# coding=utf-8
# ======================================
# File: datatypes.py
# Author: Jackie PENG
# Contact: jackie.pengzhao@gmail.com
# Created: 2024-09-20
# Desc:
# Definition of DataType class,
# representing historical data types
# that can be used by qteasy, and the
# collection of all built-in data types.
# ======================================
import numpy as np
import pandas as pd
from functools import lru_cache
from typing import Union, List, Dict, Optional
from warnings import warn
from math import ceil
from .utilfuncs import (
AVAILABLE_ASSET_TYPES,
str_to_list,
_lev_ratio,
_partial_lev_ratio,
_wildcard_match,
)
# TODO: datatype 对象的freq与Strategy的run_freq采用了不同的规则，用户在使用过程中可能会感到疑惑
# 以后可以考虑合并或简化两种不同的freq
def define(name, freq, asset_type, description, acquisition_type, **kwargs):
"""
Define a new data type and add it to the USER_DATA_TYPE_MAP.
Parameters
----------
name: str
freq: str
asset_type: str
description: str
acquisition_type: str
kwargs: dict
"""
global DATA_TYPE_MAP
global DATA_TYPE_MAP_COLUMNS
global DATA_TYPE_MAP_INDEX_NAMES
key = (name, freq, asset_type)
if key in DATA_TYPE_MAP:
raise ValueError(f'DataType {key} already exists in DATA_TYPE_MAP.')
DATA_TYPE_MAP[key] = [description, acquisition_type, kwargs]
DATA_TYPE_MAP_INDEX_NAMES = list(set(DATA_TYPE_MAP_INDEX_NAMES) | set(key))
_get_built_in_data_type_map()
raise NotImplementedError
def get_dtype_map(include_user_defined=False, refresh_cache=False) -> pd.DataFrame:
""" 获取所有内置以及用户定义数据类型的清单
Parameters
----------
include_user_defined: bool, default False
是否包含用户定义的数据类型, 如果为True, 则返回所有数据类型，包括内置和用户定义的
refresh_cache: bool, default False
是否刷新用户定义的数据类型缓存，如果为True，清除缓存并重新获取用户定义的数据类型
Returns
-------
dtype_map: pd.DataFrame
"""
if refresh_cache:
_get_user_data_type_map.cache_clear()
built_in_map = _get_built_in_data_type_map()
if include_user_defined:
user_map = _get_user_data_type_map()
return pd.concat([built_in_map, user_map])
return built_in_map
def infer_data_types(names, freqs, asset_types, adj=None,
allow_ignore_freq=False,
allow_ignore_asset_type=False,
allow_ignore_adj=False) -> list:
""" 根据输入的名称、频率和资产类型推断数据类型，如果某个name找不到匹配的freq或asset_type，则根据
force_match_freq / force_match_asset_type的值确定如何操作：
如果force_match_freq为True，则强制性为没有相应freq的names匹配一个存在的DataType
否则忽略找不到freq的name
如果force_match_asset_type为True，则强制性为没有相应asset_type的names匹配一个存在的
DataType，否则忽略无法匹配asset_type的name
Parameters
----------
names: str or [str]
一个包含所有需要的数据类型名称的列表，也可以以逗号分隔字符串形式给出
freqs: str or [str]
一个包含可能的freq的列表，也可以以逗号分隔字符串形式给出
asset_types: str or [str]
一个包含可能的资产类型的列表，也可以以逗号分隔字符串形式给出
adj: str, optinal
价格调整因子，如果给出，强制性调整价格类型
allow_ignore_freq: bool, optional, default False
是否强制匹配freq，如果为True，则为某些无法找到匹配freq的数据类型强制匹配一个合法的freq
allow_ignore_asset_type: bool, optional, default False
是否强制匹配资产类型，如果为True，则为某些无法找到匹配的资产类型的数据类型强制匹配一个合法的资产类型
allow_ignore_adj: bool, optional, default False
是否强制匹配价格调整因子，如果为True，则为某些无法找到匹配价格调整因子的数据类型强制匹配一个合法的价格调整因子,
例如，Asset_type为IDX的数据类型无法匹配价格调整因子，因为指数没有复权价格，如果force_match_adj为True，
则强制性为这些数据类型匹配一个合法的价格调整因子
Return
------
data_types: list of DataTypes
"""
if isinstance(names, str):
names = str_to_list(names)
if not isinstance(names, list):
err = TypeError(f'names should be a string of list of strings, but got {type(names)}')
raise err
if isinstance(freqs, str):
freqs = str_to_list(freqs)
if not isinstance(freqs, list):
err = TypeError(f'freqs should be a string or a list of strings, but got {type(freqs)}')
raise err
if isinstance(asset_types, str):
asset_types = str_to_list(asset_types)
if not isinstance(asset_types, list):
err = TypeError(f'asset_types should be a string or a list of strings, but got {type(asset_types)}')
raise err
if 'any' in asset_types:
asset_types = AVAILABLE_ASSET_TYPES
if adj is not None:
if not isinstance(adj, str):
err = TypeError(f'adj should be a string, but got {type(adj)}')
raise err
adj = adj.lower()
price_types = ['close', 'open', 'high', 'low']
if adj in ['b', 'back']:
names = [f'{n}|b' if n in price_types else n for n in names]
if adj in ['f', 'fw', 'forward']:
names = [f'{n}|f' if n in price_types else n for n in names]
# TODO: 需要优化：将force_match_freq / force_match_asset_type作为DataType的__init__()参数，那么这里就可以
# 使用itertools.product以及列表推导式来简化代码了。
data_types = []
for n in names:
for f in freqs:
for at in asset_types:
try:
data_types.append(DataType(name=n, freq=f, asset_type=at))
except ValueError:
if allow_ignore_adj and n[-2:] in ['|b', '|f']:
n_ = n[:-2]
else:
n_ = n
if allow_ignore_freq and allow_ignore_asset_type:
try:
data_types.append(DataType(name=n_))
except ValueError:
pass
elif allow_ignore_freq:
try:
data_types.append(DataType(name=n_, asset_type=at))
except ValueError:
pass
elif allow_ignore_asset_type:
try:
data_types.append(DataType(name=n_, freq=f))
except ValueError:
pass
else:
try:
data_types.append(DataType(name=n_, freq=f, asset_type=at))
except ValueError:
pass
# remove all duplicated data types:
data_types = list(set(data_types))
return data_types
@lru_cache(maxsize=1)
def _get_built_in_data_type_map() -> pd.DataFrame:
""" 获取所有内置数据类型的清单
Returns
-------
dtype_map: pd.DataFrame
"""
type_map = pd.DataFrame(DATA_TYPE_MAP).T
type_map.columns = DATA_TYPE_MAP_COLUMNS
type_map.index.names = DATA_TYPE_MAP_INDEX_NAMES
return type_map
@lru_cache(maxsize=1)
def _get_user_data_type_map() -> pd.DataFrame:
"""get a DataFrame of USER_DATA_TYPE_MAP for checking."""
if not USER_DATA_TYPE_MAP:
return pd.DataFrame()
type_map = pd.DataFrame(USER_DATA_TYPE_MAP).T
type_map.columns = DATA_TYPE_MAP_COLUMNS
type_map.index.names = DATA_TYPE_MAP_INDEX_NAMES
return type_map
def _parse_name_and_params(name: str) -> tuple:
"""parse the name string into name, parameters, unsymbolizer in a form:
name:params-unsymbolizer
Parameters
----------
name: str
the name string
Returns
-------
tuple
search_name: str
the search_name of the data type, replacing the parameters with '%' if there are any
params: str
the parameters of the data type
unsymbolizer: str
the column name used to unsymbolize historical data (convert hist data to reference data
by extracting one column from dataframe)
"""
if '-' in name:
name, unsymbolizer = name.split('-')
else:
unsymbolizer = None
if '|' in name:
search_name, params = name.split('|')
search_name = search_name + '|%'
return search_name, params, unsymbolizer
else:
return name, None, unsymbolizer
def _parse_built_in_freqs_and_asset_types(name: str) -> tuple[list[str], list[str]]:
""" 根据客户输入的名称在内置数据类型中查找匹配的数据类型
如果正确匹配，返回数据类型以及可用的内置频率和资产类型，如果匹配不到，返回空tuple
Parameters
----------
name: str
数据类型的名称
Returns
-------
tuple
built_in_freqs: list of str
数据的频率
built_in_asset_types: list of str
数据的资产类型
"""
data_map = _get_built_in_data_type_map()
try:
matched_types = data_map.loc[(name, slice(None), slice(None))]
except KeyError:
msg = f'{name} is not a valid data type name in DATA_TYPE_MAP.\n' \
f'correct your input or use define() to define a new data type.'
