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前言

因子挖掘是量化交易的基础。除传统的基本面因子外，从中高频行情数据中挖掘有价值的因子，并进一步建模和回测以构建交易系统，是一个量化团队的必经之路。金融或者量化金融是一个高度市场化、多方机构高度博弈的领域。因子的有效时间会随着博弈程度的加剧而缩短，如何使用更加高效的工具和流程，更快的找到新的有效的因子，是每一个交易团队必须面对的问题。

交易团队用于因子挖掘的常见技术栈有几个大的类别：

• 使用 python、matlab 等数据分析工具

• 委托第三方开发有图形界面的因子挖掘工具

  
  

• 使用 java、c++ 等编程语言自行开发挖掘工具

• 在 DolphinDB 等专业工具上进行二次开发

之前，公众号跟大家分享过一个超高性能分布式时序数据库神器：DolphinDB

DolphinDB：金融高频因子流批统一计算神器！

DolphinDB 作为分布式计算、实时流计算及分布式存储一体化的高性能时序数据库，在因子的存储、计算、建模、回测和实盘交易等场景中有着得天独厚的优势。

内置的多范式编程语言（函数式，命令式，向量式、SQL式），可以帮助研发人员高效开发不同风格的因子。

超过1400个性能高效的内置计算函数，尤其是优化过的窗口处理方面的内置算子，大大缩短了因子计算的延时。

同时，DolphinDB 自带的数据回放和流式增量计算引擎可以方便地解决因子挖掘中研发和生产一体化的问题。DolphinDB 的分布式存储和计算框架，天生便于解决工程中的可靠性、扩展性等问题。

通过部署 DolphinDB 单机或集群环境，用户可以快速地处理 GB 级别甚至 PB 级别的海量数据集，日级、分钟级、快照和逐笔委托数据均能高效响应。

下文中，将基于国内 A 股市场各个频率的数据，根据批量因子计算、实时因子计算、多因子建模、因子库存储规划、因子计算工程化等各个场景的实操演练，以及针对不同方案的对比分析，为大家介绍在 DolphinDB 中进行因子计算的最佳实践。

这里给大家推荐一下，5月19日（周四）晚7点，DolphinDB CEO 周小华博士将在线上开讲，通过日频因子、分钟频因子、快照因子、逐笔因子四个实际案例，为大家详细介绍因子挖掘的最佳实践。干货满满！快来报名吧~

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1、测试数据集

本文的因子计算基于三类国内 A 股行情数据集：逐笔数据、快照数据和 K 线数据（分钟 K 线和日 K 线）。快照数据以两种形式存储：（1）各档数据分别存储为一列；（2）用 array vector （DolphinDB中一种特殊的向量，用于存储可变长度的二维数组）将所有档位的数据存储为一列。

面板数据（panel data）是以时间为索引，标的为列，指标作为内容的一种数据载体，它非常适用于以标的集合为单位的指标计算，将数据以面板作为载体，可以大大简化脚本的复杂度，通常最后的计算表达式可以从原始的数学公式中一对一的翻译过来。除此之外，可以充分利用 DolphinDB 矩阵计算的高效能。

在因子计算中，面板数据通常可以通过 panel 函数，或者 exec 搭配 pivot by 得到，具体样例如下表：每一行是一个时间点，每一列是一个股票。

                         000001     000002  000003  000004  ...                        --------- ---------- ------- ------ ---2020.01.02T09:29:00.000|3066.336 3212.982  257.523 2400.042 ...2020.01.02T09:30:00.000|3070.247  3217.087 258.696 2402.221 ...2020.01.02T09:31:00.000|3070.381 3217.170  259.066 2402.029 ...

在面板数据上，由于是以时间为索引，标的为列，因子可以方便地在截面上做各类运算。DolphinDB 包含 row 系列函数以及各类滑动窗口函数，在下面两个因子计算例子中，原本复杂的计算逻辑，在面板数据中，可以用一行代码轻松实现。

• Alpha 1 因子计算中，下例使用了 rowRank 函数，可以在面板数据中的每一个时间截面对各标的进行排名；iif 条件运算，可以在标的向量层面直接筛选及计算；mimax 及 mstd 等滑动窗口函数也是在标的层面垂直计算的。因此，在面板计算中合理应用 DolphinDB 的内置函数，可以从不同维度智慧计算。

//alpha 1 //Alpha#001公式：rank(Ts_ArgMax(SignedPower((returns<0?stddev(returns,20):close), 2), 5))-0.5
@statedef alpha1TS(close){  return mimax(pow(iif(ratios(close) - 1 < 0, mstd(ratios(close) - 1, 20),close), 2.0), 5)}
def alpha1Panel(close){  return rowRank(X=alpha1TS(close), percent=true) - 0.5}
input = exec close from loadTable("dfs://k_minute","k_minute") where date(tradetime) between 2020.01.01 : 2020.01.31 pivot by tradetime, securityidres = alpha1Panel(input)

• Alpha 98 因子计算中，同时使用了三个面板数据，分别是 vwap, open 和 vol。不仅各矩阵内部运用了 rowRank 函数横向截面运算以及m系列垂直滑动窗口计算，矩阵之间也进行了二元运算。用一行代码解决了多维度的复杂的嵌套计算逻辑。

//alpha 98//Alpha #98计算公式:(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)))
def prepareDataForDDBPanel(raw_data, start_time, end_time){  t = select tradetime,securityid, vwap,vol,open from raw_data where date(tradetime) between start_time : end_time  return dict(`vwap`open`vol, panel(t.tradetime, t.securityid, [t.vwap, t.open, t.vol]))}
@statedef alpha98Panel(vwap, open, vol){  return rowRank(X = mavg(mcorr(vwap, msum(mavg(vol, 5), 26), 5), 1..7),percent=true) - rowRank(X=mavg(mrank(9 - mimin(mcorr(rowRank(X=open,percent=true), rowRank(X=mavg(vol, 15),percent=true), 21), 9), true, 7), 1..8),percent=true)}
raw_data = loadTable("dfs://k_minute","k_day")start_time = 2020.01.01end_time = 2020.12.31input = prepareDataForDDBPanel(raw_data, start_time, end_time)timer alpha98DDBPanel = alpha98Panel(input.vwap, input.open, input.vol)

2.2 SQL 模式

DolphinDB 在存储和计算框架上都是基于列式结构，表中的一个列可以直接作为一个向量化函数的输入参数。因此如果一个因子的计算逻辑只涉及股票自身的时间序列数据，不涉及多个股票横截面上的信息，可以直接在 SQL 中按股票分组，然后在 select 中调用因子函数计算每个股票在一段时间内的因子值。如果数据在数据库中本身是按股票分区存储的，那么可以非常高效地实现数据库内并行计算。

def sum_diff(x, y){    return (x-y)\(x+y)}
@statedef factorDoubleEMA(price){    ema_2 = ema(price, 2)    ema_4 = ema(price, 4)    sum_diff_1000 = 1000 * sum_diff(ema_2, ema_4)    return ema(sum_diff_1000, 2) - ema(sum_diff_1000, 3)}
res = select tradetime, securityid, `doubleEMA as factorname, factorDoubleEMA(close) as val from loadTable("dfs://k_minute","k_minute") where  tradetime between 2020.01.01 : 2020.01.31 context by securityid

