createSSEOrderReconstructionEngine

createSSEOrderReconstructionEngine(name, dummyTable, outputTable, inputColMap)

别名：createOrderReconstituteEngine

上交所的逐笔数据中：

• 如果一笔委托单在提交时立即全部成交，则会记录成交数据，而不会记录原始委托。

• 如果一笔委托单在提交时立即部分成交，则会记录对应的成交数据，未成交的部分记录为一笔委托。

此函数定义一个订单还原引擎，根据上交所逐笔数据（一个包含逐笔成交与逐笔委托的数据表），实时还原缺失的原始委托信息。

name 字符串标量，表示引擎的名称，作为其在一个数据节点/计算节点上的唯一标识。可包含字母，数字和下划线，但必须以字母开头。

dummyTable 一个表对象，和输入的流数据表的 schema 一致，可以含有数据，亦可为空表。

outputTable 一个表对象，计算结果的输出表，可以是内存表或者分布式表。表结构比 dummyTable 多两列：

• 倒数第二列：INT 类型，标记该条逐笔数据的来源，不同标记值的含义如下：

• 最后一列：LONG 类型，记录输出顺序，从 0 开始递增。

inputColMap 一个字典，用于将输入表中的列名映射到引擎计算所需的字段：

• key 为 STRING 类型，表示引擎所需的字段，字段及其说明见下表。注意，字段名大小写敏感，顺序不限但必须全部指定。

• value 为 STRING 类型，必须是 dummyTable 的列名。

返回一个表对象，通过向该表对象写入，将数据注入引擎进行计算。

运行以下示例前，请先下载 demoData.tar.gz

// 定义引擎参数 dummyTable，即指定输入表的表结构
colNames = `SecurityID`Date`Time`SourceType`Type`Price`Qty`BSFlag`BuyNo`SellNo`ApplSeqNum`ChannelNo
colTypes = [SYMBOL, DATE, TIME, INT, INT, LONG, LONG, INT, LONG, LONG, LONG, INT]
dummyOrderTrans = table(1:0, colNames, colTypes)

// 定义引擎参数 colMap，即指定输入表各字段的含义
colMap = dict(`codeColumn`typeColumn`priceColumn`qtyColumn`buyOrderColumn`sellOrderColumn`sideColumn`msgTypeColumn, `SecurityID`Type`Price`Qty`BuyNo`SellNo`BSFlag`SourceType)

// 定义引擎参数 outputTable ，即输出表
outTable =  table(1:0, colNames join ["mark","index"], colTypes join [INT,LONG])

// 定义引擎
engine1 = createSSEOrderReconstructionEngine(name="demo", dummyTable=dummyOrderTrans, outputTable=outTable, inputColMap=colMap)

// 向引擎插入数据，注意修改filename 
schemaTB = select name, typeString as type from dummyOrderTrans.schema().colDefs
tmp = select * from loadText(filename="/home/data/orderReconstituteDemoInput.csv",schema=schemaTB) order by ApplSeqNum
engine1.append!(tmp)

outTable 是将 tmp 中数据还原出原始委托后的结果。例如：

完全成交还原

tmp 中 600125 标的在 09:30:02.710 时刻有四条成交记录，其中三条记录的卖单号均为 761962，一条记录的卖单号为 643170，均没有对应的委托记录。

经过引擎还原后，可以看到 outTable 中 index 分别为 5927 和 5931 的两条记录即为原始的委托信息，委托量分别为 5000（1500+200+3300）和 600，它们在提交时就立即全部成交。

部分成交还原

tmp 中 600125 标的在 09:30:09.280 时刻有三条成交记录和一条委托记录，卖单号均为 829709。

经过引擎还原后，可以看到 outTable 中，index 为 6593 的记录为原始委托，原始委托量为 81900，等于 tmp 中的委托量 81600 与立即成交量 100 和 200 之和；index 为 6596 的记录为原始委托，在提交时立即全部成交。