1.阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建
2.SPARK-38864 - Spark支持unpivot源码分析
3.盘立方加载麦语言指标
4.期货软件TB系统源代码解读系列66-价格区间突破的公式交易系统
5.期货软件TB系统源代码解读系列51-四均线交易系统
6.期货软件TB系统源代码解读系列36-R-Breaker系统

阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建

       在深入探讨阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule的实战操作和源码搭建之前，我们先来了解一下tbschedule的源码b源基本结构和功能。tbschedule主要由三个部分构成：Doc目录、公式tbschedule-core核心jar工程以及tbschedule-console web工程。源码b源其中，公式tbschedule-core是源码b源ffff00 源码分布式调度引擎的核心，负责执行复杂的公式调度逻辑；tbschedule-console则是一个Web管理界面，用于监控调度数据、源码b源配置策略和任务。公式

       接下来，源码b源让我们一起步入源码环境搭建的公式实践。首先，源码b源访问github的公式tbschedule仓库，下载源码。源码b源同时，公式下载并运行test-tbschedule项目作为实战demo，该工程的代码已共享在qq讨论群中，以供深入学习和探讨。

       源码环境搭建主要分为两个步骤：源码工程的搭建与zk数据中心的安装。第一步，准备所需的源码，包括tbschedule工程、test-tbschedule工程以及数据库脚本文件。第二步，将三个源码导入至Eclipse开发环境，并进行相应的配置，如设置maven、导入本地maven工程、配置测试以及安装zookeeper数据中 心等。

       在源码导入Eclipse后，xml文件源码查看进行一系列配置工作以确保环境的正确运行。例如，对test-tbschedule项目的spring-mybatis.xml文件进行数据库配置修改，设置main类中的zkurl为自己的路径，并在scheduleConsole项目中添加tomcat插件。所有配置完成后，通过运行tomcat7:run命令启动scheduleConsole项目，访问指定地址验证环境搭建是否成功。

       至此，tbschedule的源码环境搭建工作便已基本完成。对于深入理解tbschedule的工作原理以及实际应用，可以通过官方提供的文档和源码解析教程进行学习，例如访问java.com/kcdetail.htm获取更多详细信息。通过实践操作和理论学习的结合，相信您能够更好地掌握tbschedule的使用技巧。

SPARK- - Spark支持unpivot源码分析

       unpivot是数据库系统中用于列转行的内置函数，如SQL SERVER, Oracle等。以数据集tb1为例，每个数字代表某个人在某个学科的成绩。若要将此表扩展为三元组，可使用union实现。但随列数增加，SQL语句变长。许多SQL引擎提供内置函数unpivot简化此过程。unpivot使用时需指定保留列、进行转行的列、新列名及值列名。

       SPARK从SPARK-版本开始支持DataSet的unpivot函数，逐步扩展至pyspark与SQL。

源码 添加空格在Dataset API中，ids为要保留的Column数组，Column类提供了从String构造Column的隐式转换，方便使用。利用此API，可通过unpivot函数将数据集转换为所需的三元组。values表示转行列，variableColumnName为新列名，valueColumnName为值列名。

       Analyser阶段解析unpivot算子，将逻辑执行计划转化为物理执行计划。当用户开启hive catalog，SPARK SQL根据表名和metastore URL查找表元数据，转化为Hive相关逻辑执行计划。物理执行计划如BroadcastHashJoinExec，表示具体的执行策略。规则ResolveUnpivot将包含unpivot的算子转换为Expand算子，在物理执行计划阶段执行。此转换由开发者自定义规则完成，通过遍历逻辑执行计划树，根据节点类型及状态进行不同处理。

       unpivot函数实现过程中，首先将原始数据集投影为包含ids、variableColumnName、valueColumnName的列，实现语义转换。随后，通过map函数处理values列，构建新的社团网站源码html行数据，最终返回Expand算子。在物理执行计划阶段，Expand算子将数据转换为所需形式，实现unpivot功能。

       综上所述，SPARK内置函数unpivot的实现通过解析列参数，组装Expand算子完成，为用户提供简便的列转行功能。通过理解此过程，可深入掌握SPARK SQL的开发原理与内在机制。

盘立方加载麦语言指标

       在盘立方中，用户可以便捷地通过两种不同的指标编辑器来满足不同指标的需求。首先，位于右上角工具选项中的指标编辑器支持C类语法，并兼容TB指标，所有的盘立方原生指标都是在这个环境下进行编辑的。

       而对于那些主要采用麦语言语法的指标，如通达信、博易大师和文华等，盘立方提供了更为简便的简易语言编辑器。这个编辑器专为处理麦语言指标设计，操作流程如下：

       打开盘立方，点击右上角的“工具”，然后选择“简易语言编辑器”，它具备麦语言指标的支持功能。

       接着，点击“文件”选项，选择“新建”，为自定义指标起一个名字，网上家教源码比如“TEST”。

       将麦语言源码复制到编辑区域，然后点击“生成公式”。在此过程中，用户需要检查并修复任何可能出现的错误，确保代码无误。

       最后，在K线图上输入指标名称，即可成功加载并使用自定义的麦语言指标。

       通过这些步骤，用户可以根据自己的需求，无论是盘立方原生语法还是麦语言，都能轻松地在盘立方中添加和使用所需的指标。

期货软件TB系统源代码解读系列-价格区间突破的交易系统

       期货交易系统TB源代码解析：基于区间突破的策略

       该交易系统基于通道突破的原理，主要由两个关键步骤组成：计算长周期（根K线）和短周期（根K线）的价格区间。入场规则是当价格突破长周期的最高价区间时，入场做多；反之，当价格低于短周期的最低价区间或在入场价一定波动率幅度内下降时，出场平仓。

