twindow

语法

twindow(func, funcArgs, T, range, [prevailing=false], [excludedPeriod])

参数

• func 是一个聚合函数。

• funcArgs 是 func 的参数。func 有多个参数时，它是一个元组。

• T 是一个非严格递增的整型或时间类型的向量。

• range 是一个整型数据对或 DURATION 数据对，左右边界都包含在内。

• prevailing 是一个布尔值，默认值为 false。 prevailing = true时，滑动窗口左边界选取规则同 pwj。

• 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 - range)

  • 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。

详情

应用函数/运算符到给定对象的滑动窗口。对给定对象的每一个元素，滑动窗口由 T 和 range 决定。 结果的维度与 funcArgs 的维度相同（若 funcArgs 是一个元组，结果的维度与该元组中每个元素的维度相同）。

滑动窗口的确定规则（假设 range 参数为 d₁:d₂）：

1. range 是整型数据对时：

   • T 如果为整型向量，对 T 内元素 T_i，可以确定 T 对应的窗口范围为 [T_i+d₁, T_i+d₂]。

   • T 如果为时间类型向量，range 的精度默认为 T 的精度，对于 T 内元素 T_i，确定的窗口范围为 [temporalAdd(T_i, d₁, unit), temporalAdd(T_i, d₂, unit)]，其中 unit 是 T 的精度。

2. range 是 DURATION 数据对时，T 只能是时间类型向量，对于 T 内元素 T_i，确定 T 对应的窗口元素范围为 [temporalAdd(T_i, d₁), temporalAdd(T_i, d₂)]。

与 tmoving 函数相比，twindow 函数具有更灵活的窗口。tmoving 可以视为 twindow 指定 range 右边界为 0 的特殊情况， 但需要注意以时间长度衡量窗口时，两者对窗口边界的处理有区别：

1. twindow 窗口的右边界与多条相同的值匹配时，该窗口会包含所有重复匹配的记录。当其窗口左边界与多条相同的值匹配时， 若 prevailing = true，则窗口只包含最后一个值；若 prevailing = false，则窗口亦会包含所有重复值。

2. tmoving 函数的窗口范围为(T_i - window, T_i] 或 (temporalAdd(T_i - window), T_i]，即 tmoving 函数只基于当前滑动到的记录，确定一个向前的窗口， 不考虑右边界是否有重复值；且左边界不包含在内。

例子

prevailing = false，左边界对应多个重复值，计算窗口会包含所有重复值

t = 2021.01.02 2021.01.02 2021.01.06 2021.03.09 2021.03.10 2021.03.12 2021.03.12
x = -5 5 NULL -1 2 4 -8
twindow(func=min,funcArgs=x,T=t,range=0:2)

输出返回：[-5, -5, , -1, -8, -8, -8]

prevailing = true，左边界对应多个重复值，计算窗口只包含最后一个值

twindow(func=min, funcArgs=x, T=t, range=0:3, prevailing=true)

输出返回：[5, 5, ,-8, -8, -8, -8]

twindow(func=max, funcArgs=x, T=t, range=0d:3d)

输出返回：[5, 5, , 4, 4, 4, 4]

twindow(func=max, funcArgs=x, T=t, range=0:3, prevailing=true)

输出返回：[5, 5, , 4, 4, -8, -8]

twindow(func=max, funcArgs=x, T=t, range=0M:3M)

输出返回：[5, 5, 4, 4, 4, 4, 4]

twindow(func=max, funcArgs=x, T=t, range=0M:3M, prevailing=true)

输出返回：[5, 5, 4, 4, 4, -8, -8]

y = 4.8 9.6 7.1 3.3 5.9 2.7 6.9
twindow(func=corr, funcArgs=(x,y), T=t, range=0:3)

输出返回：[1, 1, , -0.685, -0.7893, -1, -1]

t1 = table(`A`A`B`B`C`C as sym, 09:56:03 09:56:07 09:56:02 09:56:05 09:56:04 09:56:06 as time, 10.6 10.7 20.6 11.6 11.7 19.6 as price)
select *, twindow(func=avg, funcArgs=t1.price, T=t1.time, range=2s:4s) from t1 context by sym

返回：

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滑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, twindow(func=avg, T=ts, funcArgs=price, range=-1m:0m, 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, twindow(func=avg, T=ts, funcArgs=price, range=-1m:0m) 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)