上面的例子中定义了一个因子函数 factorDoubleEMA，只需要用到股票的价格序列信息。在 SQL 中通过 context by 子句按股票代码分组，然后调用factorDoubleEMA函数，计算每个股票的因子序列。值得注意的是，context by 是 DolphinDB SQL 对 group by 的扩展，是 DolphinDB 特有的 SQL 语句。group by 只适用于聚合计算，也就是说输入长度为n，输出长度是1；context by 适用于向量计算，输入长度是n，输出长度也是n。另外因子函数 factorDOubleEMA 除了可以接受一个向量作为输入，也可以接受一个面板数据作为输入。这也是DolphinDB所强调的，因子函数的粒度尽可能细，这样可以应用于很多场景。

3、不同频率的因子开发举例

不同频率数据的因子，有着不同的特点。本章节将分别举例分钟频、日频、快照、逐笔数据的特点因子，阐述不同频率数据计算因子的最佳实践。

3.1 分钟级和日级数据

日级数据的计算，通常是涉及多个截面的复杂计算，在上面的章节中已展现。对于稍简单的计算，则与分钟级数据的因子相似。

针对分钟级数据，下面的例子是日内收益率偏度的因子计算，对于这类只涉及表内字段的计算，通常使用 SQL 模式，配合 group by 语句将计算分组：

defg dayReturnSkew(close){  return skew(ratios(close))  }
minReturn = select `dayReturnSkew as factorname, dayReturnSkew(close) as val from loadTable("dfs://k_minute_level", "k_minute") where date(tradetime) between 2020.01.02 : 2020.01.31 group by date(tradetime) as tradetime, securityid
#outputtradetime  securityid factorname    val               ---------- ---------- ------------- -------2020.01.02 000019     dayReturnSkew 11.83282020.01.02 000048     dayReturnSkew 11.05442020.01.02 000050     dayReturnSkew 10.6186

3.2 基于快照数据的有状态因子计算

有状态的因子，意为因子的计算需要基于之前的计算结果，如一般的滑动窗口计算，聚合计算等，都是有状态的因子计算。

下例 flow 这个自定义函数中，参数为四个列字段，运用 mavg 滑动平均函数以及 iif 条件运算函数，可以直接在SQL中得到因子结果：

@statedef flow(buy_vol, sell_vol, askPrice1, bidPrice1){        buy_vol_ma = round(mavg(buy_vol, 5*60), 5)        sell_vol_ma = round(mavg(sell_vol, 5*60), 5)        buy_prop = iif(abs(buy_vol_ma+sell_vol_ma) < 0, 0.5 , buy_vol_ma/ (buy_vol_ma+sell_vol_ma))        spd = askPrice1 - bidPrice1        spd = iif(spd < 0, 0, spd)        spd_ma = round(mavg(spd, 5*60), 5)        return iif(spd_ma == 0, 0, buy_prop / spd_ma)}
res_flow = select TradeTime, SecurityID, `flow as factorname, flow(BidOrderQty[1],OfferOrderQty[1], OfferPrice[1], BidPrice[1]) as val from loadTable("dfs://LEVEL2_Snapshot_ArrayVector","Snap") where date(TradeTime) <= 2020.01.30 and date(TradeTime) >= 2020.01.01 context by SecurityID
# output sampleTradeTime               SecurityID factorname val              ----------------------- ---------- ---------- -----------------2020.01.22T14:46:27.000 110065     flow       3.75872020.01.22T14:46:30.000 110065     flow       3.75152020.01.22T14:46:33.000 110065     flow       3.7443...

3.3 快照数据的多档赋权无状态因子计算

计算 Level 2的多档快照数据，传统的方式是将多档量价数据存储成为多个列, 再将多档挂单或者报价用 matrix 转换与权重做计算。更推荐的做法是，将多档数据存储为 array vector，仍旧可以用原来的自定义函数，但是资源消耗包括效率都有提升。下面的例子是计算多档报价的权重偏度因子，使用 array vector 后计算时间从 4 秒缩短到 2 秒。

def mathWghtCovar(x, y, w){  v = (x - rowWavg(x, w)) * (y - rowWavg(y, w))  return rowWavg(v, w)}
@statedef mathWghtSkew(x, w){  x_var = mathWghtCovar(x, x, w)  x_std = sqrt(x_var)  x_1 = x - rowWavg(x, w)  x_2 = x_1*x_1  len = size(w)  adj = sqrt((len - 1) * len) \ (len - 2)  skew = rowWsum(x_2, x_1) \ (x_var * x_std) * adj \ len  return iif(x_std==0, 0, skew)}
//weights:w = 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1
//权重偏度因子：resWeight =  select TradeTime, SecurityID, `mathWghtSkew as factorname, mathWghtSkew(BidPrice, w)  as val from loadTable("dfs://LEVEL2_Snapshot_ArrayVector","Snap")  where date(TradeTime) = 2020.01.02 mapresWeight1 =  select TradeTime, SecurityID, `mathWghtSkew as factorname, mathWghtSkew(matrix(BidPrice0,BidPrice1,BidPrice2,BidPrice3,BidPrice4,BidPrice5,BidPrice6,BidPrice7,BidPrice8,BidPrice9), w)  as val from loadTable("dfs://snapshot_SH_L2_TSDB", "snapshot_SH_L2_TSDB")  where date(TradeTime) = 2020.01.02 map
#outputTradeTime               SecurityID factorname val               ----------------------- ---------- ---------- ------...2020.01.02T09:30:09.000 113537     array_1    -0.8828 2020.01.02T09:30:12.000 113537     array_1    0.7371 2020.01.02T09:30:15.000 113537     array_1    0.6041 ...

3.4 基于快照数据的分钟聚合

投研中经常需要基于快照数据聚合分钟线的 OHLC ，下例就是这一场景中的通用做法：

//基于快照因子的分钟聚合OHLC，vwaptick_aggr = select first(LastPx) as open, max(LastPx) as high, min(LastPx) as low, last(LastPx) as close, sum(totalvolumetrade) as vol,sum(lastpx*totalvolumetrade) as val,wavg(lastpx, totalvolumetrade) as vwap from loadTable("dfs://LEVEL2_Snapshot_ArrayVector","Snap") where date(TradeTime) <= 2020.01.30 and date(TradeTime) >= 2020.01.01 group by SecurityID, bar(TradeTime,1m) 

3.5 逐笔数据

逐笔数据量较大，一般会针对成交量等字段进行计算，下面的例子计算了每天主买成交量占全部成交量的比例，同样使用 SQL 模式，发挥库内并行计算的优势，并使用 csort 语句用来对组内数据按照时间顺序排序：

@statedef buyTradeRatio(buyNo, sellNo, tradeQty){    return cumsum(iif(buyNo>sellNo, tradeQty, 0))\cumsum(tradeQty)}
factor = select TradeTime, SecurityID, `buyTradeRatio as factorname, buyTradeRatio(BuyNo, SellNo, TradeQty) as val from loadTable("dfs://tick_SH_L2_TSDB","tick_SH_L2_TSDB") where date(TradeTime)<2020.01.31 and time(TradeTime)>=09:30:00.000 context by SecurityID, date(TradeTime) csort TradeTime
#outputTradeTime           SecurityID factorname       val              ------------------- ---------- ---------------- ------2020.01.08T09:30:07 511850     buyTradeRatio    0.00862020.01.08T09:30:31 511850     buyTradeRatio    0.05742020.01.08T09:30:36 511850     buyTradeRatio    0.0569...