raise KeyError(msg)
if matched_types.empty:
return list(), list()
else:
return list(matched_types.index.get_level_values('freq').unique()), \
list(matched_types.index.get_level_values('asset_type').unique())
def _parse_user_defined_freqs_and_asset_types(name: str) -> tuple[list[str], list[str]]:
""" 根据客户输入的名称在用户自定义数据类型中查找匹配的数据类型
如果正确匹配，返回数据类型以及可用的内置频率和资产类型，如果匹配不到，返回空tuple
Parameters
----------
name: str
数据类型的名称
Returns
-------
tuple
user_defined_freqs: list of str
数据的频率
user_defined_asset_types: list of str
数据的资产类型
"""
type_map = _get_user_data_type_map()
if type_map.empty:
return list(), list()
matched_types = type_map.loc[(name, slice(None), slice(None))]
if matched_types.empty:
return list(), list()
else:
return list(matched_types.index.get_level_values('freq').unique()), \
list(matched_types.index.get_level_values('asset_type').unique())
def _resolve_dtype_key(search_name: str, freq: Optional[str] = None,
asset_type: Optional[str] = None) -> tuple[str, list[str]]:
""" 根据部分参数在内置表与用户表中解析出唯一的 (search_name, freq, asset_type) 键。
约定：先遍历内置 DATA_TYPE_MAP 再 USER_DATA_TYPE_MAP；同一表内按键迭代顺序取第一个匹配项。
用于实现 DataType 四种构造语义：仅 name；name+freq；name+asset_type；name+freq+asset_type。
Parameters
----------
search_name: str
数据类型名称（与 _parse_name_and_params 返回的 search_name 一致）
freq: str, optional
频率约束；None 表示不约束
asset_type: str, optional
资产类型约束，支持 'E'、'E,IDX' 等；None 表示不约束
Returns
-------
tuple
resolved_freq: str
resolved_asset_types: list[str]，单元素或与表项一致的多资产列表
Raises
------
ValueError
找不到任何匹配项时
"""
def iter_keys(data_map: dict):
""" 按插入顺序迭代 (name, f, at) 且 name == search_name 的键。"""
for (name, f, at) in data_map.keys():
if name != search_name:
continue
yield f, at
asset_types_set = None
if asset_type is not None:
asset_types_set = set(at.strip() for at in str_to_list(asset_type))
for data_map in (DATA_TYPE_MAP, USER_DATA_TYPE_MAP):
for f, at in iter_keys(data_map):
if freq is not None and f != freq:
continue
if asset_types_set is not None and at not in asset_types_set:
continue
return (f, [at])
if freq is not None and asset_type is not None:
msg = (f'DataType {search_name}({asset_type})@{freq} not found in DATA_TYPE_MAP. '
f'No matching name+freq+asset_type.')
elif freq is not None:
msg = (f'No DataType with name "{search_name}" and freq "{freq}" found in DATA_TYPE_MAP.')
elif asset_type is not None:
msg = (f'No DataType with name "{search_name}" and asset_type "{asset_type}" found in DATA_TYPE_MAP.')
else:
msg = (f'DataType name "{search_name}" not found in DATA_TYPE_MAP. '
f'Check spelling or use define() to add it.')
raise ValueError(msg)
def _parse_dtype_description(search_name: str, name_par: str, freq: str, asset_types: list[str])-> str:
""" 根据正确的search_name， freq和asset_type查找数据类型的描述
Parameters
----------
search_name: str
数据类型的名称
name_par: str
数据类型的参数
freq: str
数据的频率
asset_types: list[str]
数据的资产类型
Returns
-------
description: str
数据类型的描述
"""
all_descriptions = []
for at in asset_types:
key = (search_name, freq, at)
if key in DATA_TYPE_MAP:
data_map = DATA_TYPE_MAP
elif key in USER_DATA_TYPE_MAP:
data_map = USER_DATA_TYPE_MAP
else:
raise ValueError(f'DataType {search_name}({at})@{freq} not found in DATA_TYPE_MAP.')
description, _, _ = data_map[key]
# 如果name_par不为空，解析name_par并加入description或者kwargs中
if name_par is not None:
# 解析description中的参数
if '%' in description:
description = description.replace('%', name_par)
all_descriptions.append(description)
return ','.join(all_descriptions)
def _parse_acquisition_parameters(search_name, name_par, freq, asset_type, built_in_tables=True) -> tuple:
""" 根据正确的search_name， name_par， freq和asset_type查找数据类型的获取参数
如果存在name_par，将name_par解析为参数的一部分，放入获取参数中
Parameters
----------
search_name: str
数据类型的名称
name_par: str
数据类型的参数
freq: str
数据的频率
asset_type: str
数据的资产类型
built_in_tables: bool, default True
是否查找内置数据类型表，如果为False，查找用户自定义数据类型表
Returns
-------
tuple
acquisition_type: str
数据获取方式
kwargs: dict
获取数据的参数
"""
key = (search_name, freq, asset_type)
if built_in_tables:
if key in DATA_TYPE_MAP:
data_map = DATA_TYPE_MAP
elif key in USER_DATA_TYPE_MAP:
data_map = USER_DATA_TYPE_MAP
else:
raise ValueError(f'DataType {search_name}({asset_type})@{freq} not found in DATA_TYPE_MAP.')
else:
data_map = USER_DATA_TYPE_MAP
if key not in data_map:
raise ValueError(f'DataType {search_name}({asset_type})@{freq} not found in DATA_TYPE_MAP.')
_, acquisition_type, kwargs = data_map[key]
kwargs = kwargs.copy() # 因为dict是immutable变量，如果直接引用，会导致同样的dtype引用同一个kwargs对象
# 如果name_par不为空，解析name_par并加入description或者kwargs中
if name_par is not None:
# 解析kwargs中的参数
for k, v in kwargs.items():
if '%' in v and isinstance(v, str):
kwargs[k] = v.replace('%', name_par)
if '%' in v and isinstance(v, list):
kwargs[k] = [i.replace('%', name_par) for i in v]
# 根据kwargs参数类型检查参数的合法性，并给出提示
if 'keys' in kwargs:
if isinstance(kwargs['keys'], str):
kwargs['keys'] = str_to_list(kwargs['keys'])
elif not isinstance(kwargs['keys'], list):
raise TypeError(f'keys must be a string or a list of strings, but got {type(kwargs["keys"])}')
if 'adj_type' in kwargs:
if kwargs['adj_type'] not in ['f', 'b']:
raise ValueError(f'name parameter in {search_name} must be '
f'"f"(forward) or "b"(backward), but got \"{kwargs["adj_type"]}\"')
return acquisition_type, kwargs
def _get_basics(datasource, *, symbols=None, starts=None, ends=None, **kwargs) -> pd.Series:
"""基本数据的获取方法：
从table_name表中选出column列的数据并输出。
如果给出symbols则筛选出symbols的数据，否则输出全部数据。
start和end无效，只是为了保持接口一致性。
Parameters
----------
datasource: DataSource
数据源对象
symbols: str
股票代码列表，一个逗号分隔的字符串，如'000001.SZ,000002.SZ'
Returns
-------
pd.Series
"""
# try to get arguments from kwargs
table_name = kwargs.get('table_name')
column = kwargs.get('column')
if table_name is None or column is None:
raise ValueError('table_name and column must be provided for basics data type')
acquired_data = datasource.read_cached_table_data(table_name, shares=symbols, start=starts, end=ends)
if acquired_data.empty:
return pd.Series()
if column not in acquired_data.columns:
raise KeyError(f'column {column} not in table data: {acquired_data.columns}')
return acquired_data[column]
def _get_reference(datasource, *, symbols=None, starts=None, ends=None, **kwargs) -> pd.Series:
"""
:param datasource:
:param symbols:
:param starts:
:param ends:
:return:
"""
table_name = kwargs.get('table_name')
acquired_data = _get_basics(datasource, symbols=symbols, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
if acquired_data.empty:
return acquired_data
# if data index type is Month/Quater (table names is some special names), then they
# should be converted to datetime:
if (table_name in ['cn_gdp']) and isinstance(acquired_data.index[0], str): # converting quarter to date
from .data_channels import _convert_quarter_str_to_absolute_quarter
from .data_channels import _convert_absolute_quarter_to_quarter_str
new_index = [_convert_quarter_str_to_absolute_quarter(idx) + 1 for idx in acquired_data.index]
new_index = [_convert_absolute_quarter_to_quarter_str(idx) for idx in new_index]
new_index = pd.Index((pd.to_datetime(idx) for idx in new_index)) - pd.Timedelta(1, 'd')
acquired_data.index = new_index
elif (table_name in ['cn_cpi', 'cn_ppi', 'cn_money', 'cn_sf', 'cn_pmi']) and \
isinstance(acquired_data.index[0], str):
from .data_channels import _convert_month_str_to_absolute_month
from .data_channels import _convert_absolute_month_to_month_str
new_index = [_convert_month_str_to_absolute_month(idx) + 1 for idx in acquired_data.index]
new_index = [_convert_absolute_month_to_month_str(idx) + '01' for idx in new_index]
new_index = pd.Index((pd.to_datetime(idx) for idx in new_index)) - pd.Timedelta(1, 'd')
acquired_data.index = new_index
return acquired_data
def _get_selection(datasource, *, symbols=None, starts=None, ends=None, **kwargs) -> pd.Series:
"""筛选型的数据获取方法，可以用于筛选基础类型数据，也可以筛选历史数据和参考数据：
