DolphinDB 交易日历使用指南

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2024年03月17日 13:35 · 阅读数 9

交易日历是数据分析经常用到的工具，可以帮助快速获取对应交易所的交易日及进行相应的日期计算。DolphinDB 自 2.00.9/1.30.21 版本开始，提供交易日历功能，并内置世界五十多个交易所的交易日历。用户既可以直接使用内置的交易日历，也可以自定义交易日历，基于场景进行个性化定制。

本教程将会从交易日历的查询和应用、如何自定义交易日历、以及交易日历的来源等三个方面介绍如何使用 DolphinDB 的交易日历。

1. 交易日历的查询和应用

DolphinDB 内置的交易日历可以支持多个场景的应用：

搭配 getMarketCalendar 函数查询指定范围内的交易日；
搭配 temporalAdd , transFreq , asFreq , resample 等内置函数，基于交易日进行计算。

1.1 查询交易日历-getMarketCalendar

可使用函数 `[getMarketCalendar(marketName, [startDate], [endDate])](https://gitee.com/link?target=https%3A%2F%2Fwww.dolphindb.cn%2Fcn%2Fhelp%2FFunctionsandCommands%2FFunctionReferences%2Fg%2FgetMarketCalendar.html "getMarketCalendar(marketName, [startDate], [endDate])")` 获取对应交易所在 startDate 和 endDate 确定的时间范围内的的交易日历。以纽交所（XNYS）为例，获取2022年1月1日至2022年1月10日间的交易日历的脚本如下：

getMarketCalendar("XNYS",2022.01.01, 2022.01.10)

#output
[2022.01.03,2022.01.04,2022.01.05,2022.01.06,2022.01.07,2022.01.10]

1.2 基于交易日历的日期偏移计算 - temporalAdd

如需对交易日历做时间偏移，可以使用 `[temporalAdd(date, duration, exchangeId)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//gitee.com/link%3Ftarget%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.dolphindb.cn%252Fcn%252Fhelp%252FFunctionsandCommands%252FFunctionReferences%252Ft%252FtemporalAdd.html "temporalAdd(date, duration, exchangeId)")` 函数，获取给定时间的偏移的交易日。以纽交所（XNYS）为例，获取2023年1月1日至2023年1月6日增加2个交易日的日期的脚本如下：

dates=[2023.01.01, 2023.01.02, 2023.01.03, 2023.01.04, 2023.01.05, 2023.01.06]
temporalAdd(dates,2,"XNYS")

#output
[2023.01.04,2023.01.04,2023.01.05,2023.01.06,2023.01.09,2023.01.10]

1.3 基于交易日历取最近的交易日 - transFreq

`[getMarketCalendar](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//gitee.com/link%3Ftarget%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.dolphindb.cn%252Fcn%252Fhelp%252FFunctionsandCommands%252FFunctionReferences%252Fg%252FgetMarketCalendar.html "getMarketCalendar")` 函数可以获取相应时间范围内的交易日。但是如若某天不是交易日，又想获得该日期前最近的一个交易日，可以使用 `[transFreq(X,rule)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//gitee.com/link%3Ftarget%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.dolphindb.cn%252Fcn%252Fhelp%252FFunctionsandCommands%252FFunctionReferences%252Ft%252FtransFreq.html%253Fhighlight%253Dtransfreq "transFreq(X,rule)")`函数。指定 rule 参数为对应交易所编码，可获取对应日期的最近的交易日。以纽交所 (XNYS) 为例，获取2023年1月1日至1月6日最近的交易日历的脚本如下：

dates=[2023.01.01, 2023.01.02, 2023.01.03, 2023.01.04, 2023.01.05, 2023.01.06]
dates.transFreq("XNYS")

#output
[2022.12.30,2022.12.30,2023.01.03,2023.01.04,2023.01.05,2023.01.06]

1.4 基于交易日的数据采样 - asFreq/resample

基于交易日的数据采样，可使用函数 `[asFreq(X,rule)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//gitee.com/link%3Ftarget%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.dolphindb.cn%252Fcn%252Fhelp%252FFunctionsandCommands%252FFunctionReferences%252Fa%252FasFreq.html%253Fhighlight%253Dasfreq "asFreq(X,rule)")` 或者函数 `[resample(X,rule,func)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//gitee.com/link%3Ftarget%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.dolphindb.cn%252Fcn%252Fhelp%252FFunctionsandCommands%252FFunctionReferences%252Fr%252Fresample.html%253Fhighlight%253Dresample "resample(X,rule,func)")`，两者的区别在于是否对数据做聚合操作，resample 可以配合聚合函数使用，而 asFreq 函数是纯粹的取值。

函数 [asFreq(X,rule)] 会将数据按交易日（维度为天）展开，如果某一天的交易日数据有多个，只取第一个值。如若数据中没有交易日序列中的数据，会以 NULL 填充。以纽交所 (XNYS) 某支股票数据为例，获取2022年12月30日至2023年01月06日的交易日数据的脚本如下：

timestampv = [2022.12.30T23:00:00.000,2023.01.01T00:00:00.000,2023.01.03T00:10:00.000,2023.01.03T00:20:00.000,2023.01.04T00:20:00.000,2023.01.04T00:30:00.000,2023.01.06T00:40:00.000]
close = [100.10, 100.10, 100.10, 78.89, 88.99, 88.67, 78.78]
s=indexedSeries(timestampv, close)
s.asFreq("XNYS")

#output
           #0                 
           ------
2022.12.30|100.10
2023.01.03|100.10
2023.01.04|88.99 
2023.01.05|                   
2023.01.06|78.78