4、生产环境的流式因子计算

在生产环境中，DolphinDB 提供了实时流计算框架。在流计算框架下，用户在投研阶段封装好的基于批量数据开发的因子函数，可以无缝投入交易和投资方面的生产程序中，这就是通常所说的批流一体。

使用流批一体可以加速用户的开发和部署。同时流计算框架还在算法的路径上，做了极致的优化，在具有高效开发的优势的同时，又兼顾了计算的高效性能。在这一章中，将会基于实际的状态因子案例，展示实时流计算的使用方法。

DolphinDB 流计算解决方案的核心部件是流计算引擎和流数据表。流计算引擎用于时间序列处理、横截面处理、窗口处理、表关联、异常检测等操作。流数据表可以看作是一个简化版的消息中间件，或者说是消息中间件中的一个主题（topic），可以往其发布（publish）数据，也可以从其订阅（subscribe）数据。

流计算引擎和流数据表均继承于 DolphinDB 的数据表（table），因此都可以通过 append! 函数往其注入数据。流计算引擎的输出也是数据表的形式，因此多个计算引擎可以跟搭积木一样自由组合，形成流式处理的流水线。

4.1 流式增量计算

金融方面的原始数据和计算指标，在时间上通常有延续性的关系。以最简单的五周期移动均线 mavg(close,5) 为例，当新一个周期的数据传入模型时，可以将之前最远的第五周期值从 sum 中减出，再把最新一个周期的值加入 sum ，这样就不必每个周期只更新一个值时都重算一遍 sum 。这种增量计算是流计算的核心，可以大大降低实时计算的延时。DolphinDB内置了大量量化金融中需要用到的基本算子，并为这些算子实现了高效的增量算法。不仅如此，DolphinDB还支持自定义函数的增量实现。在前一章节中，部分自定义的因子函数加了修饰符 @state，表示该函数支持增量计算。

4.1.1主买成交量占比因子的流式处理

第三章的逐笔数据因子的例子展示了主买成交量占比因子（buyTradeRatio）的批量实现方式。此处演示如何使用响应式状态引擎（reactive state engine）来实现该因子的流式增量计算。

@statedef buyTradeRatio(buyNo, sellNo, tradeQty){    return cumsum(iif(buyNo>sellNo, tradeQty, 0))\cumsum(tradeQty)}
tickStream = table(1:0, `SecurityID`TradeTime`TradePrice`TradeQty`TradeAmount`BuyNo`SellNo, [SYMBOL,DATETIME,DOUBLE,INT,DOUBLE,LONG,LONG])result = table(1:0, `SecurityID`TradeTime`Factor, [SYMBOL,DATETIME,DOUBLE])factors = <[TradeTime, buyTradeRatio(BuyNo, SellNo, TradeQty)]>demoEngine = createReactiveStateEngine(name="demo", metrics=factors, dummyTable=tickStream, outputTable=result, keyColumn="SecurityID")

上述代码创建了一个名为 demo 的响应式状态引擎，SecurityID 作为分组键，输入的消息格式同内存表 tickStrea。需要计算的指标定义在 factors 中，其中1个是输入表中的原始字段 TradeTime，另一个是需要计算的因子的函数表示。输出到内存表 result，除了在 factors 中定义的指标外，输出结果还会添加分组键。请注意，自定义的因子函数跟批计算中的完全一致！创建完引擎之后，即可往引擎中插入几条数据，并观察计算结果。

4.1.2 大小单的流式处理

资金流分析是逐笔委托数据的一个重要应用场景。在实时处理逐笔数据时，大小单的统计是资金流分析的一个具体应用。大小单在一定程度上能反映主力、散户的动向。

但在实时场景中，大小单的生成有很多难点：

（1）大小单的计算涉及历史状态，如若不能实现增量计算，当计算下午的数据时，可能需要回溯有关这笔订单上午的数据，效率会非常低下。

（2）计算涉及至少两个阶段。在第一阶段需要根据订单分组，根据订单的累计成交量判断大小单，在第二阶段要根据股票来分组，统计每个股票的大小单数量及金额。

大小单是一个动态的概念，一个小单在成交量增加后可能变成一个大单。DolphinDB 的两个内置函数：dynamicGroupCumsum 和 dynamicGroupCumcount ，可以用于对动态组的增量计算。

@statedef factorSmallOrderNetAmountRatio(tradeAmount, sellCumAmount, sellOrderFlag, prevSellCumAmount, prevSellOrderFlag, buyCumAmount, buyOrderFlag, prevBuyCumAmount, prevBuyOrderFlag){  cumsumTradeAmount = cumsum(tradeAmount)  smallSellCumAmount, bigSellCumAmount = dynamicGroupCumsum(sellCumAmount, prevSellCumAmount, sellOrderFlag, prevSellOrderFlag, 2)  smallBuyCumAmount, bigBuyCumAmount = dynamicGroupCumsum(buyCumAmount, prevBuyCumAmount, buyOrderFlag, prevBuyOrderFlag, 2)   f = (smallBuyCumAmount - smallSellCumAmount) \ cumsumTradeAmount  return smallBuyCumAmount, smallSellCumAmount, cumsumTradeAmount, f}
def createStreamEngine(result){  tradeSchema = createTradeSchema()  result1Schema = createResult1Schema()  result2Schema = createResult2Schema()  engineNames = ["rse1", "rse2", "res3"]  cleanStreamEngines(engineNames)    metrics3 = <[TradeTime, factorSmallOrderNetAmountRatio(tradeAmount, sellCumAmount, sellOrderFlag, prevSellCumAmount, prevSellOrderFlag, buyCumAmount, buyOrderFlag, prevBuyCumAmount, prevBuyOrderFlag)]>  rse3 = createReactiveStateEngine(name=engineNames[2], metrics=metrics3, dummyTable=result2Schema, outputTable=result, keyColumn="SecurityID")    metrics2 = <[BuyNo, SecurityID, TradeTime, TradeAmount, BuyCumAmount, PrevBuyCumAmount, BuyOrderFlag, PrevBuyOrderFlag, factorOrderCumAmount(TradeAmount)]>  rse2 = createReactiveStateEngine(name=engineNames[1], metrics=metrics2, dummyTable=result1Schema, outputTable=rse3, keyColumn="SellNo")    metrics1 = <[SecurityID, SellNo, TradeTime, TradeAmount, factorOrderCumAmount(TradeAmount)]>  return createReactiveStateEngine(name=engineNames[0], metrics=metrics1, dummyTable=tradeSchema, outputTable=rse2, keyColumn="BuyNo")}