从table_name表中筛选出sel_by=keys的数据并输出column列数据
如果筛选基础类型数据：
可以通过给出symbols筛选出symbols的数据，否则输出全部数据。
如果筛选历史数据或参考数据：
可以通过给出starts/ends筛选出一个历史区间的数据
Parameters
----------
datasource: DataSource
数据源对象
symbols: str
股票代码列表，一个逗号分隔的字符串，如'000001.SZ,000002.SZ'
starts: str
开始日期，YYYYMMDD格式
ends: str
结束日期，YYYYMMDD格式
Returns
-------
pd.Series
"""
# try to get arguments from kwargs
table_name = kwargs.get('table_name')
column = kwargs.get('column')
sel_by = kwargs.get('sel_by')
keys = kwargs.get('keys')
if table_name is None or column is None or sel_by is None or keys is None:
raise ValueError('table_name, column, sel_by and keys must be provided for selection data type')
acquired_data = datasource.read_cached_table_data(table_name, shares=symbols, start=starts, end=ends)
if acquired_data.empty:
return pd.Series()
if sel_by in acquired_data.columns:
selected_data = acquired_data[acquired_data[sel_by].isin(keys)]
elif sel_by in acquired_data.index.names:
index_name_count = len(acquired_data.index.names)
index_pos = acquired_data.index.names.index(sel_by)
slicers = [slice(None)] * index_name_count
slicers[index_pos] = keys
slicers = tuple(slicers)
selected_data = acquired_data.loc[slicers, :]
selected_data.index = selected_data.index.droplevel(sel_by)
else:
# raise error if sel_by is not in table data
raise KeyError(f'sel_by {sel_by} not in table data: {acquired_data.columns}')
return selected_data[column]
def _get_direct(datasource, *, symbols, starts, ends, **kwargs) -> pd.DataFrame:
"""直读从时间序列数据表中读取数据
从table_name表中选出column列的数据并输出。
必须给出symbols数据，以输出index为datetime，column为symbols的DataFrame
必须给出start和end以筛选出在start和end之间的数据
"""
if starts is None or ends is None:
raise ValueError('start and end must be provided for direct data type')
data_series = _get_basics(datasource, symbols=symbols, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
if data_series.empty:
return pd.DataFrame()
unstacked_df = data_series.unstack(level=0)
return unstacked_df
def _get_adjustment(datasource, *, symbols, starts, ends, **kwargs) -> pd.DataFrame:
"""修正型的数据获取方法
从table_name表中选出column列的数据，并从adj_table表中选出adj_column列数据，根据adj_type调整后输出
必须给出symbols数据，以输出index为datetime，column为symbols的DataFrame
必须给出start和end以筛选出在start和end之间的数据
"""
table_name = kwargs.get('table_name')
column = kwargs.get('column')
adj_table = kwargs.get('adj_table')
adj_column = kwargs.get('adj_column')
adj_type = kwargs.get('adj_type')
if adj_type not in ['b', 'f']:
raise ValueError('adj_type must be one of "b"(backward) or "f"(forward)')
if table_name is None or column is None or adj_table is None or adj_column is None:
raise ValueError(
'table_name_A, column_A, table_name_B and column_B must be provided for adjustment data type')
acquired_data = datasource.read_cached_table_data(table_name, shares=symbols, start=starts, end=ends)
if acquired_data.empty:
return pd.DataFrame()
acquired_data = acquired_data[column].unstack(level='ts_code')
adj_factors = datasource.read_cached_table_data(adj_table, shares=symbols, start=starts, end=ends)
if adj_factors.empty:
return pd.DataFrame()
adj_factors = adj_factors[adj_column].unstack(level='ts_code')
adj_factors = adj_factors.reindex(acquired_data.index, method='ffill')
back_adj_data = acquired_data * adj_factors
if adj_type in ['backward', 'b', 'bk']:
return back_adj_data.round(2)
fwd_adj_data = back_adj_data / adj_factors.iloc[-1]
return fwd_adj_data.round(2)
def _get_event_multi_stat(datasource, *, symbols=None, starts=None, ends=None, **kwargs) -> pd.DataFrame:
"""事件多状态型的数据获取方法
Parameters
----------
symbols: str
股票代码列表，一个逗号分隔的字符串，如'000001.SZ,000002.SZ'
starts: str
开始日期，YYYYMMDD格式
ends: str
结束日期，YYYYMMDD格式
Returns
-------
DataFrame
"""
from .database import (
get_built_in_table_schema,
)
if symbols is None:
raise ValueError('symbols must be provided for event status data type')
if starts is None or ends is None:
raise ValueError('start and end must be provided for event status data type')
table_name = kwargs.get('table_name')
column = kwargs.get('column')
id_index = kwargs.get('id_index')
start_col = kwargs.get('start_col')
end_col = kwargs.get('end_col')
if table_name is None or column is None:
raise ValueError('table_name and column must be provided for basics data type')
acquired_data = datasource.read_cached_table_data(
table_name,
shares=symbols,
start=starts,
end=ends,
primary_key_in_index=False,
)
columns, dtypes, primary_keys, pk_dtypes = get_built_in_table_schema(table_name, with_primary_keys=True)
if id_index != column:
# 此时需要将id_index和column合并为一个新的index
cols_to_keep = [start_col, end_col, column]
cols_to_keep.extend(primary_keys)
acquired_data = acquired_data[cols_to_keep]
# create id_index and column pairs
combined_data = acquired_data[id_index] + '-' + acquired_data[column].astype(str)
acquired_data.loc[:, column] = combined_data
else:
# 此时id_index就是column，直接使用，不需要合并
cols_to_keep = [start_col, end_col]
cols_to_keep.extend(primary_keys)
acquired_data = acquired_data[cols_to_keep]
if acquired_data.empty:
return pd.DataFrame()
# make group and combine events on the same date for the same symbol
grouped = acquired_data.groupby(['ts_code', start_col])
events = grouped[column].apply(lambda x: list(x))
events = events.unstack(level='ts_code')
# expand the index to include starts and ends dates
events = _expand_df_index(events, starts, ends).ffill()
# filter out events that are not in the date range
date_mask = (events.index >= starts) & (events.index <= ends)
events = events.loc[date_mask]
return events
def _get_event_status(datasource, *, symbols=None, starts=None, ends=None, **kwargs) -> pd.DataFrame:
"""事件状态型的数据获取方法
Parameters
----------
symbols: str
股票代码列表，一个逗号分隔的字符串，如'000001.SZ,000002.SZ'
starts: str
开始日期，YYYYMMDD格式
ends: str
结束日期，YYYYMMDD格式
Returns
-------
DataFrame
"""
if symbols is None:
raise ValueError('symbols must be provided for event status data type')
if starts is None or ends is None:
raise ValueError('start and end must be provided for event status data type')
# acquire data without time thus status can be ffilled from previous dates
data_series = _get_basics(datasource, symbols=symbols, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
if data_series.empty:
return pd.DataFrame()
data_df = data_series.unstack(level='ts_code')
try:
# expand the index to include starts and ends dates
status = _expand_df_index(data_df, starts, ends).ffill()
except:
pass
# filter out events that are not in the date range
date_mask = (status.index >= starts) & (status.index <= ends)
status = status.loc[date_mask]
return status
def _get_event_signal(datasource, *, symbols=None, starts=None, ends=None, **kwargs) -> pd.DataFrame:
"""事件信号型的数据获取方法
Parameters
----------
symbols: str
股票代码列表，一个逗号分隔的字符串，如'000001.SZ,000002.SZ'
starts: str
开始日期，YYYYMMDD格式
ends: str
结束日期，YYYYMMDD格式
Returns
-------
DataFrame
"""
if symbols is None:
raise ValueError('symbols must be provided for event status data type')
if starts is None or ends is None:
raise ValueError('start and end must be provided for event status data type')
data_series = _get_basics(datasource, symbols=symbols, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
if data_series.empty:
return pd.DataFrame()
signals = data_series.unstack(level='ts_code')
# if index is a MultiIndex with multiple datetime levels, use the last level as the date index
if isinstance(signals.index, pd.MultiIndex):
signals.index = signals.index.get_level_values(-1)
return signals
def _get_selected_events(datasource, *, symbols=None, starts=None, ends=None, **kwargs) -> pd.DataFrame:
"""
Parameters
----------
Returns
-------
pd.DataFrame
"""
sel_by = kwargs.get('sel_by')
key = kwargs.get('key')
if symbols is None:
raise ValueError('symbols must be provided for event status data type')
if starts is None or ends is None:
raise ValueError('start and end must be provided for event status data type')
data_series = _get_basics(datasource, symbols=symbols, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
if data_series.empty:
return pd.DataFrame()
signals = data_series.unstack(level='ts_code')
if sel_by not in signals.index.names:
raise KeyError(f'the sel_by column ({sel_by}) not in index: {signals.index.names}')
try:
signals = signals.loc[(slice(None), key),]
signals.index = signals.index.get_level_values(0)
except:
return pd.DataFrame()
return signals
def _get_composition(datasource, *, symbols=None, starts=None, ends=None, **kwargs) -> pd.DataFrame:
"""成份查询型的数据获取方法
Parameters
----------
symbols: str
股票代码列表, 一个逗号分隔的字符串，如'000001.SZ,000002.SZ'
starts: str
开始日期，YYYYMMDD格式
ends: str
结束日期，YYYYMMDD格式
Returns
-------
DataFrame
"""
table_name = kwargs.get('table_name')
column = kwargs.get('column')
comp_column = kwargs.get('comp_column')
index = kwargs.get('index')
weight_data = datasource.read_cached_table_data(table_name, shares=index, start=starts, end=ends)
if not weight_data.empty:
weight_data = weight_data.unstack()
else:
# return empty data
return weight_data
weight_data.columns = weight_data.columns.get_level_values(1)
weight_data.index = weight_data.index.get_level_values(1)
if symbols is not None:
symbols = str_to_list(symbols)
weight_data = weight_data.reindex(columns=symbols)
return weight_data
def _get_category(datasource, *, symbols=None, **kwargs) -> pd.Series:
"""成份查询型的数据获取方法
Parameters
----------
symbols: str
股票代码列表，一个逗号分隔的字符串，如'000001.SZ,000002.SZ'
Returns
-------
DataFrame
"""
table_name = kwargs.get('table_name')
column = kwargs.get('column')
comp_column = kwargs.get('comp_column')
category_data = datasource.read_cached_table_data(table_name)
category = category_data.index.to_frame()
category.index = category[column]
category = category.loc[str_to_list(symbols)]
grouped = category.groupby(category.index)
result = grouped[comp_column].apply(lambda x: list(x))
return result
def _symbolised(acquired_data) -> pd.DataFrame:
"""将数据转换为symbolised格式"""
return acquired_data
[文档]class DataType:
"""qteasy 中用于描述单一历史数据类型（名称、频率与资产类型）的核心对象。
每个 DataType 由 ``name``、``freq`` 和 ``asset_type`` 三要素唯一确定，可用于
统一声明策略所需的数据、驱动 ``get_history_data_from_source()`` 等内部取数流程，
并在需要时扩展出自定义数据类型。关于完整的数据类型表与自定义流程，见文档
「DataType 与历史数据类型管理」章节。
Examples
--------
下面示例展示 DataType 类名（稳定输出）。实际创建 DataType 时，需要提供 name/freq/asset_type：\n
>>> import qteasy as qt
>>> qt.DataType.__name__
'DataType'
"""
acquisition_types = [
'trade_operation',
# 交易运行数据类型，特殊的数据类型，只能在交易运行过程中实时生成的数据，这些数据并不能从
# 数据源中获取，是一种特殊的运行数据，在DataType对象中被特殊处理。这些数据包括：
# - 持仓/可用持股数量历史
# - 持有/可用现金历史
# - 成交价格历史
# - 成交金额历史
'basics',
# 直接获取数据表中与资产有关的一个数据字段，该数据与日期无关，输出index为qt_code的Series
# {'table_name': table, 'column': column}
'reference',
# 直接获取日期表中与资产无关的数据字段，该数据与资产无关，输出index为date的Series
# {'table_name': table, 'column': column}
'selection',
# 数据筛选型。从basics表中筛选出数据并输出，如股票代码、行业分类等。输出index为qt_code的Series
# {'table_name': table, 'column': output_col, 'sel_by': sel_column, 'keys': keys}
'direct',
# 获取时间数据表中部分资产有关一个确定时间段的数据字段，并筛选位于开始/结束日期之间的数据，
# 输出index为datetime，column为qt_code的DataFrame
# {'table_name': table, 'column': column}
'adjustment',
# 数据修正型。从一张表中直读数据A，另一张表直读数据B，并用B修正后输出，如复权价格
# {'table_name': table, 'column': column, 'adj_table': table, 'adj_column': column, 'adj_type': type}
'relations',
# 数据关联型。从两张表中读取数据A与B，并输出它们之间的某种关系，如eq/ne/gt/or/nor等等
'operation',
# 数据计算型。从两张表中读取数据A与B，并输出他们之间的计算结果，如+/-/*//
'event_status',
# 事件状态型。从时间数据表中查询事件的发生日期并在事件影响区间内填充不同状态的，如停牌，改名等
# 要求数据表的PK类型为code-date型（T4型）
# 输出index为datetime，column为qt_code的DataFrame
# {'table_name': table, 'column': column}
'event_multi_stat',
# 多事件状态型。从表中查询多个事件的发生日期并在事件影响区间内填充多个不同的状态，如管理层名单等
# 数据表的PK类型必须为date-code-other类型（T5类型），其中other列被用于筛选同一时间内的不同状态
# 此处一般表示不同的人员姓名
# {'table_name': table, 'column': column, 'id_index': id, 'start_col': start, 'end_col': end}
'event_signal',
# 事件信号型。从表中查询事件的发生日期并在事件发生时产生信号的，如涨跌停，上板上榜等
# 要求数据表的PK类型为code-date型（T4型）
# 输出index为datetime，column为qt_code的DataFrame
# {'table_name': table, 'column': output_col}
'selected_events',
# 筛选事件型数据，本质上与事件信号型数据类似，同样筛选日期数据表中的事件是否发生。
# 但是要求数据表的PK类型为code-date-other型（T5型），要求额外给出信息用于筛选不同other字段的值
# 输出index为datetime，column为qt_code的DataFrame
# {'table_name': table, 'column': output_col, 'sel_by': column, 'key': key}
'composition',
# 成份数据。从成份表中筛选出来数据并行列转换，该成分表与时间相关，如指数成分股
# {'table_name': 'index_weight', 'column': 'weight', 'comp_column': 'index_code', 'index': '%'}],
'category',
# 成分分类数据，输出某个股票属于哪一个成分，该成分是静态的与时间无关，如行业分类、地域分类等
# 以下为一些特殊类型，由特殊的过程实现
'complex',
# 单时刻复合类型。查找一个时间点上可用的多种数据并组合输出，如个股某时刻的财务报表
]
def __init__(self,
name:str = '',
*,
freq:str = None,
asset_type:str = None):
# TODO: 允许用户输入多个资产类型，产生多资产数据类型。这样用户在调用该多资产数据类型
# 的get_data_from_source()方法时，可以分别从多张对应的数据表中获取数据，并组合成
# 一个DataFrame输出。怎么实现？可以这样：
"""
根据用户输入的名称或完整参数实例化一个DataType对象。
如果用户输入完整的三合一参数，将检查该类型是否已经存在，如果存在，则生成该类型的实例，否则抛出异常。
如果用户仅输入名称，将尝试从DATA_TYPE_MAP中匹配相应的参数，如果找到唯一匹配，则生成该类型的实例，如果找到多组匹配，
则使用第一个匹配的类型生成DataType对象，如果找不到匹配，则报错。
用户自定义的数据类型也在上述查找匹配范围内。而用户需要通过datatypes.define()方法将自定义的数据
类型添加到DATA_TYPE_MAP中。
Parameters
----------
name: str
数据类型的名称
freq: str, optional
数据的频率: d(日), w(周), m(月), q(季), y(年), 1/5/15/30min, h
如果给出此参数，必须匹配某一个内置数据类型的频率
如果不给出此参数，将使用内置数据类型中的第一个频率
asset_type: str
数据的资产类型: E(股票), IDX(指数), FD(基金), FT(期货), OPT(期权)
也可以输入混合资产类型，如 'E,IDX' 表示股票和指数两种资产类型
也可以输入 'ANY' 表示所有支持的资产类型
如果给出此参数，必须匹配某一个内置数据类型的资产类型
如果不给出此参数，将使用内置数据类型中的第一个资产类型
Raises
------
ValueError
如果用户输入的参数不在DATA_TYPE_MAP中
ValueError: DataType {name}({asset_type})@{freq} not found in DATA_TYPE_MAP.
ValueError NotImplemented!
如果用户输入的参数不完整，在DATA_TYPE_MAP中无法匹配到唯一的数据类型
ValueError: Input matches multiple data types in DATA_TYPE_MAP, specify your input: {types}?.
"""
if not isinstance(name, str):
raise TypeError(f'name must be a string, got {type(name)}')
search_name, name_pars, unsymbolizer = _parse_name_and_params(name)
# 获取内置与用户表中该 name 的 freq/asset_type 列表，用于 _all_* 属性及 ANY 分支
try:
built_in_freqs, built_in_asset_types = _parse_built_in_freqs_and_asset_types(search_name)
except KeyError:
built_in_freqs, built_in_asset_types = [], []
user_defined_freqs, user_defined_asset_types = _parse_user_defined_freqs_and_asset_types(search_name)
# 按四条语义解析出唯一的 (default_freq, asset_types)
user_asset_list = None
if asset_type is not None:
user_asset_list = [at.strip() for at in str_to_list(asset_type)]
user_asset_list.sort()
if user_asset_list and 'ANY' in user_asset_list:
# 用户传入 asset_type='ANY'：取第一个匹配键得到 default_freq，资产类型用全量
resolved_freq, _ = _resolve_dtype_key(search_name, freq, None)
default_freq = resolved_freq
asset_types = built_in_asset_types + user_defined_asset_types
asset_types.sort()
asset_type_str = 'ANY'
elif freq is not None and asset_type is not None:
resolved_freq, resolved_asset_types = _resolve_dtype_key(search_name, freq, asset_type)
default_freq = resolved_freq
asset_types = resolved_asset_types
asset_type_str = ','.join(asset_types)
elif freq is not None and asset_type is None:
resolved_freq, resolved_asset_types = _resolve_dtype_key(search_name, freq, None)
default_freq = resolved_freq
asset_types = resolved_asset_types
asset_type_str = ','.join(asset_types)
elif freq is None and asset_type is not None:
resolved_freq, resolved_asset_types = _resolve_dtype_key(search_name, None, asset_type)
default_freq = resolved_freq
asset_types = resolved_asset_types
asset_type_str = ','.join(asset_types)
else:
resolved_freq, resolved_asset_types = _resolve_dtype_key(search_name, None, None)
default_freq = resolved_freq
asset_types = resolved_asset_types
asset_type_str = ','.join(asset_types)
# 根据 search_name、freq、asset_type 查找 description
description = _parse_dtype_description(
search_name=search_name,
name_par=name_pars,
freq=default_freq,
asset_types=asset_types,
)
dtype_id = f'{name}_{asset_type_str}_{default_freq}'
