这更像是一个架构问题，而不是一个特定的代码问题，因为我在如何继续这个项目的过程中遇到了一个主要障碍。
例如，我正在构建一个财务扫描软件，可以根据特定标准筛选股票。例如，如果在 8000 只股票中，其今天的收盘价高于 100 均线，而 10 天前的收盘价低于 100 均线，则将此股票代码返回给我。
但是请注意，在上面的示例中，SMA(简单移动平均线)是根据最近 100 天的数据计算的，但我们可以将 100 天更改为另一个值，105 或 56 - 可能是任何东西。
在我的数据库中，我有一个名为 EODData 的表定义，其中包含几列，下面是定义；
EODData
sSymbol nvarchar(6)
mOpen money
mClose money
mHigh money
mLow money
Date datetime
该表将保存美国证券交易所 3 年的日终数据，因此大约有 6,264,000 行，对于 MS SQL 2008 R2 没有问题。
现在，我目前正在使用 Entity Framework 从我的数据库中检索数据，但是运行或创建我的过滤器的最佳方式是什么，因为每次扫描时都必须为每个符号或基础股票代码计算 SMA执行是因为 100 天变量可以更改。
我应该从实体对象转换为数据集以进行内存过滤等吗？？？
我没有经常使用 DataSet 或 DataTable，所以我正在寻找指针。
请注意，SMA 只是其中一个过滤器，我有另一种算法可以计算 EMA(指数移动平均线，这是一个复杂得多的公式)和 MACD(移动平均收敛散度)。
有什么意见吗？
最佳答案
将计算结果放入数据库怎么样？您有 EODData 表，这很棒。创建另一个表作为您的 SummaryData，类似于:
SummaryData
stockSymbol varchar(6) -- don't need nvarchar, since AMSE doesn't have characters outside of normal English alphabet.
SMA decimal
MCDA decimal
EMA decimal
然后您可以编写一些在一天结束时运行的存储过程，并根据 EODData 表中的数据更新这个表。或者您可以编写一个触发器，以便 EODData 表的每次插入都会更新数据库中的摘要数据。
这样做的一个缺点是您将一些业务逻辑放入数据库中。另一个缺点是您将更新您可能不需要做的股票代码的统计数据。例如，如果没有人想看到 XYZZ 做了什么，那么对它的计算就毫无意义。
但是，第二个问题可以通过以下事实得到缓解:1. 您在 MSSQL 可以优化的服务器上运行 SP，并且 2. 您可以在下类后所有人都在家时运行这些，所以如果需要一点时间时间你不受影响。 (老实说，我假设如果它们是滚动平均值、最小值/最大值等计算，SQL 不会那么慢。)
一个好处是你的查询应该很快，因为你可以写
从 SummaryData 选择 stockSymbol，其中 SMA > 10 您已经完成了计算。
另一个好处是数据每天只会更改一次(在工作日结束时)，但您可能会在一天中多次查询。例如，您今天想对截至昨天(包括昨天)的所有数据运行几个不同的查询。如果您运行 10 个查询，而您的合作伙伴运行相同的 10 个查询，那么您只是完成了相同的计算。 (本质上，一次编写，多次读取。)
关于c# - 用于金融技术分析 C# 的数据表、数据集、 Entity Framework 、LINQ 和 Lambda 表达式，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6205274/