自定义函数 factorSmallOrderNetAmountRatio 是一个状态因子函数，用于计算小单的净流入资金占总的交易资金的比例。createStreamEngine 创建流式计算引擎。DolphinDB 一共创建了3个级联的响应式状态引擎，后一个作为前一个的输出，因此从最后一个引擎开始创建。前两个计算引擎 rse1 和 rse2 分别以买方订单号（BuyNo）和卖方订单号（SellNo）作为分组键，计算每个订单的累计交易量，并以此区分是大单或小单。第三个引擎rse3把股票代码（SecurityID）作为分组键，统计每个股票的小单净流入资金占总交易资金的比例。下面输入一些样本数据来观察流计算引擎的运行。

result = createResultTable()rse = createStreamEngine(result)insert into rse values(`000155, 1000, 1001, 2020.01.01T09:30:00, 20000)insert into rse values(`000155, 1000, 1002, 2020.01.01T09:30:01, 40000)insert into rse values(`000155, 1000, 1003, 2020.01.01T09:30:02, 60000)insert into rse values(`000155, 1004, 1003, 2020.01.01T09:30:03, 30000)
select * from result
SecurityID TradeTime           smallBuyOrderAmount smallSellOrderAmount totalOrderAmount factor---------- ------------------- ------------------- -------------------- ---------------- ------000155     2020.01.01T09:30:00 20000               20000                20000            0000155     2020.01.01T09:30:01 60000               60000                60000            0000155     2020.01.01T09:30:02 0                   120000               120000           -1000155     2020.01.01T09:30:03 30000               150000               150000           -0.8

4.1.3 复杂因子Alpha #1流式计算的快捷实现

从前一个大小单的例子可以看到，有些因子的流式实现比较复杂，需要创建多个引擎进行流水线处理来完成。完全用手工的方式来创建多个引擎其实是一件耗时的工作。如果输入的指标计算只涉及一个分组键，DolphinDB提供了一个解析引擎 streamEngineParser 来解决此问题。下面以第三章3.1面板数据模式的alpha #1因子为例，展示 streamEngineParser 的使用方法。以下为核心代码。

@statedef alpha1TS(close){  return mimax(pow(iif(ratios(close) - 1 < 0, mstd(ratios(close) - 1, 20),close), 2.0), 5)}
def alpha1Panel(close){  return rowRank(X=alpha1TS(close), percent=true) - 0.5}
inputSchema = table(1:0, ["SecurityID","TradeTime","close"], [SYMBOL,TIMESTAMP,DOUBLE])result = table(10000:0, ["TradeTime","SecurityID", "factor"], [TIMESTAMP,SYMBOL,DOUBLE])metrics = <[SecurityID, alpha1Panel(close)]>streamEngine = streamEngineParser(name="alpha1Parser", metrics=metrics, dummyTable=inputSchema, outputTable=result, keyColumn="SecurityID", timeColumn=`tradetime, triggeringPattern='keyCount', triggeringInterval=4000)

因子alpha1实际上包含了时间序列处理和横截面处理，需要响应式状态引擎和横截面引擎串联来处理才能完成。但这儿仅仅使用了 streamEngineParser 就创建了全部引擎，大大简化了创建过程。

前面三个例子展示了 DolphinDB 如何通过流计算引擎实现因子在生产环境中的增量计算。在传统的研究框架下，用户往往需要对同一个因子计算逻辑写两套代码，一套用于在历史数据上建模、回测，另外一套专门处理盘中传入的实时数据。值得注意的是，DolphinDB 的流式计算时直接使用了投研阶段生成的核心因子代码，这很好的解决了传统金融分析面临的批流一体问题。

除了三个例子中用到的响应式状态引擎（reactive state engine）和横截面引擎（cross sectional engine），DolphinDB 还提供了多种流数据处理引擎包括做流表连接的 asof join engine，equal join engine，lookup join engine，window join engine ，时间序列聚合引擎（time series engine），异常检测引擎(anomaly detection engine)，会话窗口引擎（session window engine）等。

4.2 数据回放

前一节介绍了因子计算的批流一体实现方案，简单地说，就是一套代码（自定义的因子函数），两种引擎（批计算引擎和流计算引擎）。事实上，DolphinDB提供一种更为简洁的批流一体实现方案，那就是在历史数据建模时，通过数据回放，也用流引擎来实现计算。

在第三章中介绍了用 SQL 语句方式批处理计算 factorDoubleEMA 因子的例子，这里介绍如何使用流计算的方式回放数据，计算 factorDoubleEMA 的因子值。

//创建流引擎，并传入因子算法factorDoubleEMAfactors = <[TradeTime, factorDoubleEMA(close)]>demoEngine = createReactiveStateEngine(name=engineName, metrics=factors, dummyTable=inputDummyTable, outputTable=resultTable, keyColumn="SecurityID")  //demo_engine订阅snapshotStreamTable流表subscribeTable(tableName=snapshotSharedTableName, actionName=actionName, handler=append!{demoEngine}, msgAsTable=true)
//创建播放数据源供replay函数历史回放；盘中的时候，改为行情数据直接写入snapshotStreamTable流表inputDS = replayDS(<select SecurityID, TradeTime, LastPx from tableHandle where date(TradeTime)<2020.07.01>, `TradeTime, `TradeTime)

4.3 对接交易系统

DolphinDB 本身具有多种常用编程语言的 API，包括 C++, java, javascript, c#, python, go 等。使用这些语言的程序，都可以调用该语言的 DolphinDB 接口，订阅到 DolphinDB 服务器的流数据。本例提供一个简单的 python 接口订阅流数据样例。

DolphinDB-Python API 订阅流数据例子：

current_ddb_session.subscribe(host=DDB_datanode_host,tableName=stream_table_shared_name,actionName=action_name,offset=0,resub=False,filter=None,port=DDB_server_port,handler=python_callback_handler,#此处传入python端要接收消息的回调函数)

在金融生产环境中，更常见的情况，是流数据实时的灌注到消息队列中，供下游的其他模块消费。DolphinDB 也支持将实时计算结果推送到消息中间件，与交易程序对接。示例中提供的样例，使用 DolphinDB 的开源 ZMQ 插件，将实时计算的结果推送到 ZMQ 消息队列，供下游ZMQ协议的订阅程序消费(交易或展示)。除ZMQ之外，其他支持的工具都在 DolphinDB 插件库中提供。所有已有的 DolphinDB 插件都是开源的，插件的编写组件也是开源的，用户也可按自己的需要编写。

DolphinDB 向 ZMQ 消息队列推送流数据代码样例：

（1）首先启动下游的 ZMQ 数据消费程序，作为监听端（ZeroMQ消息队列的服务端）。

zmq_context = Context()zmq_bingding_socket = zmq_context.socket(SUB)#见完整版代码设定socket选项zmq_bingding_socket.bind("tcp://*:55556")async def loop_runner():while True:        msg=await zmq_bingding_socket.recv()#阻塞循环until收到流数据        print(msg)#在此编写下游消息处理代码asyncio.run(loop_runner())

