本文主要是介绍公募基金公开市场数据基础分析实例，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
公募基金公开市场数据基础分析
公募基金公开市场数据基础分析示例代码1.1 公开市场数据表结构
字段 字段类型 含义
SecurityID SYMBOL 基金代码
FullName STRING 基金全称
Name STRING 基金简称
Management SYMBOL 基金公司
Type SYMBOL 基金类型
Custodian SYMBOL 托管人
IssueShare DOUBLE 成立规模
InceptDate DATE 成立日期
MFee DOUBLE 管理费率
CFee DOUBLE 托管费率
SFee DOUBLE 销售服务费率
Closed DOUBLE 封闭期
Status INT 状态
字符串字段使用 SYMBOL 类型和 STRING 类型存储的差异，参考：数据类型 — DolphinDB 2.0 文档的字符串部分内容。1.2 公开市场数据导入
截止 2022 年 7 月，已经面市的公募基金总数约 1 万多只，公开市场数据表的行数与面市公募基金总数相等，所以这个表的数据量相对比较小，建议使用 DolphinDB 的维度表进行存储。以 csv 数据文件导入 DolphinDB 维度表为例，具体代码如下：10 万行以下的单表数据建议用 DolphinDB 的维度表存储。csvDataPath = "/ssd/ssd2/data/fundData/publicFundData.csv"
dbName = "dfs://publicFundDB"
tbName = "publicFundData"
// create database and one-partition table
if(existsDatabase(dbName)){dropDatabase(dbName)
}
timeRange = 1990.01.01 join sort(distinct(yearBegin(2016.01.01..2050.01.01)))
db = database(dbName, RANGE, timeRange, engine = 'TSDB')
names = `SecurityID`FullName`Name`Management`Type`Custodian`IssueShare`InceptDate`MFee`CFee`SFee`Closed`Status
types = `SYMBOL`STRING`STRING`SYMBOL`SYMBOL`SYMBOL`DOUBLE`DATE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`DOUBLE`INT
schemaTB = table(1:0, names, types)
db.createTable(table=schemaTB, tableName=tbName, sortColumns=`InceptDate)
// load CSV data
tmp = ploadText(filename=csvDataPath, schema=table(names, types))
loadTable(dbName, tbName).append!(tmp)
1.3 公开市场数据基础分析
1.3.1 数据概览
数据导入后，可以执行相关 SQL 语句对维度表数据进行预览，执行下述代码加载包含元数据的表对象，此步骤并未加载维度表数据到内存，所以执行耗时非常短，变量 fundData 几乎不占用内存资源：fundData = loadTable("dfs://publicFundDB", "publicFundData")
查询维度表中的前 10 条记录，并将查询数据一次性从服务端取到客户端后在 Data Browser 显示：如果单次 SQL 查询返回的结果较大，必须将查询的结果返回给一个变量，然后双击 GUI 的 Variables 进行分页查看，因为分页查看的话数据是分段传输的，而不是一次性从服务端传输回客户端，避免 GUI 客户端被阻塞的情况。select top 10 * from fundData
01.publicFundDataTop10因为公开市场数据表中的总数据量比较小，所以可以对其进行全表查询，并将返回的查询结果赋值给一个内存表变量 publicFundData，然后双击 GUI 的 Variables 处的 publicFundData 进行数据分页浏览：publicFundData = select * from fundData
02.publicFundData1.3.2 查询综合费率最低的基金
在选购基金的时候，综合费率也会是投资者考量的因素之一。针对上述公开市场数据，综合费率为管理费率、托管费率和销售服务费率的总和：查询公开数据表的数据，并计算综合费率 Fee，最终将查询结果赋值给内存表变量 fundFee ， 具体代码如下：fundFee = select *, (MFee + CFee + SFee) as Fee from fundData
查询综合费率最低的 50 只债券型公募基金， 具体代码如下：select top 50 * from fundFee where Type == "债券型" order by Fee
查询综合费率最低的 50 只债券型且不是指数型的公募基金， 具体代码如下：select top 50 * from fundFee where Type == "债券型", not(FullName like "%指数%") order by Fee
1.3.3 按基金类型分组后的信息摘要
DolphinDB 的 stat 函数可以快速生成数据的统计信息，包括平均值、最大值、最小值、计数、中位数和标准差等，quantile 函数可以快速计算分位数，可以通过 def 自定义一个信息摘要统计函数，然后对 Type 列进行分组计算，具体代码如下：// user defined summary statistics function
def describe(x){y = stat(x)q_25 = quantile(x, 0.25)q_50 = quantile(x, 0.50)q_75 = quantile(x, 0.75)return y.Count join y.Avg join y.Stdev join y.Min join q_25 join q_50 join q_75 join y.Max join y.Median}// query the summary of public fund fees
select describe(Fee) as `count`mean`std`min`q_25`q_50`q_75`max`median from fundFee group by Type
03.fundFeeSummary1.3.4 按基金类型分组后的分布直方图
/**plot fees histogram*/
// Type="REITs"
(exec Fee from fundFee where Type="REITs").plotHist(binNum=100)
// Type="保本型"
(exec Fee from fundFee where Type="保本型").plotHist(binNum=100)
// Type="债券型"
(exec Fee from fundFee where Type="债券型").plotHist(binNum=100)
// Type="另类投资型"
(exec Fee from fundFee where Type="另类投资型").plotHist(binNum=100)
// Type="商品型"
(exec Fee from fundFee where Type="商品型").plotHist(binNum=100)
// Type="混合型"
(exec Fee from fundFee where Type="混合型").plotHist(binNum=100)
// Type="股票型"
(exec Fee from fundFee where Type="股票型").plotHist(binNum=100)
// Type="货币市场型"
(exec Fee from fundFee where Type="货币市场型").plotHist(binNum=100)
04.feesHistogram
参考：https://gitee.com/dolphindb/Tutorials_CN/blob/master/public_fund_basic_analysis.md#1-%E5%85%AC%E5%8B%9F%E5%9F%BA%E9%87%91%E5%85%AC%E5%BC%80%E5%B8%82%E5%9C%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%9F%BA%E7%A1%80%E5%88%86%E6%9E%90
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