]+age] as date, ts_code, tranche, age, take(0.0,size age) as ret, wt as expr, take(0.0,size age) as pnl from cj(ports,ages) where isValid(dictIndexDate[dictDateIndex[tranche]+age]), dictIndexDate[dictDateIndex[tranche]+age]<=min(lastDays[ts_code], endDate)

	update pos set ret = dailyRet from ej(pos, dailyRtn,`date`ts_code,`trade_date`ts_code)
	update pos set expr = expr*cumprod(1+ret) from pos context by ts_code, tranche
	update pos set pnl = expr*ret/(1+ret)	return pos
}
lastDaysTable = select max(date(trade_date)) as date from priceData group by ts_code
lastDays = dict(lastDaysTable.ts_code, lastDaysTable.date)
stockPnL = calcStockPnL(ports, dailyRtn, holdingDays, endDate, lastDays)

(4)计算投资组合的利润或损失,并绘制动量策略累计回报走势图。

portPnL = select sum(pnl) as pnl from stockPnL group by date order by dateplot(cumsum(portPnL.pnl) as cumulativeReturn,portPnL.date, "Cumulative Returns of the Momentum Strategy")

下面是沪深股票2008年到2017年的回测结果。回测时,每天产生一个新的tranche,持有21天。使用单线程计算,耗时仅6秒。

afdd0dd911a691a53adade2622ea5607.jpeg

如果使用Pandas来处理金融数据,对内存的要求较高,内存使用峰值一般是数据的3-4倍,随着数据的积累,pandas的内存占用问题会越来越明显。在性能上,pandas在多线程处理方面比较弱,不能充分利用多核CPU的计算能力,并且pandas不能根据业务字段对数据进行分区,也不支持列式存储,查询数据时必须全表扫描,效率不高。

5. 总结

作为数据库,DolphinDB支持单表PB级存储和灵活的分区方式;作为研究平台,DolphinDB不仅功能丰富,支持快速的数据清洗、高效的数据导入、交互式分析、库内分析,流计算框架和离线计算支持生产环境代码重用,而且性能极佳,即使面对庞大数据集,仍可以轻松实现秒级毫秒级的低延时交互分析。另外,DolphinDB对用户十分友好,提供了丰富的编程接口,如Python、C++、Java、C#、R等编程API和Excel的add-in插件、ODBC、JDBC插件,还提供了功能强大的集成开发工具,支持图形化数据显示,让实验结果更加直观易于理解。


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