R data.table merge/full EXTER join with na.fill/nomatch基于公式

我需要的是以有效的方式使用某种智能na.fill/nomatch执行完全外部连接。我已经使用循环完成了，但是我想使用矩阵代数或data.table操作来加速这个过程

以下数据是库存未结订单信息的样本，在询价未结订单和报价未结订单数据集之间执行完全外部联接。数据集A是请求，B是出价。两个数据集都存储原子顺序及其累计和。该任务是通过累计值将所有询价订单与报价订单进行匹配，反之亦然。 填充示例数据：

price = c(11.25,11.26,11.35,12.5,14.2)
amount = c(1.2,0.4,2.75,6.5,15.2)
A <- data.table(ask_price = price, ask_amount = amount, ask_cum_amount = cumsum(amount), cum_value = cumsum(price*amount), ask_avg_price = cumsum(price*amount)/cumsum(amount))
price = c(11.18,11.1,10.55,10.25,9.7)
amount = c(0.15,0.6,10.2,3.5,12)
B <- data.table(bid_price = price, bid_amount = amount, bid_cum_amount = cumsum(amount), cum_value = cumsum(price*amount), bid_avg_price = cumsum(price*amount)/cumsum(amount))

price=c（11.25,11.26,11.35,12.5,14.2）
金额=c（1.2,0.4,2.75,6.5,15.2）
A再次将其与
A
合并，并将
B
与
roll
合并，以查找最后/下一个非NA价格

例如，关于这两种合并，请参见
bid\u avg\u price
的输出值：

B[merge(A, B, all = T), roll = Inf]
B[merge(A, B, all = T), roll = -Inf]

这将为您提供计算这些数量所需的所有信息。
您的公式使用
avg_price
和
price
这两者都不存在于任何
数据表中。你能澄清一下吗？@Arun，公式到计算ask_avg_price使用ask_，公式到计算bid_avg_price使用bid_，两个集合中只有cum_值字段是通用的，不应该在公式中以ask/bid作为前缀。谢谢，根据你的建议，我能够：1。用唯一的（c（A_键，B_键））连接A和B，2。对A和B执行自联接以获得上一个非NA和下一个非NA，3。合并已填充A和B的NA并获得预期结果。Cpu时间是杰出的。代码有15行长，看起来可读性不够。我认为它仍然可以改进。休息几周后，阅读起来会很困难。无论如何，谢谢你，获得了一些新技能@MusX例如，如果订单簿被划过（如在拍卖中），并且您找到了使填充量最大化的价格（非划过价格），我会理解此操作。但在这个例子中，这本书并没有交叉：最佳出价<最佳要求，这在连续的会话中是正常的。我错过了什么吗？@MatthewDowle，如示例中所示，订单簿中的请求/出价没有交叉，如果交叉，则不会在订单簿中列出，而是在过去的交易（已填写的订单）中列出。该操作的要点是通过它的cum值匹配ASK到bids和bids到ASK。此操作的结果是平均价格（cum_值）作为公式（ask_avg_price（cum_值）+bid_avg_price（cum_值））/2，此平均价格显示未结订单在其累积值中的分布。我很乐意听到关于我的逻辑的评论，这是一种没有金融知识背景的DIY。@MusX是的，一本交叉的书（bid>ask）是可能的，并且每天都可以观察到。。。在拍卖中（通常在流动性较低的股票上进行日内拍卖，或根据市场情况对所有股票进行收盘拍卖）。我想我明白你想做什么，但我不明白你为什么要这么做。拍卖的收盘价（非交叉价）与您描述的非常相似（但在拍卖书的交叉部分）。你确定你不想那样做吗？@MatthewDowle，1。我的假设是不可能出现交叉记账（我无法在比特币市场上观察到这种情况——类似于外汇兑换）。2.原因：我想使用平均价格（cum_值）作为买入/卖出信号的指标/因子。下面的图表与我的逻辑密切相关：X轴：价格，Y轴：累计值，橙色线：出价平均价格，蓝色线：出价平均价格，绿色线：过去的交易-忽略这一点，在图表上只有出价平均价格和出价平均价格，两者都没有平均价格。
avg_price["current NA"] <- cum_value["last non NA"]/cum_value["current NA"] * avg_price["last non NA"] + (1-cum_value["last non NA"]/cum_value["current NA"]) * price["next non NA"]
cum_amount["current NA"] <- cum_value["current NA"] / avg_price["current NA"]

D <- data.table(
  cum_value = c(1.677,8.337,13.5,18.004,49.2165,115.947,130.4665,151.822,268.222,346.3065),
  ask_price = c(NA,NA,11.25,11.26,11.35,NA,12.5,NA,NA,14.2),
  ask_amount = c(NA,NA,1.2,0.4,2.75,NA,6.5,NA,NA,15.2),
  ask_cum_amount = c(0.149066666666667,0.741066666666667,1.2,1.6,4.35,9.66496172396059,10.85,12.3126600707381,20.4097766460076,26.05),
  ask_avg_price = c(11.25,11.25,11.25,11.2525,11.31414,11.9966331281534,12.02456,12.3305605066459,13.1418390633132,13.29392),
  bid_price = c(11.18,11.1,NA,NA,NA,10.55,NA,10.25,9.7,NA),
  bid_amount = c(0.15,0.6,NA,NA,NA,10.2,NA,3.5,12,NA),
  bid_cum_amount = c(0.15,0.75,1.23858478466587,1.66517233847558,4.6230572556498,10.95,12.3652404387114,14.45,26.45,NA),
  bid_avg_price = c(11.18,11.116,10.8995364444444,10.8120940902022,10.6458772362927,10.58877,10.5510685899445,10.50671,10.14072,NA)
)
print(D)

B[merge(A, B, all = T), roll = Inf]
B[merge(A, B, all = T), roll = -Inf]