（2）启动因子数据的流处理计算和发布。

在外部消费 ZMQ 消息的程序启动后，DolphinDB 端要启动流计算，并开始对外发布计算结果。以下是 DolphinDB 端的代码。输出结果表之前的所有代码部分，和 4.2 中流处理计算 doubleEma 因子例子的一致，故下例代码中不再赘述。

resultSchema=table(1:0,["SecurityID","TradeTime","factor"], [SYMBOL,TIMESTAMP,DOUBLE])//输出到消息队列的表结构
def zmqPusherTable(zmqSubscriberAddress,schemaTable){  SignalSender=def (x) {return x}  pushingSocket = zmq::socket("ZMQ_PUB", SignalSender)  zmq::connect(pushingSocket, zmqSubscriberAddress)  pusher = zmq::createPusher(pushingSocket, schemaTable)return pusher}
zmqSubscriberAddress="tcp://192.168.1.195:55556"//流表resultStream向zmq队列推送，使用时根据不同的zmq地址修改此字符串
pusherTable=zmqPusherTable(zmqSubscriberAddress,resultSchema)//生成一个逻辑表向上述地址发送zmq包，字段结构参照resultSchema
demoEngine = createReactiveStateEngine(name="reactiveDemo", metrics=<[TradeTime,doubleEma(LastPx)]>, dummyTable=snapshotSchema, outputTable=pusherTable, keyColumn="SecurityID",keepOrder=true)//创建流引擎，output指定输出到pusher表

5、因子的存储和查询

无论是批量计算还是实时计算，将 DolphinDB 中计算生成的因子保存下来提供给投研做后续的分析都是很有意义的。本章主要是根据存储、查询，使用方式等方面，来分析如何基于使用场景来选择更高效的存储模型。

在实际考虑数据存储方案时，需要从以下三个方面考虑：

• 选择 OLAP 引擎还是 TSDB 引擎。OLAP 最适合全量跑批计算，TSDB 则在序列查询上优势突出，性能和功能上比较全面。

• 因子的存储方式是单值纵表方式还是多值宽表方式。单值方式的最大优点是灵活性强，增加因子和股票时，不用修改表结构，缺点是数据冗余度高。多值宽表的数据冗余度很低，配合 TSDB 引擎的 array vector，存储效率很高，但是新因子或新股票的出现，需要重新生成因子表。

• 分区方式选择。可用于分区的列包括时间列，股票代码列和因子列。OLAP 引擎推荐的分区大小为原始数据 100MB 左右。TSDB 引擎推荐的分区设置为原始数据 100MB~1GB 范围会性能最佳。

结合以上考虑因素，本文以 4000 只股票，1000 个因子，存储分钟级因子库为例，有如下三种选择：

• 以纵表存储,使用 OLAP 引擎，每行按时间存储一只股票一个因子数据，分区方案 VALUE(天)+ HASH(因子名，125)。

  
  

• 以纵表存储,使用 TSDB 引擎，每行按时间存储一只股票一个因子数据，分区方案 VALUE(月)+ HASH(因子名，50)， 按股票代码+时间排序。

• 以宽表存储,使用 TSDB 引擎，每行按时间存储全部股票一个因子，或者一支股票全部因子数据，分区方案VALUE(月)+ HASH(因子名，20)，按因子名+时间排序。

OLAP 引擎是纯列式存储，不适合表过宽，在列数超过80以后，写入性能会逐渐下降，故不做考虑。

纵表结构：

宽表结构：

5.1 因子存储

下文中以存储五个因子一年的分钟级数据来进行测试，比对这三种存储模式在数据大小、实际使用的存储空间、写入速度等方面的优劣。

从比对结果来看，宽表 TSDB 模式的写入速度是纵表 OLAP 的4倍，纵表 TSDB 的5倍，存储空间上宽表 TSDB 和 OLAP 纵表相近，均约为 TSDB 纵表的三分之二，压缩比上纵表 OLAP 最优，纵表 TSDB 次之，宽表 TSDB 最差。这是因为首先实际产生的数据字节上，纵表模式是宽表模式的三倍，这决定了宽表 TSDB 的的写入速度最优，磁盘使用空间最优，也导致了宽表 TSDB 模式的压缩比会相对差一些，另外模拟数据随机性很多大，也影响了 TSDB 引擎宽表得数据压缩；其次 TSDB 引擎会进行数据排序，生成索引，所以同样是纵表，TSDB 引擎在存储空间、存储速度、压缩比方面都要略逊于 OLAP 引擎。

5.2 因子查询

接下来模拟大数据量来进行查询测试，模拟 4000 支股票，200 个因子，一年的分钟级数据，详细数据信息及分区信息见下面表格：

• 查询 1 个因子 1 支股票指定时间点数据

在点查询上 TSDB 引擎优势明显，而宽表 TSDB 因为数据行数少，速度上还要快于纵表 TSDB 模式。

• 查询 1 个因子 1 只股票一年分钟级数据

查询单因子单股票一年的分钟级数据宽表 TSDB 引擎速度最快，这是因为 TSDB 引擎分区较大，读取的文件少，且数据有排序，而 OLAP 引擎本身数据分区较小，需要扫描的行数又同样不少，所以速度最慢。

• 查询 1 个因子全市场股票一年分钟级数据

宽表 TSDB 读取速度最快，读取的总数据量比较大时，这几种模式都会读取很多完整分区，而宽表 TSDB 模式因为实际数据比较小，所以速度上是纵表 OLAP 的一半，是纵表 TSDB 的三分之一略多。

• 查询 3 个因子全市场股票一年分钟级数据

更大数据量的数据读取，查询耗时线性增长，同样原因，宽表 TSDB 读取速度仍然最快。

• 查询 1 支股票全部因子一年的分钟级数据

宽表在进行该查询时，查询 SQL 应只选择需要股票代码列，SQL 如下：

//纵表查询sql, 查询全部字段，使用通配符*tsdb_symbol_all=select  * from tsdb_min_factor where symbol=`sz000056 
//宽表查询sql,只检索部分字段，详细列出select mtime,factorname,sz000001 from tsdb_wide_min_factor

以上结果可以看到，宽表 TSDB 引擎和纵表 TSDB 都可以很快的查出数据，而纵表模式 OLAP 则需要百倍以上的时间才能查询出数据。这是因为纵表模式 OLAP 的分区字段是时间和因子，这种情况下查询某只股票所有的因子需要扫描全部分区的全部列才能取出所需的数据；而宽表TSDB引擎只需要取三列数据，所以可以很快查出数据；纵表TSDB引擎可以按股票代码进行索引检索所以速度也比较快。

综上所述，因子的存储需根据不同的查询习惯去做规划。本节中的这些查询，推荐使用宽表 TSDB 的方式存储因子。

5.3 在线获取面板数据

针对不同的存储模型，在使用时若需要面板数据，DolphinDB 也有在线转换的方式。

• 生成1个因子全市场股票一年分钟级面板数据

//纵表模式取面板数据sqlolap_factor_year_pivot_1=select val from olap_min_factor where factorcode=`f0002 pivot by tradetime,symbol //宽表模式取面板数据sqlwide_tsdb_factor_year=select * from tsdb_wide_min_factor where factorname =`f0001

