Redis TimeSeries是捕捉股票价格中蜡烛棒的正确工具吗？

Question

我目前正试图做一个简单的实现股票价格烛台。假设我们有一种股票叫做XYZ。这只股票收到的价格流(没有特定的频率)，它(例如)看起来: XYZ: 10.2，10.7，12，11 .

目标是记录每一分钟的指标，以反映该股票的状态。蜡烛棒有收盘价(最后知道的价格在一分钟内)，高价格(一分钟内的最高价格)...etc等指标。

我认为我可以实现这一点的一种方法是使用红系TimeSeries。我考虑这个解决方案是因为我可以对价格流进行创建规则，每60秒它就会刷新一些聚合(比如: max、min、first..etc)。到目的地的水桶。

我目前使用Redis TimeSeries (在Python中)实现了用于的蜡烛棒，每个的股价看起来都是这样的(再次使用股票XYZ )，并且没有简单的标签：

from redistimeseries.client import Client
r = Client()
r.flushdb()

# Create source & destination buckets
r.create('XYZ_PRICES')  # source
r.create(closing_price)
r.create(highest_price)
# Create rules to send data from src -> closing_price & highest_price buckets
r.createrule(src, 'closing_price', 'last', bucket_size_msec=60000)
r.createrule(src, 'highest_price', 'max', bucket_size_msec=60000)

我的问题是：

1. 是否有一种方法可以发送多个聚合(如max、last...etc)。在一条规则中，而不是为每个股票创建多个源和目标桶？
2. 对于这个任务，Redis TimeSeries是一个合适的选择吗？还是使用另一个解决方案(例如Redis )会更容易呢？

Answer 1

1. 没有任何选项可以将多个聚合发送到一个下样例系列，因为每个时间戳都可以包含一个。您可以使用标签一次查询所有系列。
2. RedisTimeSeries将是一个很好的解决方案，因为它会在插入时降低数据的采样，所以查询它会非常快。它还使用双增量压缩，这意味着您的数据将需要比其他一些解决方案更少的内存。如果你只关心烛台的话，你甚至可以用保留来退休源数据。

r.create('XYZ_PRICES', retention_msecs=300000, labels={'name':'xyz', 'type:src'})
 
r.create(opeing_price, labels={'name':'xyz', 'type:opening'})
r.create(closing_price, labels={'name':'xyz', 'type:closing'})
r.create(highest_price, labels={'name':'xyz', 'type:highest'})
r.create(lowest_price, labels={'name':'xyz', 'type:lowest'})

r.createrule(src, 'opening_price', 'first', bucket_size_msec=60000)
r.createrule(src, 'closing_price', 'last', bucket_size_msec=60000)
r.createrule(src, 'lowest_price', 'min', bucket_size_msec=60000)
r.createrule(src, 'highest_price', 'max', bucket_size_msec=60000)

Answer 2

f4，谢谢你尝试RedisTimeSeries。

您可以将模块配置为自动创建符合预定义规则的规则。它在文档：政策-政策中进行了描述。

我希望这能解决你的问题。

Answer 3

我创建了一个名为RedisTimeseriesManager的包，它能够自动创建所有下采样规则。有关功能齐全的实现，请参见data.ipynb。