发布时间：2020-12-05 14:29:13
如果转化规则简单，譬如超过某一个阈值t1为+1 （买入信号），低于某一个阈值t2为-1（卖出信号），其他情况为0，那么实现起来也很简单。譬如在DolphinDB中用下面这个表达式就可以实现。点击(此处)折叠或打开iif(signal > t1, 1, iif(signal <t2, -1, 0))当系统按照上面的规则.........【阅读全文】
发布时间：2020-12-04 16:22:11
TimescaleDB 是目前市面上唯一的开源且完全支持 SQL 的时序数据库。它在 PostgreSQL 数据库的基础上进行开发，本质上是一个 PostgreSQL 的插件。
TimescaleDB 完全支持 SQL 且拥有 PostgreSQL 的丰富生态、并针对时间序列数据的快速插入和复杂查询进行了优化，支持自动分片，支持时间空间维度自动分区，支持多个 SERVER、多个 CHUNK 的并行查询，内部写优化（批量提交、内存索引、事务支持、数据倒灌）。
然而，目前 TimerscaleDB 仍不支持水平扩展（集群），即不能动态增加新的数据结点以写入数据（Write clustering for multi-node Timescale deployments is under active development. https://github.com/timescale/timescaledb/issues/9），只支持通过 PostgreSQL 的流复制（streaming repliaction）实现的只读集群（read-only clustering）。......【阅读全文】
发布时间：2020-12-04 11:15:48
Elasticsearch是一款非常流行的日志检索和分析工具，尤其在实时性、扩展性、易用性和全文检索方面有着非常优异的综合表现。知乎上有一篇文章，Golion：降维打击！使用ElasticSearch作为时序数据库，并且取得了非常不错的效果。很多知乎用户不禁询问，Elasticsearch是否可以用于海量金融数据的存储和分析？......【阅读全文】
发布时间：2020-12-02 15:22:46
Pandas是Python的一个包，最初被作为金融数据分析工具而开发，为时间序列分析提供了很好的支持。......【阅读全文】
