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DolphinDB特色
DolphinDB集成高性能数据库和功能齐全的脚本语言。
集成的一个优点，是我们可以直接在数据库中分析数据。
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直接在SQL语句中调用函数ols
以股票换手率(turnover=成交量/股票总数)为响应变量；
以股票收益的绝对值和每日振幅为自变量；
进行线性回归分析, 并绘制参数估计的时间序列。
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ols最小二乘拟合函数
返回对X和Y计算普通最小二乘回归的结果。
ols(Y, X, [intercept=true], [mode=0])参数 意义 备注 Y 因变量 向量 X 自变量 矩阵、表、向量。
如果矩阵行数等于Y的长度，X的每一列都是一个因子;
如果矩阵列数等于Y的长度，X的每一行都是一个因子intercept 布尔变量，指示是否包含回归中的截距 true：系统自动给X增添一列“1”以生成截距。（默认） outputType 整数 0：输出一个系数估计向量（默认）；
1：输出一个具有系数估计、标准差、t统计量、p值的表；
2：输出一个具有所有回归分析的字典 -
读取数据并整理
schema = extractTextSchema("D:/DolphinDB/Data/CHstocks.csv") update schema set type= `DOUBLE where name= `RET CHstocks = ploadText("D:/DolphinDB/Data/CHstocks.csv",,schema) CHstocks
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选取自变量数据
t = select date, VOL\SHROUT as turnover, abs(RET) as absRET, AMPLITUTE as spread from CHstocks where VOL>0 t
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计算回归分析
beta = select ols(turnover, (absRET, spread), 1, 2).Coefficient.beta as ``absRet`spread from t group by date beta
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绘制图形
plot(select absRet, spread from beta, beta.date )