一、概述
K线合成是指将原始的TICK数据按时间范围进行汇总，如下表所示的TICK数据，
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时间 |
价格 |
成交量 |
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2021年11月15日09点13分22秒000毫秒 |
192 |
1 |
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2021年11月15日09点13分22秒250毫秒 |
190 |
2 |
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2021年11月15日09点13分22秒500毫秒 |
191 |
1 |
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2021年11月15日09点13分22秒750毫秒 |
193 |
3 |
可以简单汇总成一条信息，
时间 = 2021年11月15日09点13分22秒
OPEN = 192
CLOSE = 193
HIGH = 193
LOW = 190
VOL = 7
这样的操作1秒钟能够压缩的信息量有限，但是对于更大周期如1分钟、1小时、1天或更长的时间，能够将非常庞大的信息压缩到简单的6条数据。
实际上我们常用一些指标如MA、MACD、BOLL等也是基于这个逻辑，即是将庞杂的信息浓缩成关键的“指标”。
然而在K线合成上各家都有自己的逻辑，这就导致后续指标计算也产生了分歧，再进一步量化策略的执行也会产生区别。本篇就是着重于分析各家K线合成的逻辑和由此产生的问题。
二、问题根源
前面的概述中，我们将9点13分22秒包含的4个TICK汇总成了一个秒K线，这个秒K线时间范围是“22秒000毫秒之后至23秒000毫秒之前”的数据，那么时间戳为23秒000毫秒收到的数据，是属于22秒成交的还是23秒成交的？这是后面一系列问题的根源。
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时间 |
价格 |
成交量 |
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09点13分21秒000毫秒 |
190 |
2 |
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09点13分21秒250毫秒 |
192 |
3 |
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09点13分21秒500毫秒 |
193 |
1 |
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09点13分21秒750毫秒 |
191 |
2 |
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09点13分22秒000毫秒 |
192 |
1 |
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09点13分22秒250毫秒 |
190 |
2 |
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09点13分22秒500毫秒 |
191 |
1 |
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09点13分22秒750毫秒 |
193 |
3 |
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09点13分23秒000毫秒 |
194 |
2 |
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09点13分23秒250毫秒 |
192 |
3 |
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09点13分23秒500毫秒 |
191 |
1 |
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09点13分23秒750毫秒 |
193 |
2 |
从直观上，我们倾向于22秒000毫秒到22秒750毫秒的成交归属于22秒，23秒000毫秒到23秒750毫秒的成交归属于23秒，但实践中却有个问题，假设交易所在15:00:00准时闭市，那么14:59:59依然还是有交易的，14:59:59.000、14:59:59.250、14:59:59.500、14:59:59.750会依次收到交易所的行情信号，这些我们都可以归于59秒，但是15:00:00.000会收到交易所发来的最后一笔行情，这个怎么处理？
所以实际上我们应该将22秒000毫秒归属到21秒去，如果我们画秒K的话，就应该从早上第一个秒开始到最后一个秒结束，即9:00:01 - 15:00:00。到这里一切都好说，但是接着关于时间标记各软件商就有了矛盾，以至于后面分歧越来越大画的K线就完全不一样了。
三、问题一：时间标记
上一节中，我们知道在秒K中，我们的时间范围是9:00:01 - 15:00:00，但需要注意的是，09:00:01包含的成交实际上是09:00:00-09:00:01这个秒发生的，而15:00:00包含的成交实际上是14:59:95-15:00:00这个秒发生的。所以在合成K线时，时间的标记大家就有了分歧。
方式一：取K线的结束时间，即每天第一个K的时间是09:00:01，最后一个K是15:00:00。
方式二：取K线的开始时间，即每天第一个K的时间是09:00:00，最后一个K是14:59:59。
下表是方式一的合成示意：
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时间 |
价格 |
成交量 |
K线时间 |
K线数据 |
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09点13分21秒000毫秒 |
190 |
2 |
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09点13分21秒250毫秒 |
192 |
3 |
09点13分21秒 |
Open = 192 Close = 192 High = 193 Low = 191 Vol = 7 |
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09点13分21秒500毫秒 |
193 |
1 |
||
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09点13分21秒750毫秒 |
191 |
2 |
||
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09点13分22秒000毫秒 |
192 |
1 |
||
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09点13分22秒250毫秒 |
190 |
2 |
09点13分22秒 |
Open = 190 Close = 194 High = 194 Low = 190 Vol = 8 |
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09点13分22秒500毫秒 |
191 |
1 |
||
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09点13分22秒750毫秒 |
193 |
3 |
||
|
09点13分23秒000毫秒 |
194 |
2 |
||