self._name = name
self._search_name = search_name
self._name_pars = name_pars
self._unsymbolizer = unsymbolizer
self._description = description
self._default_freq = default_freq
# TODO: Now make default asset type a sorted list of allowed asset
# types, or a set of asset types, maybe?
self._default_asset_types = asset_types
self._asset_type_str = asset_type_str
self._dtype_id = dtype_id
self._all_built_in_freqs = built_in_freqs
self._all_built_in_asset_types = built_in_asset_types
self._all_user_defined_freqs = user_defined_freqs
self._all_user_defined_asset_types = user_defined_asset_types
@property
def name(self):
return self._name
@name.setter # 为何要允许修改DataType的名称？是否为了创建交易策略的时候方便获取数据？
def name(self, name):
self._name = name
@property
def id(self):
"""忽略数据频率的ID形如：close(E)，用于标记不同资产类型的数据"""
return f'{self._name}({self._default_asset_types})'
@property
def dtype_id(self):
"""形如：close_E_d"""
return self._dtype_id
@dtype_id.setter
def dtype_id(self, dtype_id:str):
"""为什么会需要dtype_id.setter？dtype_id应该是固定的close_E_d之类的字符串，不应该被修改才对"""
if not isinstance(dtype_id, str):
raise TypeError(f'dtype_id must be a string, got {type(dtype_id)}')
warn('Dtype_id is derived from name, asset_type and freq, setting dtype_id directly is not recommended.',)
self._dtype_id = dtype_id
@property
def freq(self):
return self._default_freq
@property
def asset_type(self) -> str:
""" 资产类型的字符串表示形式，如'E'或'E,IDX' """
return self._asset_type_str
@property
def asset_type_str(self) -> str:
""" 资产类型的字符串表示形式，如'E'或'E,IDX' """
return self._asset_type_str
@property
def asset_types(self) -> list:
""" 所用用户定义的资产类型列表 """
return self._default_asset_types
@property
def data_table_names(self):
""" 获取数据表名称，优先使用用户定义的数据表名称，如果没有用户定义的数据表名称，则使用内置数据表名称 """
data_table_names = []
for atype in self.asset_types:
_, kwargs = _parse_acquisition_parameters(
search_name=self._search_name,
name_par=self._name_pars,
freq=self.freq,
asset_type=atype,
)
data_table_names.append(kwargs.get('table_name'))
return data_table_names
@property
def unsymbolizer(self):
return self._unsymbolizer
@property
def unsymbolized(self):
""" return True if this data type is unsymbolized data type (i.e. reference data type) """
return self._unsymbolizer is not None
@property
def available_built_in_freqs(self):
# built_in_freqs, built_in_asset_types = _parse_built_in_freqs_and_asset_types(self._search_name)
return self._all_built_in_freqs
@property
def available_user_freqs(self):
# user_defined_freqs, user_defined_asset_types = _parse_user_defined_freqs_and_asset_types(self._search_name)
return self._all_user_defined_freqs
@property
def available_freqs(self):
# return self.available_built_in_freqs.extend(self.available_user_freqs)
return self._all_built_in_freqs.extend(self._all_user_defined_freqs)
@property
def available_built_in_asset_types(self):
# built_in_freqs, built_in_asset_types = _parse_built_in_freqs_and_asset_types(self._search_name)
return self._all_built_in_asset_types
@property
def available_user_asset_types(self):
# user_defined_freqs, user_defined_asset_types = _parse_user_defined_freqs_and_asset_types(self._search_name)
return self._all_user_defined_asset_types
@property
def available_asset_types(self):
# return self.available_built_in_asset_types.extend(self.available_user_asset_types)
return self._all_built_in_asset_types.extend(self._all_user_defined_asset_types)
@property
def description(self):
return self._description
def __repr__(self):
return f'DataType(\'{self.name}\', \'{self.freq}\', \'{self.asset_type}\')'
def __str__(self):
return self.dtype_id
def __eq__(self, other):
""" two data types are considered equal if their names, freqs and asset types are the same """
if not isinstance(other, DataType):
return False
return self.name == other.name and self.freq == other.freq and self.asset_type == other.asset_type
def __hash__(self):
""" hash of data type is equal to hash of datatype.__str__()"""
return hash(str(self))
def __copy__(self):
return DataType(name=self.name, freq=self.freq, asset_type=self._asset_type_str)
def copy(self):
return self.__copy__()
[文档] def get_available_time(self, asset_type=None) -> Optional[str]:
""" 数据类型在一天之内开始可用的时间，如收盘价在15:00可用，开盘价在9:30可用，高频数据没有可用时间
Properties
----------
asset_type: str
资产类型，如'E'、'IDX'、'FD'等，因为现在支持多资产类型，所以需要指定资产类型以获取对应的可用时间
"""
# 高频数据没有可用时间
if self.freq not in ['d', 'w', 'm', 'q', 'y']:
return None
# 因为现在支持多资产类型，所以如果asset_type为None，则使用第一个资产类型
if asset_type is None:
asset_type = self.asset_types[0]
if asset_type == 'E':
# 股票的开盘价在9:30可用
if 'open' in self.name:
return '9:30:00'
# 股票的其他量价数据在15:00可用
elif (('high' in self.name) or ('low' in self.name) or ('close' in self.name) or
('volume' in self.name) or ('amount' in self.name)):
return '15:00:00'
# 其他日线数据在18:00可用
else:
return '18:00:00'
if asset_type == 'IDX':
# 指数的开盘价在9:25可用
if 'open' in self.name:
return '9:25:00'
# 其他量价数据在15:00可用
elif (('high' in self.name) or ('low' in self.name) or ('close' in self.name) or
('volume' in self.name) or ('amount' in self.name)):
return '15:00:00'
# 其他日线数据在18:00可用
else:
return '18:00:00'
if asset_type == 'FD':
# 场内基金的开盘价在9:30可用
if 'open' in self.name:
return '9:30:00'
# 其他量价数据在15:00可用
elif (('high' in self.name) or ('low' in self.name) or ('close' in self.name) or
('volume' in self.name) or ('amount' in self.name)):
return '15:00:00'
if 'nav' in self.name:
# 'nav'类型的基金数据在18:00可用
return '18:00:00'
else:
return '18:00:00'
return '18:00:00'
# 真正的顶层数据获取API接口函数
[文档] def get_data_from_source(
self, datasource, *,
symbols: str = None,
starts: Union[str, pd.Timestamp] = None,
ends: Union[str, pd.Timestamp] = None,
):
""" Datatype类从DataSource类获取数据的方法，根据数据类型的获取方式，调用相应的方法获取数据并输出
如果symbols为None，则输出为un-symbolised数据，否则输出为symbolised数据
Parameters
----------
datasource: DataSource
数据类型对象
symbols: str
股票代码列表，一个逗号分隔的字符串，如'000001.SZ,000002.SZ'
starts: str
开始日期, YYYYMMDD格式
ends: str
结束日期, YYYYMMDD格式
"""
# 由于数据类型可能含有多种资产类型，因此需要分别获取数据后组合在一起
all_acquired_data = []
for asset_type in self._default_asset_types:
acquisition_type, kwargs = _parse_acquisition_parameters(
search_name=self._search_name,
name_par=self._name_pars,
freq=self._default_freq,
asset_type=asset_type,
built_in_tables=self._all_built_in_freqs is not None,
)
if acquisition_type == 'basics':
acquired_data = _get_basics(datasource, symbols=symbols, **kwargs)
elif acquisition_type == 'reference':
acquired_data = _get_reference(datasource, symbols=None, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
elif acquisition_type == 'selection':
acquired_data = _get_selection(datasource, symbols=symbols, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
elif acquisition_type == 'direct':
acquired_data = _get_direct(datasource, symbols=symbols, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
elif acquisition_type == 'adjustment':
acquired_data = _get_adjustment(datasource, symbols=symbols, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
elif acquisition_type == 'operation':
acquired_data = self._get_operation(datasource, symbols=symbols, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
elif acquisition_type == 'relations':
acquired_data = self._get_relations(datasource, symbols=symbols, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
elif acquisition_type == 'event_multi_stat':
acquired_data = _get_event_multi_stat(datasource, symbols=symbols, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
elif acquisition_type == 'event_status':
acquired_data = _get_event_status(datasource, symbols=symbols, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
elif acquisition_type == 'event_signal':
acquired_data = _get_event_signal(datasource, symbols=symbols, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
elif acquisition_type == 'selected_events':
acquired_data = _get_selected_events(datasource, symbols=symbols, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
elif acquisition_type == 'composition':
acquired_data = _get_composition(datasource, symbols=symbols, starts=starts, ends=ends, **kwargs)
elif acquisition_type == 'category':
acquired_data = _get_category(datasource, symbols=symbols, **kwargs)
elif acquisition_type == 'complex':
acquired_data = self._get_complex(datasource, symbols=symbols, date=starts, **kwargs)
else:
raise ValueError(f'Unknown acquisition type: {acquisition_type}')
# basic data will be returned directly
if acquisition_type == 'basics':
all_acquired_data.append(acquired_data)
continue
if acquired_data.empty:
all_acquired_data.append(acquired_data)
continue
if self.unsymbolizer is not None:
all_acquired_data.append(self._unsymbolised(acquired_data, self.unsymbolizer))
continue
all_acquired_data.append(_symbolised(acquired_data))
# 合并所有获取到的数据
if len(all_acquired_data) == 1:
return all_acquired_data[0]
else:
# 如果是DataFrame，使用concat合并
if isinstance(all_acquired_data[0], pd.DataFrame):
combined_data = pd.concat(all_acquired_data, axis=1)
# 去除重复的columns
combined_data = combined_data.loc[:, ~combined_data.columns.duplicated()]
return combined_data
# 如果是Series，使用concat合并
elif isinstance(all_acquired_data[0], pd.Series):
combined_data = pd.concat(all_acquired_data, axis=0)
# 去除重复的index
combined_data = combined_data[~combined_data.index.duplicated()]
return combined_data
else:
raise TypeError(f'Unknown data type: {type(all_acquired_data[0])}')
def _get_operation(self, datasource, *, symbols=None, starts=None, ends=None, **kwargs) -> pd.DataFrame:
"""数据操作型的数据获取方法"""
raise NotImplementedError
def _get_relations(self, datasource, *, symbols=None, starts=None, ends=None, **kwargs) -> pd.DataFrame:
"""数据关联型的数据获取方法"""
raise NotImplementedError
def _get_complex(self, datasource, *, symbols=None, date=None) -> pd.DataFrame:
"""复合型的数据获取方法"""
raise NotImplementedError
def _unsymbolised(self, acquired_data, column_name) -> pd.Series:
"""将数据转换为un-symbolised格式。
symbolized数据为index为日期、column为qt_code的DataFrame，unsymbolize
以后输出数据为index为日期、没有column的Series
Parameters
----------
acquired_data: pd.DataFrame
symbolised格式的数据, index为datetime，columns为qt_code
column_name: str
需要筛选的column的名称，column_name必须在columns中
"""
if (self.freq == 'None') or (self.asset_type == 'None'):
err = TypeError(f'Only history data')
if column_name not in acquired_data.columns:
err = KeyError(f'column ({column_name}) not in acquired_data: \n{acquired_data.columns}')
raise err
return acquired_data[column_name]
DATA_TYPE_MAP_COLUMNS = ['description', 'acquisition_type', 'kwargs']
DATA_TYPE_MAP_INDEX_NAMES = ('dtype', 'freq', 'asset_type')
DATA_TYPE_MAP = {
('trade_cal', 'd', 'None'): ['交易日历', 'direct',
{'table_name': 'trade_calendar', 'column': 'is_open'}],
('pre_trade_day|%', 'd', 'None'): ['上一交易日', 'selection',
{'table_name': 'trade_calendar', 'column': 'pretrade_date',
'sel_by': 'exchange', 'keys': '%'}],
('is_trade_day|%', 'd', 'None'): ['是否交易日-市场代码：%', 'selection',
{'table_name': 'trade_calendar', 'column': 'is_open',
'sel_by': 'exchange', 'keys': '%'}],
('stock_symbol', 'None', 'E'): ['股票基本信息 - 股票代码', 'basics',
{'table_name': 'stock_basic', 'column': 'symbol'}],
('stock_name', 'None', 'E'): ['股票基本信息 - 股票名称', 'basics',
{'table_name': 'stock_basic', 'column': 'name'}],
('area', 'None', 'E'): ['股票基本信息 - 地域', 'basics',
{'table_name': 'stock_basic', 'column': 'area'}],
('industry', 'None', 'E'): ['股票基本信息 - 所属行业', 'basics',
{'table_name': 'stock_basic', 'column': 'industry'}],
('fullname', 'None', 'E'): ['股票基本信息 - 股票全称', 'basics',
{'table_name': 'stock_basic', 'column': 'fullname'}],
('enname', 'None', 'E'): ['股票基本信息 - 英文全称', 'basics',
{'table_name': 'stock_basic', 'column': 'enname'}],
('cnspell', 'None', 'E'): ['股票基本信息 - 拼音缩写', 'basics',
{'table_name': 'stock_basic', 'column': 'cnspell'}],
('market', 'None', 'E'): ['股票基本信息 - 市场类型', 'basics',
{'table_name': 'stock_basic', 'column': 'market'}],
('exchange', 'None', 'E'): ['股票基本信息 - 交易所代码', 'basics',
{'table_name': 'stock_basic', 'column': 'exchange'}],
('curr_type', 'None', 'E'): ['股票基本信息 - 交易货币', 'basics',
{'table_name': 'stock_basic', 'column': 'curr_type'}],
('list_status', 'None', 'E'): ['股票基本信息 - 上市状态 L上市 D退市 P暂停上市', 'basics',
{'table_name': 'stock_basic', 'column': 'list_status'}],
('list_date', 'None', 'E'): ['股票基本信息 - 上市日期', 'basics',
{'table_name': 'stock_basic', 'column': 'list_date'}],
('delist_date', 'None', 'E'): ['股票基本信息 - 退市日期', 'basics',
{'table_name': 'stock_basic', 'column': 'delist_date'}],
('is_hs', 'None', 'E'): ['股票基本信息 - 是否沪深港通标的', 'basics',
{'table_name': 'stock_basic', 'column': 'is_hs'}],
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}
USER_DATA_TYPE_MAP = {
}
def _expand_df_index(df: pd.DataFrame, starts: str, ends: str) -> pd.DataFrame:
"""将DataFrame的索引扩展到包含开始和结束日期"""
starts = pd.to_datetime(starts)
ends = pd.to_datetime(ends)
df.index = pd.to_datetime(df.index)
expanded_index = df.index.to_list()
if starts not in expanded_index:
expanded_index.append(starts)
if ends not in expanded_index:
expanded_index.append(ends)
return df.reindex(expanded_index).sort_index(ascending=True)
def get_history_data_from_source(
datasource,
htypes: List[DataType], *,
qt_codes: Union[list, str] = None,
start: str = None,
end: str = None,
freq: str = None,
combine_asset_types: bool = False,
row_count: int = None,
) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
""" 根据给出的历史数据类型对象，获取相应的数据并组装成一个标准的DataFrame-Dict并返回
如果给出qt_codes/start/end参数，则返回符合要求的数据范围，或者返回最近的row_count行数据
历史数据返回的结果为column为qt_codes，index为时间的DataFrame，因此只有htype的freq
不是'none‘，且asset_type也不为'none'时，才能返回正确的数据
当输入的数据类型中有相同的htype_name但是不同的asset_type时，例如pe_IDX_d与pe_E_d，
可以通过combine_asset_types参数来选择是否将相同htype_name的数据合并在一起返回，如上面的
两个pe类型数据，如果选择合并，则返回的DataFrame中只有一个pe_d类型，同时包含IDX与E类型的数据。
但是要注意，在选择combine_asset_types=True时，如果两个数据类型的freq不同，则它们仍然会被
分开获取并返回，因为不同频率的数据无法合并在一起。如close_E_d与close_IDX_15min的数据是无法
合并在一起的。
Parameters
----------
datasource: DataSource
数据源对象，用于获取历史数据
htypes: [DataType]
需要获取的历史数据类型，必须是合法的历史数据类型对象，可以是一个或多个
qt_codes: [str], Optional
合法的qt_code代码列表，如果为None，则获取所有数据
freq: str, Optional
获取的历史数据的目标频率，
如果下载的数据频率与目标freq不相同，将通过升频或降频使其与目标频率相同
start: str, optional
YYYYMMDD HH:MM:SS 格式的日期/时间，获取的历史数据的开始日期/时间(如果可用)
end: str, optional
YYYYMMDD HH:MM:SS 格式的日期/时间，获取的历史数据的结束日期/时间(如果可用)
combine_asset_types: bool, optional, default False
在输入的数据类型中可能有相同的htype_names，例如'pe_IDX_d'与'pe_E_d'
这两个htype的名称相同，只是数据类型不同。此时可以选择是否是否合并相同的htype name，
如果为True，则下载的数据会被合并为一个pe类型，同时包含IDX与E类型的数据，返回的
DataFrame会以data_type.name作为key值，
例如：
pe: 000300.SH, 000001.SZ
2020-01-01 22.34, 18.00
2020-01-01 22.35, 18.50
如果选择不合并，则pe_IDX_d与pe_E_d的数据会被分开罗列，并以data_types.dtype_id作为
返回结果的key值，
例如：
pe_IDX_d: 000300.SH, 000001.SZ
2020-01-01 22.34, NaN
2020-01-01 22.35, NaN
pe_E_d: 000300.SH, 000001.SZ
2020-01-01 NaN, 18.00
2020-01-01 NaN, 18.50
row_count: int, optional, default 100
获取的历史数据的行数，如果指定了start和end，则忽略此参数
否则返回最近的row_count行数据
Returns
-------
Dict of DataFrame: {htype: DataFrame[shares]}
一个标准的DataFrame-Dict，满足stack_dataframes()函数的输入要求，以便组装成
HistoryPanel对象
"""
history_data_acquired = {}
row_count_adj_factors = {
'1min': 241,
'5min': 49,
'15min': 17,
'30min': 9,
'h': 5,
'w': 0.14,
'm': 0.03,
}
if (start is not None) and (end is not None):
row_count = None
if row_count is not None:
trade_day_offset = ceil(row_count / row_count_adj_factors.get(freq, 1)) + 1
else:
trade_day_offset = 7
if all(param is None for param in (start, end, row_count)):
raise ValueError(f'parameter "start", "end", "row_count" can not be all None, '
f'you should provide at least two of them')
# calculate days offset between start and end based on row_count
if (start is None) and (end is None):
raise ValueError(f'at least one of start or end should be given, both are None!')
elif start is None:
# if end is Monday then start should be Friday (TODO: this is still temporary)
end_date = pd.to_datetime(end)
if end_date.weekday() == 0:
trade_day_offset += 2
start_date = end_date - pd.Timedelta(days=trade_day_offset)
elif end is None:
start_date = pd.to_datetime(start)
if start_date.weekday() == 4:
trade_day_offset += 2
# start and row_count should be given in this case
end_date = start_date + pd.Timedelta(days=trade_day_offset)
else:
start_date = pd.to_datetime(start)
end_date = pd.to_datetime(end)
# 调整start/end的时间，确保start的时间为00:00:01，end的时间为23:59:59，以便确保获取的数据与频率无关
start_date = pd.to_datetime(start_date).replace(hour=0, minute=0, second=1)
end_date = pd.to_datetime(end_date).replace(hour=23, minute=59, second=59)
# print(f'adjusted start/end to {start_date} - {end_date}')
if not htypes:
raise ValueError(f'at least one DataType should be given, 0 is given!')