函数`[resample(X,rule,func)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//gitee.com/link%3Ftarget%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.dolphindb.cn%252Fcn%252Fhelp%252FFunctionsandCommands%252FFunctionReferences%252Fr%252Fresample.html%253Fhighlight%253Dresample "resample(X,rule,func)")`可以在采样的基础上，搭配聚合函数获取想要的交易日数据。以纽交所 (XNYS) 某支股票收盘价数据为例，查询每日收盘价的脚本如下：

timestampv = [2022.12.30T23:00:00.000,2023.01.01T00:00:00.000,2023.01.03T00:10:00.000,2023.01.03T00:20:00.000,2023.01.04T00:20:00.000,2023.01.04T00:30:00.000,2023.01.06T00:40:00.000]
close = [100.10, 100.10, 100.10, 78.89, 88.99, 88.67, 78.78]
s=indexedSeries(timestampv, close)
s.resample("XNYS", last)

#output
           #0                 
           ------
2022.12.30|100.10
2023.01.03|78.89
2023.01.04|88.67 
2023.01.05|                   
2023.01.06|78.78

2. 自定义及更新内置交易日历

DolphinDB 自 1.30.21/2.00.9 版本开始提供交易日历功能。内置的世界上五十多个交易所的节假日的 csv 文件存放于 marketHolidayDir 配置项对应的文件夹下（默认为 marketHoliday 文件夹），并以交易所的编码命名该文件，例如：“XNYS”（纽交所）。

DolphinDB 启动时会解析 marketHolidayDir 下所有的 csv 文件，启动后便可在 resample, asfreq, transFreq, temporalAdd 等函数内使用该交易所的编码。

DolphinDB 也支持管理员用户自定义交易日历，或者对现有交易日历修改和更新。管理员用户可通过 DolphinDB 内置函数更新交易日历：

使用 addMarketHoliday 新建交易日历
使用 updateMarketHoliday 更新交易日历

本章节余下部分将介绍如何通过上述两个函数自定义及更新内置交易日历。

2.1 新增交易日历

假设需要新增交易所 “DDB” 的交易日历，可以通过 [addMarketHoliday(marketName, holiday)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//gitee.com/link%3Ftarget%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.dolphindb.cn%252Fcn%252Fhelp%252FFunctionsandCommands%252FCommandsReferences%252Fa%252FaddMarketHoliday.html%253Fhighlight%253Daddmarket) 函数，添加 “DDB” 的交易日历。addMarketHoliday 函数会在 /marketHoliday/ 目录下添加新的 DDB.csv 文件。

DolphinDB 在处理 holiday 文件时会自动过滤周末（周六、周日），因此在提交 holiday 文件时，不需要添加周末日期，只添加非周末的节假日信息即可。

新增交易日历后，可直接调用 getMarketCalendar 等函数对新的交易日历进行操作：

//将 2023.01.03 2023.01.04(周二, 周三) 设置为节假日
holiday = 2023.01.03 2023.01.04  
//用户登录
login(`admin,`123456)
//添加交易日历
addMarketHoliday("DDB",holiday)

//获取指定日期区间的交易日历
getMarketCalendar("DDB",2023.01.01, 2023.01.10)
#output
[2023.01.02,2023.01.05,2023.01.06,2023.01.09,2023.01.10]

temporalAdd(2023.01.01,2,"DDB")
#output
2023.01.05

新增的交易所与模块的适用范围一样，目前都是只对当前节点有效。如果需要对其他节点生效，在其他节点进行同样的操作即可。

2.2 替换交易日历

假设需要更新已建好的 “DDB” 交易所的交易日历，可以使用函数 `[updateMarketHoliday(marketName, holiday)](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//gitee.com/link%3Ftarget%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.dolphindb.cn%252Fcn%252Fhelp%252FFunctionsandCommands%252FCommandsReferences%252Fu%252FupdateMarketHoliday.html%253Fhighlight%253Dupdatemarketholiday "updateMarketHoliday(marketName, holiday)")` 重新设置该文件的节假日信息，进而更新该交易所的交易日历。

注意：该函数设置的节假日信息将覆盖旧的交易日历文件，不可单独对该文件更新或新增节假日信息。

以下做法可以将已有的 “DDB” 交易所重新指定 2023.03.07、2023.03.08 为交易所节假日，且不保留之前的 holiday 日期。通过 temporalAdd 查询 2022.01.01 的下一个交易日的脚本如下：

//将 2023.03.07 2023.03.08(周二, 周三) 重新设置为节假日
updateMarketHoliday("DDB",2023.03.07 2023.03.08)

//2023.01.03 2023.01.04(周二, 周三) 不再是节假日
getMarketCalendar("DDB",2023.01.01, 2023.01.10)
#output
[2023.01.02,2023.01.03,2023.01.04,2023.01.05,2023.01.06,2023.01.09,2023.01.10]

//2023.03.07, 2023.03.08(周二, 周三) 作为节假日，不会出现在交易日历中
getMarketCalendar("DDB",2023.03.01, 2023.03.10)
#output
[2023.03.01,2023.03.02,2023.03.03,2023.03.06,2023.03.09,2023.03.10]

3. 交易日历出处

本章里列举了 marketHoliday 目录下的所有交易所的信息。为了方便国内用户使用，除了用交易所的 ISO Code 标识交易所名（交易所 ISO CODE 列表）之外，增加了对国内六大交易所（上交所、深交所、中金所、上期所、郑商所、大商所、上能源）采用国内交易所简称作为标识名（中国交易所简称列表）。