用于金融技术分析 C# 的数据表、数据集、实体框架、LINQ 和 Lambda 表达式

Question

这更像是一个架构问题，而不是一个特定的代码问题，因为我在如何继续这个项目时遇到了一个主要障碍。

例如，我正在构建一个财务扫描软件，用于根据特定标准筛选选股。例如，如果在 8000 只股票中，其今天的收盘价高于 SMA 100，而 10 天前的收盘价低于 SMA 100，则将此股票代码返回给我。

但是，请注意，在上述示例中，SMA（简单移动平均线）是使用最近 100 天的数据计算得出的，但我们可以将 100 天更改为另一个值，例如 105 或 56 - 可以做任何事。

在我的数据库中，我有一个名为 EODData 的表定义，其中包含几列，下面是定义；

EODData
sSymbol nvarchar(6)
mOpen money
mClose money
mHigh money
mLow money
Date datetime

该表将保存美国证券交易所 3 年的日终数据，因此大约有 6,264,000 行，对于 MS SQL 2008 R2 没有问题。

现在，我目前正在使用实体框架从我的数据库中检索数据，但是运行或创建我的过滤器的最佳方法是什么，因为每次扫描时必须为每个符号或基础股票代码计算 SMA执行，因为 100 天变量可以更改。

我应该将实体对象转换为数据集以进行内存过滤等吗？？？

我没有经常使用 DataSets 或 DataTables，所以我正在寻找指针。

请注意，SMA 只是过滤器之一，我还有另一种算法可以计算 EMA（指数移动平均线，这是一个更复杂的公式）和 MACD（移动平均线收敛散度）。

有什么意见吗？

Answer 1

将计算放入数据库怎么样？你有你的 EODData 表，这很棒。创建另一个作为您的 SummaryData 的表，例如：

SummaryData
stockSymbol varchar(6) -- don't need nvarchar, since AMSE doesn't have characters outside of normal English alphabet.
SMA decimal
MCDA decimal
EMA decimal

然后您可以编写一些在收盘时运行的存储过程，并根据您的 EODData 表中的数据更新这个表。或者您可以编写一个触发器，以便 EODData 表的每次插入都会更新数据库中的摘要数据。

这样做的一个缺点是您将一些业务逻辑放入数据库中。另一个缺点是您将更新您可能不需要做的股票代码的统计数据。例如，如果没有人想看看 XYZZ 做了什么，那么对其进行计算就毫无意义。

但是，第二个问题通过以下事实得到缓解：1.您在 MSSQL 可以优化的服务器上运行 SP；2.您可以在每个人都在家的下班后运行这些 SP，所以如果需要一点时间你不受影响的时间。 （老实说，我认为如果它们是滚动平均值、最小值/最大值等计算，SQL 不会那么慢。）

一个好处是你的查询应该很快，因为你可以写

select stockSymbol from SummaryData where SMA > 10你已经完成了计算。

另一个好处是数据每天只会更改一次（在工作日结束时），但您可能会在一天中查询多次。例如，您希望今天对直到昨天（包括昨天）的所有数据运行几个不同的查询。如果您运行 10 个查询，而您的伙伴运行相同的 10 个查询，那么您刚刚完成了相同的计算。 （本质上，一次写入，多次读取。）