# 逐个获取每一个历史数据类型的数据
for htype in htypes:
# 检查数据类型是否属于历史数据，参考数据和基本信息数据不能通过此方法获取
if htype.freq == 'none' or htype.asset_type == 'none':
raise ValueError(f'Invalid data type {htype.name}, not a history data type')
# 从数据源获取数据，
df = htype.get_data_from_source(datasource, symbols=qt_codes, starts=start_date, ends=end_date)
if not combine_asset_types:
# 下载的数据不会按htype.name合并，而是分别按htype.dtype_id存储
history_data_acquired[htype.dtype_id] = df
else:
# 下载的数据会按htype.name合并，如果htype.name已经有了数据，则新的数据会被concat（按列）到已有的数据中
# 这里有个隐含的假设，即相同htype.name的数据频率是相同的，否则无法合并，为避免发生此类问题，必须在传入参数
# 前确认没有相同name不同freq的数据类型
original_df = history_data_acquired.get(htype.name)
if original_df is None:
history_data_acquired[htype.name] = df
else:
new_df = pd.concat([original_df, df], axis=1, copy=False)
history_data_acquired[htype.name] = new_df
# 如果提取的数据全部为空DF，说明DataSource可能数据不足，报错并建议
if all(df.empty for df in history_data_acquired.values()):
err = RuntimeError(f'Empty data extracted from {datasource} with parameters:\n'
f'shares: {qt_codes}\n'
f'htypes: {htypes}\n'
f'start/end/freq: {start_date}/{end_date}/"{freq}"\n'
f'To check data availability, use one of the following:\n'
f'Availability of all tables: qt.get_table_overview()，or\n'
f'Availability of <table_name>: qt.get_table_info(\'table_name\')\n'
f'To fill datasource: qt.refill_data_source(table=\'table_name\', '
f'**kwargs)')
raise err
# 整理数据，确保每一个htype的DataFrame的columns与shares相同
qt_codes = str_to_list(qt_codes)
for htyp, df in history_data_acquired.items():
# 如果df的columns含有重复的qt_code，说明读取的数据包含多个来源（例如不同asset_type）
# 这里不再直接报错，而是对重复列按“逐行选取第一个非NaN值”的方式进行合并。
if df.columns.duplicated().any():
new_df = pd.DataFrame(index=df.index)
for col in df.columns.unique():
sub = df.loc[:, df.columns == col]
if sub.shape[1] == 1:
new_df[col] = sub.iloc[:, 0]
else:
# 从左到右按列回填，优先使用较早列中的非NaN值
combined = sub.bfill(axis=1).iloc[:, 0]
new_df[col] = combined
df = new_df
df = df.reindex(columns=qt_codes)
# 当row_count起作用的时候，需要分辨用户给出了start还是end，据此决定取head还是tail
if row_count and (start is None):
df = df.tail(row_count)
if row_count and (end is None):
df = df.head(row_count)
history_data_acquired[htyp] = df
return history_data_acquired
def get_reference_data_from_source(
datasource,
htypes: List[DataType], *,
start: str = None,
end: str = None,
freq: str = None,
row_count: int = 100,
group_by_dtype_name: bool = False,
) -> Dict[str, pd.Series]:
""" 根据给出的参考数据类型对象，获取相应的数据并组装成一个标准的Series-Dict并返回
由于获取的数据是参考数据，因此数据是一个Series，index为时间，value为数据值，该数据
并不针对具体的证券，因此普遍应该从不含证券代码的数据表中获取数据，如货币数据、国债数据等。
如果需要用某证券的数据作为参考数据，可以给出证券代码如‘idx-000300.SH'，但该证券代码会作为Series的name
而不会作为column返回。
Parameters
----------
datasource: DataSource
数据源对象，用于获取参考数据
htypes: List[DataType]
需要获取的参考数据类型，必须是合法的参考数据类型对象，可以是一个或多个
freq: str, Optional
获取的参考数据的目标频率，
如果下载的数据频率与目标freq不相同，将通过升频或降频使其与目标频率相同
start: str, optional
YYYYMMDD HH:MM:SS 格式的日期/时间，获取的参考数据的开始日期/时间(如果可用)
end: str, optional
YYYYMMDD HH:MM:SS 格式的日期/时间，获取的参考数据的结束日期/时间(如果可用)
row_count: int, optional, default 100
获取的参考数据的行数，如果指定了start和end，则忽略此参数
group_by_dtype_name: bool, optional, default False
是否将读取的数据按照data_type.name来分组(建立dict的key）
- False表示使用datatype.dtype_id为key分组
- True 表示使用datatype.name为key分组
Returns
-------
Dict of Series: {rtype: Series[qt_code]}
"""
row_count_adj_factors = {
'1min': 240,
'5min': 48,
'15min': 16,
'30min': 8,
'h': 4,
'w': 0.14,
'm': 0.03,
}
if (start is not None) and (end is not None):
row_count = None
if row_count is not None:
adjusted_row_count = ceil(row_count / row_count_adj_factors.get(freq, 1)) + 1
else:
adjusted_row_count = None
if all(param is None for param in (start, end, row_count)):
raise ValueError(f'parameter "start", "end", "row_count" can not be all None, '
f'you should provide at least two of them')
if start is None:
# end should be given in this case
start = pd.to_datetime(end) - pd.Timedelta(days=adjusted_row_count)
if end is None:
# start and row_count should be given in this case
end = pd.to_datetime(start) + pd.Timedelta(days=adjusted_row_count)
if not htypes:
err = ValueError(f'data types should not be empty!')
raise err
reference_data_acquired = {}
# 逐个获取每一个历史数据类型的数据
for htype in htypes:
# 检查数据类型是否属于参考数据，历史数据和基本信息数据不能通过此方法获取
if htype.freq == 'None':
err = ValueError(f'Invalid data type {htype.name}, not a reference data type')
raise err
if (htype.asset_type != 'None') and (htype.unsymbolizer is None):
err = TypeError(f'data type ({htype.__str__()}) is a history data, not a reference data, '
f'Thus symbols must be given to specify the data: "shares=\'000651.SZ\'"; '
f'or using unsymbolizer to convert it to reference data, such as "close-000651.SZ"')
raise err
if htype.unsymbolizer is not None:
qt_code = htype.unsymbolizer
else:
qt_code = None
# 从数据源获取数据
ser = htype.get_data_from_source(datasource, symbols=qt_code, starts=start, ends=end)
dict_key = htype.name if group_by_dtype_name else htype.dtype_id
ser.name = dict_key
already_ser = reference_data_acquired.get(ser.name)
if already_ser is None:
reference_data_acquired[dict_key] = ser
else: # 如果尚未找到有意义的数据，则将新的数据赋值给reference_data_acquired
if already_ser.empty:
reference_data_acquired[dict_key] = ser
# 如果提取的数据全部为空DF，说明DataSource可能数据不足，报错并建议
if all(ser.empty for ser in reference_data_acquired.values()):
err = RuntimeError(f'Empty data extracted from {datasource} with parameters:\n'
f'htypes: {htypes}\n'
f'start/end/freq: {start}/{end}/"{freq}"\n'
f'To check data availability, use one of the following:\n'
f'Availability of all tables: qt.get_table_overview()，or\n'
f'Availability of <table_name>: qt.get_table_info(\'table_name\')\n'
f'To fill datasource: qt.refill_data_source(table=\'table_name\', '
f'**kwargs)')
raise err
for htyp, ser in reference_data_acquired.items():
if isinstance(ser, pd.DataFrame) and not ser.empty:
# import pdb
# pdb.set_trace()
pass
if row_count:
ser = ser.tail(row_count)
reference_data_acquired[htyp] = ser
# 找到reference_data_acquired中的空DataFrame，将这些key/value删除
keys_to_delete = [k for k, ser in reference_data_acquired.items() if isinstance(ser, pd.DataFrame) and ser.empty]
if keys_to_delete:
for key in keys_to_delete:
reference_data_acquired.pop(key)
return reference_data_acquired
[文档]def find_history_data(
s: str,
match_description: bool = False,
fuzzy: bool = False,
freq: str = None,
asset_type: str = None,
match_threshold: float = 0.85,
table: Union[str, list[str], None] = None,
as_data_frame: bool = False,
) -> Union[list[str], pd.DataFrame]:
""" 根据输入的字符串，查找或匹配历史数据类型,并且显示该历史数据的详细信息。支持模糊查找、支持通配符、支持通过英文字符或中文
查找匹配的历史数据类型，支持以 DataFrame 形式返回更结构化的结果。
Parameters
----------
s: str
一个字符串，用于查找或匹配历史数据类型
match_description: bool, Default: False
是否模糊匹配数据描述，如果给出的字符串中含有非Ascii字符，会自动转为True
- False: 仅匹配数据名称
- True: 同时匹配数据描述
fuzzy: bool, Default: False
是否模糊匹配数据名称，如果给出的字符串中含有非Ascii字符或通配符*/?，会自动转为True
- False: 精确匹配数据名称
- True: 模糊匹配数据名称或数据描述
freq: str, Default: None
数据频率，如果提供，则只匹配该频率的数据
可以输入单个频率，也可以输入逗号分隔的多个频率
asset_type: str, Default: None
证券类型，如果提供，则只匹配该证券类型的数据
可以输入单个证券类型，也可以输入逗号分隔的多个证券类型
match_threshold: float, default 0.85
匹配度阈值，匹配度超过该阈值的项目会被判断为匹配
table: str or list of str, Default: None
数据表名称过滤条件，如果提供，则只匹配来自这些表的数据类型，可以是单个表名或逗号分隔字符串
as_data_frame: bool, Default: False
- False: 返回历史兼容的 data_id 列表，并打印匹配到的数据类型信息
- True: 返回包含匹配结果详细信息的 DataFrame，不强制依赖打印输出
Returns
-------
data_id: list[str]
当 as_data_frame 为 False 时，匹配到的数据类型的 data_id 列表，可以用于 qt.get_history_data() 下载数据
pandas.DataFrame
当 as_data_frame 为 True 时，返回一个 DataFrame，每一行对应一个匹配到的数据类型，
至少包含下列列：
- name: 数据类型名称
- description: 数据类型中文描述
- freq: 频率
- asset_type: 资产类型
- table_name: 底层数据表名称
- column: 对应的数据字段名
Examples
--------
>>> import qteasy as qt
>>> qt.find_history_data('pe')
matched following history data,
use "qt.get_history_data()" to load these historical data by its name:
------------------------------------------------------------------------
freq asset table desc
data_id
initial_pe d E new_share 新股上市信息 - 发行市盈率
pe d IDX index_indicator 指数技术指标 - 市盈率
pe d E stock_indicator 股票技术指标 - 市盈率（总市值/净利润， 亏损的PE为空）
pe_2 d E stock_indicator2 股票技术指标 - 动态市盈率
========================================================================
>>> qt.find_history_data('ep*')
matched following history data,
use "qt.get_history_data()" to load these historical data by its data_id:
------------------------------------------------------------------------
freq asset table desc
data_id
eps_last_year q E express 上市公司业绩快报 - 去年同期每股收益
eps q E financial 上市公司财务指标 - 基本每股收益
========================================================================
>>> qt.find_history_data('每股收益')
matched following history data,
use "qt.get_history_data()" to load these historical data by its data_id:
------------------------------------------------------------------------
freq asset table desc
data_id
basic_eps q E income 上市公司利润表 - 基本每股收益
diluted_eps q E income 上市公司利润表 - 稀释每股收益
express_diluted_eps q E express 上市公司业绩快报 - 每股收益(摊薄)(元)
yoy_eps q E express 上市公司业绩快报 - 同比增长率:基本每股收益
eps_last_year q E express 上市公司业绩快报 - 去年同期每股收益
eps q E financial 上市公司财务指标 - 基本每股收益
dt_eps q E financial 上市公司财务指标 - 稀释每股收益
diluted2_eps q E financial 上市公司财务指标 - 期末摊薄每股收益
q_eps q E financial 上市公司财务指标 - 每股收益(单季度)
basic_eps_yoy q E financial 上市公司财务指标 - 基本每股收益同比增长率(%)
dt_eps_yoy q E financial 上市公司财务指标 - 稀释每股收益同比增长率(%)
========================================================================
Raises
------
TypeError
输入的 s 不是字符串，或者 freq/asset_type/table 不是字符串或列表
"""
if not isinstance(s, str):
err = TypeError(f'input should be a string, got {type(s)} instead.')