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09点13分23秒250毫秒 |
192 |
3 |
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09点13分23秒500毫秒 |
191 |
1 |
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09点13分23秒750毫秒 |
193 |
2 |
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两种方式都有人用，我大概看了下：
方式一，标K线的结束时间：极星、通达信、富途
方式二，标K线的开始时间：文华、快期、TB
只需要看，如果第一个K的时间是9:00:00那就是方式二，其他的就是方式一，由时间标记的不同逻辑后面又衍生出了很多不同。
四、问题二：跨交易时段问题
我们知道内盘交易所交易时间并不连续，主要交易时段如下，
第一节：9:00-10:15
第二节：10:30-11:30
第三节：13:30-15:00
第四节：21:00-23:30
对于1秒周期的K线，各节包含的时间标签如下表所示：
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方式一，标K线的结束时间 |
方式二，标K线的开始时间 |
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第一节 |
09:00:01、09:00:02、...、10:14:59、10:15:00 |
09:00:00、09:00:01、...、10:14:58、10:14:59 |
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第二节 |
10:30:01、10:30:02、...、11:29:59、11:30:00 |
10:30:00、10:30:01、...、11:29:58、11:29:59 |
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第三节 |
13:30:01、13:30:02、...、14:59:59、15:00:00 |
13:30:00、13:30:01、...、14:59:58、14:59:59 |
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第四节 |
21:00:01、21:00:02、...、23:29:59、23:30:00 |
21:00:00、21:00:01、...、23:29:5、23:29:59 |
对于2秒、3秒周期的K线情况还行，似乎没有什么问题，我们只选取其中一节看下：
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方式一，标K线的结束时间 |
方式二，标K线的开始时间 |
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2秒周期 |
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第一节 |
09:00:02、09:00:04、...、10:14:58、10:15:00 |
09:00:00、09:00:02、...、10:14:56、10:14:58 |
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3秒周期 |
||
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第一节 |
09:00:03、09:00:06、...、10:14:58、10:15:00 |
09:00:00、09:00:02、...、10:14:56、10:14:58 |
但对于7秒这种无法被60整除的K线情况就不妙了，由于不好计算确切时间，我们做一个简单的示例，
对于盘中休息的处理，
方式一：标记K线结束时间。如早上10:15:00前最后一个K的是时间是10:14:58，则下一个K的时间应该是10:30:05。但有些系统却是10:15:05，为啥呢，因为10:15:00后虽然不交易了，但是行情并没有关闭，所以打这个时间戳也说的通。所以可以想见的是，有的系统应该是取10:15:05有的取10:30:05。
方式二：标记K线开始时间。如早上10:15:00前最后一个K的时间是10:14:58，则下一个K的时间应该是10:30:05。但有些系统却是10:30:00，为啥呢，还是15分以后交易只是暂停没有结束，他可以认为10:14:58 - 10:15:05是一个周期，再下一个周期可不就应该是10:30:00了吗。
前面只是说了由秒周期导致的跨时段问题，那么有一些软件为了避免分歧，就限制了秒、分周期必须可以被60整除，小时周期必须可被24整除。但即使这样，依然存在问题，特别是跨交易时段、跨交易日。
五、问题三：跨交易时段、跨交易日问题
前面只是说到秒周期、分钟周期就遇到很多问题，那么我们继续扩大周期，比如用4小时周期。早上9:00到11:30，总共也才交易了2个半小时，如果用4小时周期的K线，那第一根K就是9:00-14:00，而且中间还空档了15分钟，第二根K从14:00到第二天的早上10点了，这还咋整。一天一共也没交易8小时，你咋画两个4小时的K呢，所以很多软件就不支持1H以上的周期，另一些就随缘，把一天直接分成2个K，而且这个K还是跨交易日的，其实分析起来并不得劲。
六、问题四：日K、周K、月K
日K主要的问题是，有时候有夜盘，有时候又没有夜盘，所以有的K数据多，有的K数据少，这其实是有影响的。
周K呢就是有时候交易所放假，有些周有5天，有的只有一天。
月K跟周K差不多，也是数据量不成正比，过年的那个月少了好几个交易日。
七、解决方案
方案一：按秒进行汇总，不考虑自然时间的分割
即将交易时的每一秒都汇总起来，1分钟等于60个秒，60秒等于1小时，而不考虑自然时间的分割。比如下表这样，在09:00:03这个秒下没有数据，那么直接跳过，也就是09:00:01-09:00:04只有3秒。而后60秒汇聚成1分钟，60个1分钟再汇聚成1小时。
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09:00:01 |
09:00:02 |
09:00:03 |
09:00:04 |
这样其实就不存在所谓1分钟、1小时的周期，只存在60秒、3600秒这样的周期。
方案二：按分钟进行汇总
参考前面秒的方式，只是精确度只到分钟。同样的，也不存在1小时的周期，只有60分钟的。
方案三：按小时进行汇总，可行吗？
不可行，因为存在10:15、11:30这样的时间。
方案四：按时段进行汇总
即将一天分为4个小节，5个时段
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第一节 |
09:00:01 - 10:15:00 |
1小时15分钟 |
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第二节 |
10:30:01 - 11:30:00 |
1小时15分钟 |
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第三节 |
13:30:01 - 15:00:00 |
1小时30分钟 |
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第四节 |
21:00:01 - 22:15:00 22:15:01 - 23:30:00 |
1小时15分钟 1小时15分钟 |
这样除了下午多了15分钟，其他时段正好都是1小时15分钟，而且时间的开始和结束都卡的很好，不失为一个好的方案。
八、回顾
前面我们分析了K线合成的各种问题，并提出了一些解决方案，但并不是说这些方案就是好的，需要在实际应用中根据业务的要求去选合适的方法。