宽表 TSDB 模式查询面板数据时的速度是纵表 OLAP 和纵表 TSDB 的十倍以上，这是因为宽表 TSDB 的数据本身就以类似面板数据的方式存储，不需要再转换为面板数据，而纵表模式无论 OLAP 引擎还是 TSDB 引擎查询出数据后还要使用 pivot by 进行列转行操作，这个命令要进行数据比对去重、排序等操作，所以会耗费一些时间，在数据量大时，耗时明显，所以速度会大幅幅度落后于宽表 TSDB 模式。

• 生成3个因子全市场股票一年分钟级面板数据

//纵表模式取面板数据sqlolap_factor_year_pivot=select val from olap_min_factor where factorcode in ('f0001','f0002','f0003') pivot by tradetime,symbol ,factorcode//宽表模式取面板数据sqlwide_tsdb_factor_year=select * from tsdb_wide_min_factor where factorname in ('f0001','f0002','f0003')

宽表 TSDB 引擎具有最佳的查询性能，随着数据量上升，纵表数据列转行操作要额外增加 piovt by 的列，从而增加更多的去重、排序操作，导致生成面板数据的耗时进一步增加。

使用宽表 TSDB 模式存储在以下方面给均有明显优势：

• (1) 存储空间：虽然宽表 TSDB 在压缩比上相对逊色，但是由于宽表模式本书数据字节只有纵表模式的三分之一，所以在空间开销上宽表 TSDB 模式使用最小；

  
  

• (2) 存储速度：宽表 TSDB 模式的在写入相同有效数据的情况下写入速度是纵表 OLAP 的4倍，纵表 TSDB 的5倍；

  
  

• (3) 直接检索数据：宽表TSDB模式在不同场景的查询速度至少是纵表OLAP和纵表TSDB的1.5倍，甚至可能达到100倍以上；

  
  

• (4) 以面板模式检索数据：宽表 TSDB 模式的查询速度是纵表 OLAP 和纵表 TSDB 的至少10倍以上；

  
  

• (5) 在以非分区维度检索数据：例如，按因子分区的按股票检索数据，此场景宽表TSDB模式查询速度是纵表 OLAP 和纵表 TSDB 的300倍和500倍。

综上，如果一定时期内股票和因子数量固定，因子存储的最佳选择方式为TSDB宽表的模式进行存储，用户可以按实际的查询习惯，来选择生成以股票名或因子名做为列的宽表。

6、因子回测和建模

很多时候，计算因子只是投研阶段的第一部分，而最重要的部分其实在于如何挑选最为有效的因子。在本章节中，将会讲述如何在 DolphinDB中 做因子间的相关性分析，以及回归分析。

6.1 因子回测

因子的建模和计算等，一旦从图表上分析出有方向性的结论，就要做成策略。按照确定的因子信号来设计出来的一套买卖条件，就是所谓的投资策略。把一套投资策略代入到历史数据当中，计算按照这样的策略条件去做交易是否长期有利可图的过程就是回测。

事件驱动型回测主要用来分析少量标的，中高频的交易策略。在按因子配置投资组合的策略类型中不是核心或重点，在这里 DolphinDB 选取了向量化的因子回测作为案例进行说明。

首先，在k线数据上，实现了一个按多日股票收益率连乘打分的因子。之后根据分值排序高低分配标的持仓权重。

得到分配持仓权重后，再与持仓股票的日收益率做矩阵乘法，最后按天相加，可得整个投资组合的回报率变化曲线。

6.2 因子相关性分析

在之前的章节中，存储因子的库表可以是多值模型，也可以是单值模型。在求因子间相关性时，推荐利用 array vector 将同一股票同一时间的多个因子放在一个列中，这样可以避免枚举多个列名。下面以单值模型为例，演示如何有效地先在股票内求因子间相关性，然后根据股票个数求均值。

• 单值模型计算因子间自相关性矩阵 其原理是先将当天的因子根据时间和标的，转换成 array vector ，再对生成的小内存表进行计算求值。

day_data = select toArray(val) as factor_value from loadTable("dfs://MIN_FACTOR_OLAP_VERTICAL","min_factor") where date(tradetime) = 2020.01.03 group by tradetime, securityidresult = select toArray(matrix(factor_value).corrMatrix()) as corr from day_data group by securityidcorrMatrix = result.corr.matrix().avg().reshape(size(distinct(day_data.factorname)):size(distinct(day_data.factorname)))

6.3 多因子建模

在大部分场景中，多因子投资模型的搭建可分为：（1）简单加权法；（2）回归法；两种方式均可以在 DolphinDB 中实现。

• 简单加权法

• 对不同的因子不同的权重，计算出所有因子预测的各只股票的预期回报率的加权平均值，然后选择预期回报率最高的股票。这类方法比较简单，故不在本小节赘述。

• 回归法

• 在DolphinDB官方发布的机器学习教程中内置了多种线性回归模型，包括普通最小二乘法回归（OLS Regression），脊回归（Ridge Regression），广义线性模型（Generalized Linear Model）等。目前，普通最小二乘法回归 olsEx，脊回归 ridge 中的 'cholesky' 算法，广义线性模型 glm 都支持分布式并行计算。

• 其他回归模型，DolphinDB 支持 Lasso 回归，ElasticNet 回归，随机森林回归，AdaBoost 回归等。其中，AdaBoost 回归 adaBoostRegressor ， randomForestRegressor 支持分布式并行计算。

7、因子计算的工程化

在实际量化投研过程，研究员要聚焦策略因子研发，而因子计算框架的开发维护通常是IT部门人员来负责，为了加强协作，通常要进行工程化管理。好的工程化管理能减少重复、冗余工作，极大的提高生产效率，使策略投研更加高效。本章节将会通过一些案例来介绍如何对因子计算进行工程化管理。

7.1 代码管理

因子的开发往往涉及到 QUANT 团队和 IT 团队。QUANT 团队主要负责因子开发和维护因子逻辑代码；IT 团队负责因子计算框架的开发和运维。因此要把计算框架的代码和因子本身的逻辑代码做到有效的分离，降低耦合，并且可以支持因子开发团队单独提交因子逻辑代码，计算框架能够自动更新并进行因子重算等任务。本节主要讨论因子逻辑代码管理，计算框架和运维请参考7.3和7.6。

DolphinDB 推荐用户使用自定义函数来封装核心的因子逻辑，每个因子对应一个自定义函数。DolphinDB 对自定义函数的管理提供了两种方法，函数视图（Function View）和模块（Module）。函数视图的优点包括：

（1）集中管理，添加到集群后，所有节点都可以使用；

（2）支持权限管理。

函数视图的主要缺点是无法进行模块化管理，当数量增加时，运维难度增加。模块的优缺点正好同函数视图相反。模块可以将大量函数按目录树结构组织在不同模块中。既可以在系统初始化时预加载，也可以在需要使用的时候使用 use 语句，引入这个模块。但是模块必须复制到每个需要使用的节点才可以使用，另外无法对模块中的函数进行权限管理。后续版本会统一函数视图和模块的优点。

下文中，DolphinDB分别介绍通过 Module 和 Function View 两种方式来实现计算框架与因子代码的分离。

7.1.1 通过 Module 实现代码分离

对于需要调整和新研发因子的情况，研究员经常需要从自己电脑（Client 端）来执行因子的计算，并对因子计算结果进行检验，以及保存数据。这种场景，DolphinDB用户通常在数据库 Server 端通过 Module 来部署通用的计算框架，然后研究员通过 python 客户端发送自己的因子计算方法，调用 Server 端 Module 中计算框架来接收算法，加载对应数据，并进行计算、返回结果。下文具体展示这种需求的 Server 端和 Client 端实现，以及他们联和运作。

7.1.2 通过 Function View 实现代码分离

对于已经研发完成，不再需要调试的因子，则通常将因子算法通过 Funciton View 保存到数据库中，并通过数据库的Job来对所有保存到数据库中的因子进行批量调用计算、并保存因子计算结果。大致过程如下：

（1）准备因子脚本，并通过 addFunctionView 将因子脚本保存到数据库中，保存的 functionview 可以进行权限管理。

（2）在服务端通过脚本循环调用 submitJob 可以批量的创建因子调用任务，实现批量因子调用。

7.2 单元测试

遇到因子代码重构、计算框架调整、数据库升级等情况，必须对最基本的因子逻辑进行正确性测试。DolphinDB内置了单元测试框架，可用于自动化测试。

这个单元测试框架主要包含了以下内容：

• test 函数，可以测试一个单元测试文件或一个目录下的所有单元测试文件。

  
  

• @testing 宏，用于描述一个测试case。

  
  

• assert 语句，判断结果是否符合预期。

  
  

• eqObj 等函数，用于测试结果是否符合预期。

下面通过对因子函数factorDoubleEMA的测试来展示单元测试的撰写。代码中展示了三个测试cases，两个用于批处理，一个用于流计算处理。

@testing: case = "factorDoubleEMA_without_null"re = factorDoubleEMA(0.1 0.1 0.2 0.2 0.15 0.3 0.2 0.5 0.1 0.2)assert 1, eqObj(re, NULL NULL NULL NULL NULL 5.788743 -7.291889 7.031123 -24.039933 -16.766359, 6)
@testing: case = "factorDoubleEMA_with_null"re = factorDoubleEMA(NULL 0.1 0.2 0.2 0.15 NULL 0.2 0.5 0.1 0.2)assert 1, eqObj(re, NULL NULL NULL NULL NULL NULL 63.641310 60.256608  8.156385 -0.134531, 6)
@testing: case = "factorDoubleEMA_streaming"try{dropStreamEngine("factorDoubleEMA")}catch(ex){}input = table(take(1, 10) as id, 0.1 0.1 0.2 0.2 0.15 0.3 0.2 0.5 0.1 0.2 as price)out = table(10:0, `id`price, [INT,DOUBLE])rse = createReactiveStateEngine(name="factorDoubleEMA", metrics=<factorDoubleEMA(price)>, dummyTable=input, outputTable=out, keyColumn='id')rse.append!(input)assert 1, eqObj(out.price, NULL NULL NULL NULL NULL 5.788743 -7.291889 7.031123 -24.039933 -16.766359, 6)

7.3 并行计算

到现在为止，上文讨论的都是因子的核心逻辑实现，尚未涉及通过并行计算或分布式计算来加快计算速度的问题。在因子计算的工程实践中，可以通过并行来加速的维度包括：证券（股票），因子和时间。

在DolphinDB中，实现并行（或分布式）计算的技术路径有以下4个途径。

• 通过SQL语句来实现隐式的并行计算。当SQL语句作用于一个分布式表时，引擎会尽可能下推计算到各个分区执行。

  
  

• 创建多个数据源（data source），然后使用mr函数（map reduce）来实现并行计算。

  
  

• 用户通过 submitJob 或 submitJobEx 提交多个任务。

  
  

• 用 peach 或 ploop 实现并行。

DolphinDB 不建议在因子计算中采用 peach 或 ploop 的方式来实现并行。DolphinDB 中可用于计算的线程分为两类，分别称之为 worker 和 executor。一般 worker 用于接受一个任务（job），并将任务分解成多个子任务（task）在本地的 executor 或远程的 worker 上执行。一般executor执行的都是本地的耗时比较短的子任务，也就是说在 executor 上执行的任务一般不会再分解出子任务。peach 或 ploop 将所有的子任务都在本地的 exeuctor 执行。如果子任务本身再分解出子任务（譬如子任务是一个分布式 SQL Query），将严重影响整个系统的吞吐量。

下文将讨论前三种方法在因子并行计算中的应用。

7.3.1 分布式SQL

分布式SQL的第一个应用是计算无状态的因子。对于无状态的因子，即计算本身可能只涉及单条记录内一个或者几个字段。这样的计算可以利用分布式表的机制，在各分区内并行计算。

以第三章中的权重偏度因子为例，此因子计算只用了一个字段，且计算逻辑不涉及前后数据，所以在SQL中调用时，DolphinDB会自动在各分区内并行计算。如果目标数据是内存表，可以使其变为内存分区表，使之分布式并行计算。内存分区表的创建，参考 createPartitionedTable。

resWeight = select TradeTime, SecurityID, `mathWghtSkew as factorname, mathWghtSkew(BidPrice, w) as val from loadTable("dfs://LEVEL2_Snapshot_ArrayVector","Snap") where date(TradeTime) = 2020.01.02

分布式 SQL 的第二个应用场景是计算按标的分组的时序相关因子。对于组内计算的因子，在 SQL 模式中，将组字段设为分区字段，可以用 context by 组字段并行。如若计算涉及到的数据不跨分区，则可以用 map 语句，加速结果输出。如若计算涉及到的数据跨分区，则 SQ L会在分区内并行计算，最后在结果部分检查再合并。

以日内收益率偏度的因子 dayReturnSkew 计算为例， 这个计算本身是需要对标的分组，在组内每天分别做计算。涉及到的数据为分钟频数据，数据源是按月分区，标的 HASH 3 分区。因此，做计算时除了可以用 context by 组字段并行以外，还可以用 map 语句加速输出结果。

minReturn = select `dayReturnSkew as factorname, dayReturnSkew(close) as val from loadTable("dfs://k_minute_level", "k_minute") where date(tradetime) between 2020.01.02 : 2020.01.31 group by date(tradetime) as tradetime, securityid map

7.3.2 map reduce

当用户不想根据分区做并行计算时，可以通过 mr 函数自定义做并行计算。

以第三章中介绍的 factorDoubleEMA 因子为例。DoubleEMA 因子的计算是对标的分组，在组内连续做窗口计算。此类计算由于将窗口的划分会跨时间分区，所以在 SQL 计算中会先在分区内做计算，然后最后合并再做一次计算，耗时会比较长。

更合理的做法是，如果分区只按照标的分区，那么计算就可以直接在分区内做完而不用合并检查最终结果了。此时可以用 repartitionDS 函数先将原本的数据重新分区再通过 map reduce 的方式做并行计算。

//将原数据按股票重新10个HASH分区ds = repartitionDS(<select * from loadTable("dfs://k_minute_level", "k_minute") where date(tradetime) between 2020.01.02 : 2020.03.31>, `securityid, HASH,10)
def factorDoubleEMAMap(table){return select tradetime, securityid, `doubleEMA as factorname, factorDoubleEMA(close) as val from table context by securityid map}
res = mr(ds,factorDoubleEMAMap,,unionAll)

