Question

我正在分析股票的日内交易量。我已经构建了一个（粗略的）代码，它可以很好地完成两件事，但速度很慢。在一定时期内，一只股票可以在20万股以上交易，我想分析大约200只股票。

我的代码看起来超过3个月＆＃39;值得交易的数据，每天将数据分成10分钟的桶。我这样做是为了确保股票每桶交易至少x值。然后，我将日内桶统计到时间桶，以了解平均体积分布。

下面的代码示例仅显示我如何bin数据然后按bin聚合：

% Totals by time bucket

for i = 1:size(VALUE,1)
    MyDay = day(datenum(sprintf('%d',VALUE(i,1)),'yyyymmdd'));
    MyMonth = month(datenum(sprintf('%d',VALUE(i,1)),'yyyymmdd'));
    MyYear = year(datenum(sprintf('%d',VALUE(i,1)),'yyyymmdd'));
    StartHour = hour(VALUE(i,2));
    StartMinute = minute(VALUE(i,2));
    EndHour = hour(VALUE(i,3));
    EndMinute = minute(VALUE(i,3));
    if StartMinute ~= 50
        t = (day(MyTrades(:,1)) == MyDay & month(MyTrades(:,1)) == MyMonth & year(MyTrades(:,1)) == MyYear & hour(MyTrades(:,1)) == StartHour & minute(MyTrades(:,1)) >= StartMinute & minute(MyTrades(:,1)) <= EndMinute);
    else
        t = (day(MyTrades(:,1)) == MyDay & month(MyTrades(:,1)) == MyMonth & year(MyTrades(:,1)) == MyYear & hour(MyTrades(:,1)) == StartHour & hour(MyTrades(:,1)) < EndHour & minute(MyTrades(:,1)) >= StartMinute);
    end    
    tt = MyTrades(t,:);
    MyVALUE(i,1) = sum(tt(:,5));
end  





% Aggregate totals

for ii = 1:50
    VWAP(ii,1) = datenum(0,0,0,9,0,0)+datenum(0,0,0,0,10,0)*ii-datenum(0,0,0,0,10,0) ;
    VWAP(ii,2) = datenum(0,0,0,9,0,0)+datenum(0,0,0,0,10,0)*ii;
    StartTime = VWAP(ii,1);
    temp = (VALUE(:,2) == StartTime);
    temp2 = VALUE(temp,:);
    VWAP(ii,3) = sum(temp2(:,4))/100;
end

是否有更优雅和（更重要的）更快速的方式来计算这些类型的＆＃34;蛮力＆＃34;分析

Answer 1

不使用像DateNumber这样的复杂数据，而是使用时间戳并使日期只有一次作为值。

你必须完全重写你的代码，但是考虑时间戳更多的是计算（和数据库）友好

这里有一些帮助来转换DateNumber中的时间戳：http://www.mathworks.it/matlabcentral/newsreader/view_thread/119237

循环速度升级

1 个答案: