时间与周期
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今天我们来谈一下量化投资中涉及到的关于时间和周期的一些问题。
在前面的讲解中，大家应该还记得量化中的数据主要有两种：一种是tick数据，另一种则是bars数据。bars数据理解起来较为简单，它就是K线中蜡状图所包含的最高、最低、开盘、收盘等数据；bars数据是与周期有关的，如日K中看到的一根bar就是以1d为周期。对于什么是tick数据，我想大家可能还不太明白，下面我们对它的含义做了一个浅显的解释。
什么是Tick
在国内，tick是一种snapshot，它指的是间隔很短的时间（毫秒）对交易流数据进行快照。tick数据也包含了开盘价、最高价、最低价、最新价、成交量、成交额这些字段，需要注意的是这些数据是从开盘作为起始时间点计算的。这种tick数据可以理解为更加高频的bars数据，它并不能反映真实的订单成交情况，相邻的tick与tick数据之间可能发生了多笔成交事件。
真实的tick是把orderbook每一次变化的结果在成交价附近取一个快照记录下来，只要在交易委托book上最优买卖单的状态发生变化，那么就会产生一条tick数据。这里的状态改变指的是增加、减少订单数量，改变订单价格，订单成交等。
Bars周期的变换
Bars数据是与周期有关的，那么自然就产生了一个问题，如何将短周期的bars变换为长周期的bars数据。
我们以日线和周线为例来讲解周期变换的过程，周线中的各数据指标与日线指标之间的关系如下：
周线【close】= 本周最后一个交易日线【close】
周线【open] = 本周最后一个交易日线【open】
周线的【high】= max（本周所有日线【high】)
周线的【low】= min（本周所有日线【low】）
周线的【volume】= sum（本周所有日线【volume】）
在pandas函数中，使用resample能够非常方便地完成周期转换的工作。resample方法中有两个参数，一个参数是重采样的周期period，另一个参数是重采样的方法how。使用resample需要注意的是series中的index必须是 datetimeIndex。
下面的代码完整地展现了bars周期转换的实现方法。
import pandas as pd
import tushare as ts
def convert_period(bars, period):
''' convert bars to low freq bars'''
if not isinstance(bars.index,pd.DatetimeIndex):
bars.index = pd.DatetimeIndex(bars.index).to_datetime()
nbars = pd.DataFrame()
nbars['open'] = bars['open'].resample(period,how = 'first')
nbars['high'] = bars['high'].resample(period,how = 'max')
nbars['low'] = bars['low'].resample(period,how = 'min')
nbars['close'] = bars['close'].resample(period,how = 'last')
nbars['volume'] = bars['volume'].resample(period,how = 'sum')
return nbars
if name == 'main':
bars_60m = ts.get_hist_data('600848', ktype='60')
bars_1d = ts.get_h_data('002337', start='2015-01-01', end='2015-03-16')
convert_period(bars_1d,'W')
convert_period(bars_60m,'D')
时间周期编码
从前面的讨论我们知道，任何bars数据都是内含周期的，于是便产生了一个问题：如何区分相同时间但不同周期的bars数据。我们需要一种通用的方法对时间周期进行编码，使得同一交易品种在不同时间周期的数据具有唯一性。编码的方式可以采用时间戳+周期自定义id的形式进行，实现该编码变换比较简单，大家有兴趣可以自己练习。
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