tmoving

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tmoving(func, T, funcArgs, window, [excludedPeriod])

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应用函数/运算符到给定对象的一个滚动窗口上。tmoving 高阶函数返回一个向量，长度与输入参数的长度相同。

内置函数 tmsum, tmcount 和 tmavg 为各自的计算场景进行了优化，因此比 tmoving 高阶函数有更好的性能。

参数

• func 是一个函数。

• T 是一个递增的整型或时间类型的向量，且不能包含NULL值。

• funcArgs 是函数func的参数。可为向量、字典或表。如果有多个参数，则用元组表示，并且每个参数的长度（向量/字典的元素个数或表的行数）必须相同。

• window 是一个正整数或一个 duration，表示滚动窗口的区间大小。 对于 T 中每个元素T_i，确定一个区间为[T_i - window + 1, T_i]的移动窗口，所有包含在这个区间的数据均属于该窗口。

• excludedPeriod 是　TIME、NANOTIME、MINUTE 和 SECOND 类型的数据对。用于设定一个交易日内的非交易时间段（该时间段被排除在计算窗口之外）。若设置该参数，必须同时保证以下3点：

  • 数据对中的右值必须大于左值。

  • 时间段长度必须小于 (24 - window)

  • T 中不能包含 excludedPeriod 区间内的时间，且数据类型必须是 TIMESTAMP, NANOTIMESTAMP, TIME 或 NANOTIME。

其他相关的 tm 系列函数的参数说明和窗口计算规则请参考: tmFunctions

例子

date=2021.08.01 2021.08.02 2021.08.02 2021.08.02 2021.08.03 2021.08.04 2021.08.05 2021.08.06 2021.08.09 2021.08.10 2021.08.14
value=1..11
t = table(date,value)
timer(100) select date, value, tmoving(avg,date,value,3d) from t;

//output: Time elapsed: 7.9 ms

timer(100) select date, value, tmavg(date, value, 3d) from t;

//output: Time elapsed: 6.805 ms

单独打印计算结果，可以看到，当窗口滑动到2021.08.09，计算窗口范围为 [2021.08.07, 2021.08.08, 2021.08.09]，但 7 日和 8 日值缺失，因此不参与计算。

下例通过 excludedPeriod 参数指定股市上午的休市时间，计算长度为一分钟的滚动窗口内的价格平均值。

excludedPeriod=(11:30:00:13:00:00)
ts=timestamp(2023.11.01T11:21:00+1..500) join timestamp(2023.11.01T13:00:00+1..500)
t=table(ts, rand(10.0,size(ts)) as price)

// 通过 excludedPeriod 指定休市时间为11:30:00 到 13:00:00，则此段时间被忽略，不会被作为计算窗口。
res1=select ts, tmoving(func=avg, T=ts, funcArgs=price, window=1m, excludedPeriod=excludedPeriod) from t
// 不指定 excludedPeriod 时，休市时间也会被考虑为计算窗口。
res2=select ts, tmoving(func=avg, T=ts, funcArgs=price, window=1m) from t

// 对比是否指定 excludedPeriod 的计算结果。
select * from res1 where ts between timestamp(2023.11.01T13:00:00) and timestamp(2023.11.01T13:01:00)

select * from res2 where ts between timestamp(2023.11.01T13:00:00) and timestamp(2023.11.01T13:01:00)

下例通过指定多个 funcArgs 参数，计算长度为 5 分钟的滚动窗口内债券价格在达到峰值后的最低值。

data_time = 2023.01.01T00:00:00 + 0..5 * 3600000  
last_price_bond = 100 + rand(10.0, 10) 

defg getMinPrice(data_time, last_price_bond){
        maxPriceTime = atImax(last_price_bond, data_time)
        maxPrice = max(last_price_bond)
        newPriceList = min(iif(data_time<maxPriceTime, maxPrice, last_price_bond))
        return min(newPriceList)
}
calTime = "5m"
tmoving(getMinPrice, data_time, [data_time, last_price_bond], duration(calTime))