raise err
# 判断输入是否ascii编码，如果是，匹配数据名称，否则，匹配数据描述
try:
s.encode('ascii')
except UnicodeEncodeError:
# is_ascii = False, 此时强制匹配description, 并且fuzzy匹配
match_description = True
fuzzy = True
if match_description:
fuzzy = True
if ('?' in s) or ('*' in s):
fuzzy = True # 给出通配符时强制fuzzy匹配
data_table_map = get_dtype_map()
data_table_map['dtype_name'] = data_table_map.index.get_level_values(level=0)
data_table_map['freq'] = data_table_map.index.get_level_values(level=1)
data_table_map['asset_type'] = data_table_map.index.get_level_values(level=2)
data_table_map['table_name'] = data_table_map.kwargs.apply(lambda x: x['table_name'])
data_table_map['column'] = data_table_map.kwargs.apply(lambda x: x['column'])
if freq is not None:
if isinstance(freq, str):
freq = str_to_list(freq)
if not isinstance(freq, list):
err = TypeError(f'freq should be a string or a list, got {type(freq)} instead')
raise err
data_table_map = data_table_map.loc[data_table_map['freq'].isin(freq)]
if asset_type is not None:
if isinstance(asset_type, str):
asset_type = str_to_list(asset_type)
if not isinstance(asset_type, list):
err = TypeError(f'asset_type should be a string or a list, got {type(asset_type)} instead')
raise err
data_table_map = data_table_map.loc[data_table_map['asset_type'].isin(asset_type)]
if table is not None:
if isinstance(table, str):
table = str_to_list(table)
if not isinstance(table, list):
err = TypeError(f'table should be a string or a list, got {type(table)} instead')
raise err
data_table_map = data_table_map.loc[data_table_map['table_name'].isin(table)]
data_table_map['n_matched'] = 0 # name列的匹配度，模糊匹配的情况下，匹配度为0～1之间的数字
data_table_map['d_matched'] = 0 # description列的匹配度，模糊匹配的情况下，匹配度为0～1之间的数字
if (not fuzzy) and (not match_description):
# match data type id
data_table_map['n_matched'] = data_table_map['dtype_name'] == s
data_table_map['n_matched'] = data_table_map['n_matched'].astype('int')
else:
if match_description:
where_to_look = ['dtype_name', 'description']
match_how = [_lev_ratio, _partial_lev_ratio]
result_columns = ['n_matched', 'd_matched']
elif fuzzy:
where_to_look = ['dtype_name']
match_how = [_partial_lev_ratio]
result_columns = ['n_matched']
else:
where_to_look = ['dtype_name']
match_how = [_lev_ratio]
result_columns = ['n_matched']
for where, how, res in zip(where_to_look, match_how, result_columns):
if ('?' in s) or ('*' in s):
matched = _wildcard_match(s, data_table_map[where])
match_values = [1 if item in matched else 0 for item in data_table_map[where]]
else:
match_values = list(map(how, [s] * len(data_table_map[where]), data_table_map[where]))
data_table_map[res] = match_values
data_table_map['matched'] = data_table_map['n_matched'] + data_table_map['d_matched']
data_table_map = data_table_map.loc[data_table_map['matched'] >= match_threshold]
data_table_map = data_table_map[['dtype_name', 'freq', 'asset_type', 'table_name', 'column', 'description']]
data_table_map.index = data_table_map.index.get_level_values(level=0)
data_table_map.index.name = 'data_id'
# as_data_frame=True 时，直接返回结构化结果 DataFrame
if as_data_frame:
result_df = data_table_map.copy()
result_df = result_df.rename(columns={'dtype_name': 'name'})
return result_df[['name', 'description', 'freq', 'asset_type', 'table_name', 'column']]
# 兼容旧行为：打印匹配结果并返回 data_id 列表
print(f'matched following history data, \n'
f'use "qt.get_history_data()" to load these historical data by its data_id:\n'
f'------------------------------------------------------------------------')
print(
data_table_map.to_string(
columns=['dtype_name',
'freq',
'asset_type',
'table_name',
'column',
'description'],
header=['name',
'freq',
'asset',
'table',
'column',
'desc'],
)
)
print(f'========================================================================')
return list(data_table_map.index)
# def get_tables_by_dtypes(
# dtypes: list[str] = None,
# freqs: list[str] = None,
# asset_types: list[str] = None) -> set: # deprecated
# """根据输入的数据类型名称等参数反推相关的数据表名称
#
# Deprecated，采用新的DataType对象后，其表单名称可以从数据表中直接读取出来，而不需要反推
#
# Parameters
# ----------
# dtypes: list of str, optional
# 数据类型名称列表，如果为None，则表示所有数据类型
# freqs: list of str, optional
# 数据频率列表，如果为None，则表示所有频率
# asset_types: list of str, optional
# 证券类型列表，如果为None，则表示所有证券类型
# """
#
# # 如果给出了dtypes，freq、asset_types中的任意一个，将用这三个参数作为
# # 数据类型，反推需要下载的数据表
# dtype_slice = [slice(None)] if dtypes is None else dtypes
# freq_slice = [slice(None)] if freqs is None else freqs
# asset_slice = [slice(None)] if asset_types is None else asset_types
#
# from itertools import product
# dtype_filters = product(dtype_slice, freq_slice, asset_slice)
#
# tables_to_keep = set()
# for dtype_filter in dtype_filters:
# # find out the table name from dtype definition
# dtype_map = _get_built_in_data_type_map()
# matched_kwargs = dtype_map.loc[dtype_filter].kwargs
# # 此时如果只有一个match，会返回dict，否则是一个series，需要分别处理
# if isinstance(matched_kwargs, dict):
# tables_to_keep.add(matched_kwargs['table_name'])
# else:
# # 此时返回一个Series，包含多个dict，需要逐个处理
# for kw in matched_kwargs:
# tables_to_keep.update(
# [kw['table_name']]
# )
#
# return tables_to_keep
class StgData(DataType):
"""用于表示策略数据类型的类，策略数据类型由DataType类型派生而来，相比DataType类型，增加
两个用于交易策略的属性: window_length以及use_latest_cycle(ULC)。
这个类只用在策略初始化过程中，为用户提供一种更加方便的设置window_length/ULC的方式，
Attributes
----------
window_length: int
用于交易策略的工作参数，窗口长度，表示在计算该数据类型时，所需的历史数据行数
use_latest_data_cycle: bool
用于交易策略的工作参数，为True时表示使用策略运行时间点所在的最新周期数据，为False时表示使用
上一个周期的数据。
"""
def __init__(self, name: str, freq: str, asset_type: str,
window_length: int = None, use_latest_data_cycle: bool = None):
super().__init__(name, freq=freq, asset_type=asset_type)
self.window_length = window_length
self.use_latest_data_cycle = use_latest_data_cycle
def __repr__(self):
return (f'StgData(\'{self.name}\', \'{self.freq}\', \'{self.asset_type}\', '
f'window_length={self.window_length}, ULC={self.use_latest_data_cycle})')