       代码中，参数如Length1（长周期区间）、Length2（短周期区间）、IPS（保护止损波动率）、AtrVal（波动率参数）被声明并赋初值。入场和出场条件分别与这些参数关联，确保了策略的灵活性。对于做多操作，当市场为空且价格达到长周期最高价加上固定跳动值，且成交量大于零时，开多并设定保护性止损。相反，若价格低于保护止损或短周期最低价区，系统会触发平仓。

       做空策略类似，当价格低于长周期最低价减去跳动值且成交量大时，开空并设置止损。当价格上升至保护止损或短周期最高价附近时，系统会执行相应的平仓操作。

       这个交易系统可以根据个人的交易习惯和市场条件进行参数调整，以适应不同的市场环境。总的来说，它提供了一个实用的区间突破交易框架。

期货软件TB系统源代码解读系列-四均线交易系统

       在期货交易中，四均线交易系统是一种策略，它利用四组不同周期的均线组合进行判断。系统包含5和周期均线，以及3和周期均线的组合。入场条件是当这两组均线均呈多头排列且当前价高于上一交易日的最高价。出场条件则有小周期多头排列转为空头，或者两组均线分别空头排列且低于上一交易日的最低价。

       源代码中，均线计算使用的是简单的求平均函数，参数包括均线的周期长度。对于多头交易，系统会检查多个条件后决定是否入场和出场。然而，这个系统设置的参数较多，可能不适合所有人，盈亏比和成功率也不高。个人偏好可能更倾向于选择更长周期均线来确定趋势，并自定义均线参数。

       在实际操作中，作者建议根据个人经验进行修改，例如，将均线周期调整为和，长出场均线调整为。通过调整，交易系统更符合个人交易理念，而不是直接复制粘贴。总的来说，理解并调整交易系统是实现进步的关键，而非单纯依赖于他人的规则。

期货软件TB系统源代码解读系列-R-Breaker系统

       R-Breaker系统是一种基于昨日价格的交易参考工具，它简化了Pivot Points，仅去除了一个枢轴点，交易策略基础是突破上界做多，下界做空。若做多后回撤至次上界，认为是假突破，应反手操作。以下是系统的核心代码和部分解释：

       参数设置：如notbef(9.)代表时间需大于0.，Notaft(.)表示时间需小于0.，其余参数如f1、f2、f3、reverse、rangemin和xdiv等用于计算关键价位。

       变量声明：包括数值序列变量如ssetup、bsetup等，用于存储计算结果，以及布尔型变量rfilter，用于过滤操作。

       代码执行逻辑：根据日期变化，计算当日开盘价的倍数作为参考区间。在特定时间范围内，如9点到2点分，根据市场波动判断是否突破区间进行买卖操作，同时考虑持仓状态和个人设置的条件。

       警告：作者并未实际在实盘或超级图表上测试过此系统，认为在使用前需要根据个人市场分析和策略调整优化。

       总的来说，R-Breaker系统是一个动态计算买卖点的工具，需要交易者根据市场状况灵活运用，并可能需要结合其他指标或个人判断进行调整。

期货软件TB系统源代码解读系列-函数上穿、下跌

       理解期货软件中的函数CrossOver与CrossUnder，对于交易策略的实现至关重要。这两者在技术分析中代表了价格穿越某一水平线的关键时刻。代码实现过程相对直接且逻辑清晰，通过条件判断与循环结构，准确捕捉价格变动趋势。

       让我们以CrossOver函数为例进行解析。首先，定义了两个数值序列参数Price1和Price2，用于表示两个价格序列。接着，声明了布尔型变量Con1与PreCon，用于判断与保存特定条件下的价格关系。变量Counter用于追踪当前处理的k线位置。

       在开始部分，通过条件判断Price1是否大于Price2，如果成立，则执行一系列操作。首先，将Counter设为1，然后更新Con1，检查前一价格是否相等。接着，利用循环结构，不断更新Counter和Con1，直到条件不再满足或Counter达到当前k线索引值。在此过程中，记录了价格的穿越情况，并将结果赋值给PreCon，表示价格穿越的最终状态。最终返回PreCon值，作为函数输出。

       与CrossOver类似，CrossUnder函数主要通过修改条件判断为Price1小于Price2，实现对价格下降趋势的捕捉。通过同样的逻辑结构，准确识别价格穿越的情况。

       为了验证函数的实际效果，我们尝试将KD指标（动量指标）与上述函数结合，实现简单的程序化交易策略。通过对比使用CrossOver与CrossUnder函数的交易结果，我们发现两者在实际操作中的效果基本一致，这反映了函数在策略实现中的简洁性和高效性。

       实际上，CrossOver与CrossUnder函数的使用并不复杂，它们的核心逻辑在于条件判断与循环结构的巧妙结合。在编写交易策略时，选择合适的函数能够帮助我们更加精确地捕捉价格变动，进而优化交易决策。

       总的来说，期货软件中的函数CrossOver与CrossUnder为交易者提供了一种直观且有效的工具，用于分析价格趋势并执行交易策略。通过理解和应用这些函数，交易者能够更加灵活地调整和优化自己的投资策略，实现更为精准的市场预测和操作。尽管在特定情况下可能有多种实现方法，但函数本身的设计简洁明了，易于理解和实现，是程序化交易领域中不可或缺的元素。