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julia - 用于 JuliaDB 的自定义 GroupBy 函数

问题描述

我正在使用 JuliaDB 函数读取一些股票交易数据loadtable，我想对所有相同的日期进行分组并应用自定义函数。

自定义函数旨在获取同一日期的一组交易并返回单笔交易，交易量为总和，交易价格为交易量加权平均值。我可以得到交易量的总和，但我很难获得交易量加权平均值。

function vol_weighted_avg(x)
return (x.price .* x.volume) / sum(x.volume)
end

这是功能，但不适用于 groupby(vol_weighted_avg, trades, :date)

我花了很长时间与 groupby 一起玩，但我无法弄清楚，也没有遇到说明如何执行上述操作的文档。

标签： julia

解决方案

您的代码有几个问题。我的答案是 Julia 0.6 和 JuliaDB 0.8.4。您必须了解的是，它groupby返回 s 的向量NamedTuple。因此，实现您的功能的最简单方法是：

vol_weighted_avg(x) =
    sum(getindex.(x, :price) .* getindex.(x,:volume)) / sum(getindex.(x,:volume))

您可以使用meanfromStatsBase来实现相同的目的：

using StatsBase
vol_weighted_avg2(x) = mean(getindex.(x, :price), Weights(getindex.(x,:volume)))

不幸的是，如果您的数据非常大，这两个版本都无法很好地扩展。您可以编写一个自定义加权平均计算，OnlineStats但在这种情况下，我确实发现它有点麻烦。但是，在这种情况下，编写一个可以groupreduce像这样传递的函数很简单：

function vol_weighted_avg3(a,b)
    ap, av, bp, bv = a.price, a.volume, b.price, b.volume
    @NT(price=(ap*av + bp*bv)/(av+bv), volume=av+bv)
end

（唯一的缺点是你会得到一个交易总量的列）。

现在让我们看看这三个函数的作用：

julia> srand(1);

julia> trades = table(rand(10^7), rand(10^7), rand(1:4, 10^7),
                      names=[:price,:volume,:date], pkey=:date);

julia> groupby(vol_weighted_avg, trades, :date)
Table with 4 rows, 2 columns:
date  vol_weighted_avg
──────────────────────
1     0.500097
2     0.499923
3     0.50013
4     0.499711

julia> groupby(vol_weighted_avg2, trades, :date)
Table with 4 rows, 2 columns:
date  vol_weighted_avg2
───────────────────────
1     0.500097
2     0.499923
3     0.50013
4     0.499711

julia> groupreduce(vol_weighted_avg3, trades, :date)
Table with 4 rows, 3 columns:
date  price     volume
─────────────────────────
1     0.500097  1.2482e6
2     0.499923  1.25025e6
3     0.50013   1.25168e6
4     0.499711  1.249e6

您可以检查它们的相对性能，以发现最后一个选项（带有groupreduce）即使对于内存数据也更快且内存效率更高：

julia> using BenchmarkTools

julia> @benchmark groupby($vol_weighted_avg, $trades, :date)
BenchmarkTools.Trial:
  memory estimate:  2.16 GiB
  allocs estimate:  105003042
  --------------
  minimum time:     3.301 s (15.41% GC)
  median time:      3.321 s (16.95% GC)
  mean time:        3.321 s (16.95% GC)
  maximum time:     3.341 s (18.47% GC)
  --------------
  samples:          2
  evals/sample:     1

julia> @benchmark groupby($vol_weighted_avg2, $trades, :date)
BenchmarkTools.Trial:
  memory estimate:  1.71 GiB
  allocs estimate:  85003045
  --------------
  minimum time:     2.689 s (15.23% GC)
  median time:      2.748 s (17.09% GC)
  mean time:        2.748 s (17.09% GC)
  maximum time:     2.807 s (18.88% GC)
  --------------
  samples:          2
  evals/sample:     1

julia> @benchmark groupreduce($vol_weighted_avg3, $trades, :date)
BenchmarkTools.Trial:
  memory estimate:  11.50 KiB
  allocs estimate:  254
  --------------
  minimum time:     103.955 ms (0.00% GC)
  median time:      106.777 ms (0.00% GC)
  mean time:        108.810 ms (0.00% GC)
  maximum time:     148.807 ms (0.00% GC)
  --------------
  samples:          47
  evals/sample:     1

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