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Q：关于系统昨收函数SectionPrevClose()的效率说明    

  • A：SectionPrevClose()在取系统昨收数据时，特别是在设置高频行情的情况下，执行效率相对于close()等常见指标表现会比较慢。
    原因：天软的日线行情数据表格中实际没有存储该字段(sectional_yclose)数据，该数据实际存储在交易明细表中，在提取日线的该字段数据时，是从交易明细数据表中进行查找，所以用户取其它周期行情时也能返回该字段数据。

    实际上，对于系统昨收，该数据一天只有一个值。但由于存储在交易明细中，数据量超大，导致大量提取时表现较慢。
    优化现状：考虑到该字段数据的重要性，天软对于日线下的该指标的提取进行了效率优化，取数效率与close()等差不多。而高频周期下还保留着历史用法。
    注意事项及解决办法：
    1、用户需要避免在设置高频周期时对该字段进行大量调用。
    2、实际中高频下取该字段意义并不大，结果等同于日线下的该值，所以用户可以将之转换成日线，或在需求合理的情况下考虑用sys_preclose()等方式替代。

    优化效率的展示：
    示例01：日线下效率的对比
    stocks:=getbk("创业板");
      setsysparam(pn_cycle(),cy_day());//cy_15m()
      Tarr:=MarketTradeDayQk(20220201T,20220220T);
      for j:=0 to length(Tarr)-1 do
      begin
        setsysparam(pn_date(),Tarr[j]);
        for i:=0 to length(stocks)-1 do
        begin
         setsysparam(pn_stock(),stocks[i]);
         s:=SectionPrevClose();
         c:=close();
         c2:=sys_prevclose();
        end
      end
      return 1;

    时间消耗：

    由运行的时间可以看出，SectionPrevClose()与close、sys_prevclose()花费的时间差不多，效率非常高。说明SectionPrevClose()在日线情况下是不存在效率问题的。
    示例02：高频周期下效率的对比
    优化前：取15分钟线下创业板的昨收
      stocks:=getbk("创业板");
      setsysparam(pn_cycle(),cy_15m());//15分钟线
      Tarr:=MarketTradeDayQk(20220201T,20220210T);
      for j:=0 to length(Tarr)-1 do
      begin
        setsysparam(pn_date(),Tarr[j]);
        for i:=0 to length(stocks)-1 do
        begin
         setsysparam(pn_stock(),stocks[i]);
         s:=SectionPrevClose();
         c:=close();
         c2:=sys_prevclose();
        end
      end
      return 1;

    时间消耗：

    相对于close()的0.04秒，SectionPrevClose()需要48秒才完成，效率非常低。
    优化后：
      stocks:=getbk("创业板");
      setsysparam(pn_cycle(),cy_15m());//15分钟线
      Tarr:=MarketTradeDayQk(20220201T,20220210T);
      for j:=0 to length(Tarr)-1 do
      begin
        setsysparam(pn_date(),Tarr[j]);
        for i:=0 to length(stocks)-1 do
        begin
         setsysparam(pn_stock(),stocks[i]);
    //设置为日线后提取昨收
         s:=Specall(SectionPrevClose(),array(pn_cycle():cy_day()));
         c:=close();
         c2:=sys_prevclose();
        end
      end
      return 1;

    时间消耗：

    结论：在优化前后，调用次数相同，且close()等函数所消耗的时间都差不多，都在0.04秒左右的情况下，
    而SectionPrevClose()消耗的时间由48秒缩减为0.01秒，效率得到了大大的优化。
    即，在高频环境下，临时设置为日线后提取昨收，可以很好地提高SectionPrevClose()的取数效率。