英文:
How to calculate the z-scores of factors in multiple columns in DolphinDB?
问题
我有一张表格,其中包含一个名为 trade_date
的列和多个因子列。我想要使用函数 zscore()
对这些因子列进行标准化,以 交易日期 作为分组依据。
如何批量传递这些列?
英文:
I have a table with a column trade_date
and multiple factor columns. I would like to standardize these factor columns using the funciton zscore()
, with trade-date as the grouping basis.
How can I pass these columns in batch?
答案1
得分: 1
让我们假设您有一个名为tbl
的表,其中包含列trade_date
、f1
和f2
。您可以使用update
函数按trade_date
列对表进行分组,并使用zscore()
函数计算每个因子列的Z分数。结果包括新列f1_zscore
和f2_zscore
,它们是f1
和f2
的标准化值。
update tbl by trade_date, f1_zscore:zscore(f1), f2_zscore:zscore(f2) from tbl
英文:
Let's say you have a table tbl
with columns trade_date
, f1
, and f2
. You can use update
function to group the table by the trade_date
column and calculate the z-scores for each factor column using the zscore()
function. The result includes new columns f1_zscore
and f2_zscore
which are standardized values of f1
and f2
.
update tbl by trade_date, f1_zscore:zscore(f1), f2_zscore:zscore(f2) from tbl
答案2
得分: 1
以下是已翻译好的部分:
对于单列:
从 t 按 trade_date 上下文选择 zscore(factor1)
对于多列:
(1) 内存表:
contextby(zscore, t, t.trade_date)
(2) 或者,使用元编程:
t = table(100:0, [`trade_date, `symbol, `f1,`f2,`f3,`f4,`f5], [DATE, SYMBOL, DOUBLE, DOUBLE, DOUBLE, DOUBLE, DOUBLE])
otherCol = [`trade_date, `symbol]
colName = t.colNames()
factorCol = colName[not colName in otherCol]
sql(select=sqlCol(factorCol, zscore, "re_" + factorCol), from=objByName("t"), groupBy=sqlCol("trade_date"), groupFlag=0)
英文:
You can refer to the following methods:
For single column:
select zscore(factor1) from t context by trade_date
For multiple columns:
(1) in-memory table:
contextby(zscore, t, t.trade_date)
(2) Otherwise, use meta-programming:
t = table(100:0, [`trade_date, `symbol, `f1,`f2,`f3,`f4,`f5], [DATE, SYMBOL, DOUBLE, DOUBLE, DOUBLE, DOUBLE, DOUBLE])
otherCol = [`trade_date, `symbol]
colName = t.colNames()
factorCol = colName[not colName in otherCol]
sql(select=sqlCol(factorCol, zscore, "re_" + factorCol), from=objByName("t"), groupBy=sqlCol("trade_date"), groupFlag=0)
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