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干货丨如何使用时序数据库DolphinDB处理Tushare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。

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。

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

从官网下载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：

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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

从官网下载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 datetime
import tushare as ts
import pandas as pd
import numpy as np
import 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 dates

for 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：

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查看数据量：

select count(*) from hushen_daily_line
5,332,932

select count(*) from hushen_daily_indicator
5,333,321

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_code
select * from t where trade_date=2008.11.14
ts_code	        trade_date	mvol
000001.SZ	2008.11.14	0.048551
000002.SZ	2008.11.14	0.04565
000004.SZ	2008.11.14	0.030721
000005.SZ	2008.11.14	0.046655
000006.SZ	2008.11.14	0.043092
000008.SZ	2008.11.14	0.035764
000009.SZ	2008.11.14	0.051113
000010.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 desc
ts_code	        corr_ts_code	corr
000001.SZ	601166.SH	0.859
000001.SZ	600000.SH	0.8406
000001.SZ	002920.SZ	0.8175
000001.SZ	600015.SH	0.8153
000001.SZ	600036.SH	0.8129
000001.SZ	600016.SH	0.8022
000001.SZ	002142.SZ	0.7956
000001.SZ	601169.SH	0.7882
000001.SZ	601009.SH	0.7778
000001.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=2017.07.06
trade_date	ts_code	    A1
2017.07.06	000001.SZ	252.5
2017.07.06	000002.SZ	1,103.5
2017.07.06	000004.SZ	252.5
2017.07.06	000005.SZ	252.5
2017.07.06	000006.SZ	1,103.5
2017.07.06	000008.SZ	1,972.5
2017.07.06	000009.SZ	1,103.5
2017.07.06	000010.SZ	1,103.5
2017.07.06	000011.SZ	1,103.5
...

select * from alpha98(stock1) where trade_date=2017.07.19
ts_code	trade_date	A98
000001.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	224
000006.SZ	2017.07.19	791
000007.SZ	2017.07.19	(609)
000008.SZ	2017.07.19	444
000009.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=2008.01.01
endDate=2018.01.01
holdingDays=21
groups=10
ports = 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 date
plot(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。

干货丨如何使用时序数据库DolphinDB处理Tushare金融数据-LMLPHP

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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