7.3.3 通过submitJob提交任务

之前的两种并行计算都是在前台执行的，并行度是由参数 localExecutors 设置。而有些作业可能很大，或者用户不想影响前台使用，此时可以通过 submitJob 提交任务。submitJob 的并行度由 maxBatchJobWorker 参数设置。由于后台作业之间是独立的，通常不需要返回到前端的任务都推荐用后台提交 submitJob 的形式。

仍旧以 dayReturnSkew 因子为例。通常需要将因子写入因子库表，此时可以将整一个过程提交几个后台作业去执行，而在客户端中，同时可以继续做其他计算。由于此例存入的因子库的分区是按月和因子名 VALUE 分区，故此时应按照月份去提交作业。这样既可以并行写入不会冲突，又可以将作业提交到后台，不影响前台提交其他任务。

def writeDayReturnSkew(dBegin,dEnd){  dReturn = select `dayReturnSkew as factorname, dayReturnSkew(close) as val from loadTable("dfs://k_minute_level", "k_minute") where date(tradetime) between dBegin : dEnd group by date(tradetime) as tradetime, securityid//写入因子库loadTable("dfs://K_FACTOR_VERTICAL","factor_k").append!(dReturn)  }
for (i in 0..11){  dBegin = monthBegin(temporalAdd(2020.01.01,i,"M"))  dEnd = monthEnd(temporalAdd(2020.01.01,i,"M"))  submitJob("writeDayReturnSkew","writeDayReturnSkew_"+dBegin+"_"+dEnd, writeDayReturnSkew,dBegin,dEnd)}

7.4 内存管理

在配置 DolphinDB 后端环境时，计算和事务的内存占用可在单节点的 ”dolphindb.cfg” 或集群的 cluster.cfg（以下简称“节点配置文件”）中，通过参数”maxMemSize“配置单节点最大占用内存。

在调试大任务量的计算完成后，可通过 undef 函数将变量赋值为 NULL，或者关闭 session 来及时释放变量的内存。

章节3.2中的例子，对半年的快照数据做操作，批处理方式的中间变量占用内存达到21GB，如果设置的内存小于21GB，则报Out of Memory错误。这种情况下可以将作业拆分后再提交写入。

更多有关内存管理的详细内容，请参阅DolphinDB内存管理教程。

7.5 权限管理

因子数据是非常重要的数据，并不是每一个用户都可以随意访问所有因子的，所以要对因子数据做好权限管理。DolphinDB database 提供了强大、灵活、安全的权限控制系统，可以满足因子库表级，函数视图级的管理。控制节点（controller）作为权限管理中心，使用RSA加密方式对用户关键信息进行加密。DolphinDB的权限管理主要有以下功能，可以方便研究员和运维人员安全有效的管理权限：

• 提供用户和组角色，方便权限控制

• 提供9种权限控制类别，适应各种场景

• 丰富的权限控制函数

• 函数视图兼顾保护数据隐私与提供分析结果

• 对任务调度和流数据任务动态鉴权，保证系统安全

• 使用RSA对用户关键信息加密

• 支持SSO，简化登录，方便系统扩展

更多有关权限管理的详细内容，请参阅DolphinDB权限管理和安全教程。

7.6 任务管理

因子计算的任务通常分为全量计算所有因子任务、交互式单因子重算任务、所有因子增量计算任务这三种，本章会对每一种因子计算任务进行详细介绍。

因子任务可以通过以下三种方式执行:

• 通过交互的方式执行。

•  通过 submitJob   提交一个Job来执行。

• 通过 scheduleJob   提交一个定时任务来进行周期性的执行。

7.6.1 全量计算

因子的全量跑批任务，通常是系统初始化因子数据时的一次性任务，或者较长周期进行一次的任务，这类任务可以通过单次触发或者定时任务(scheduleJob)的方式进行管理。

• 单次触发的任务：建议通过submitJob 函数提交任务。通过submitJob 提交的任务，会提交到服务器的Job 队列中执行，不再受客户端影响。可以通过 getRecentJobs 观察任务是否完成。

// 通过summitjob进行提交submitJob("batchTask","batchTask", bacthExeCute)

• 周期性任务：如果计算的因子频率较低需要每天盘后或者其他周期定期全部重算一次，可以使用定时任务(ScheduleJob)的方式进行管理。

//设置一段时间每天执行scheduleJob(jobId=`daily, jobDesc="Daily Job 1", jobFunc=bacthExeCute, scheduleTime=17:23m, startDate=2018.01.01, endDate=2018.12.31, frequency='D')

7.6.2 因子运维管理

在因子研发过程中，当碰到因子算法、参数调整的情况，需要对该因子进行重新计算，同时需要将计算的新的因子数据更新到数据库中，对于不同更新的频率的因子，通常有以下两种方式：

• 因子的数据频率较高，因子的总数据量较大

因子的数据频率较高，数据量很大时，推荐在因子数据分区时拉长时间维度，以因子名进行VALUE分区。这样可以使每个因子的数据独立的保存在一个分区中，控制分区大小在一个合适的范围。当用户碰到因子重算的情况，便可以用dropPartition函数先删除这个因子所对应的分区数据，然后直接重算这个因子并保存到数据表中。

• 因子的数据频率较低，因子的总数据量较小

当因子的数据频率较低，因子的总数据量较小时，如若将每个因子划分为独立的分区会使得每个分区特别小，而过小的分区可能会影响写入速度。这种情况下，可以按照因子 HASH 分区。使用 update! 来进行因子数据更新操作，或使用 upsert 来进行插入更新操作。此外，对于 TSDB 引擎，可以设置参数 keepDuplicates=LAST , 此时可以直接使用append!或者 tableInsert 插入数据，从而达到效率更高的更新数据的效果。

update! , upsert 以及 TSDB 引擎特殊设置下的直接 append! 覆盖数据，这三种更新操作都建议在数据量较小，且更新不频繁的情况下使用。对于需要大量因子重算的数据更新的场景，DolphinDB 推荐使用单因子独立分区的方式。当因子重算时先用dropPartition函数删除因子所在分区，再重算写入新因子入库。

总 结

用DolphinDB来进行因子的计算时，可选择面板和SQL两种方式来封装因子的核心逻辑。面板方式使用矩阵来计算因子，实现思路非常简练；而SQL方式要求投研人员使用向量化的思路进行因子开发。无论哪种方式，DolphinDB均支持批流一体的实现。DolphinDB内置了相关性和回归分析等计算工具，可分析因子的有效性，可对多因子建模。

在因子库的规划上，如果追求灵活性，建议采用单值纵表模型。如果追求效率和性能，推荐使用TSDB引擎，启用多值宽表模式，标的（股票代码）作为表的列。

最后，基于大部分团队的IT和投研相对独立的事实，给出了在代码管理上的工程化方案，投研团队通过模块和自定义函数封装核心因子业务逻辑，IT团队则维护框架代码。同时利用权限模块有效隔离各团队之间的数据访问权限。

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