要求： 1.设置流以将数据输入structed streaming。 2.使用structed streaming窗口累计 dj30sum和dj30ct，分别为价格的总和和计数。 3.将这两个structed streaming (dj30sum和dj30ct)分开产生dj30avg，从而创建10天MA和40天MA的移动平均值。 4.比较两个移动平均线(短期移动平均线和长期移动平均线)来指示买入和卖出信号。您的输出[dj30-feeder只有一个符号的数据:DJI，这是隐含的。这个问题的输出将是[(<日期>买入DJI)，(<日期>卖出DJI)，等等]。应该是[(<日期>买入<符号>)，(<日期>卖出<符号>)，等等]的形式。

好的，你的问题是如何使用structured streaming进行股票移动平均线分析，并生成买入和卖出信号？

首先，您需要设置一个流来将股票市场数据输入Structured Streaming。您可以使用Apache Kafka或Apache Flume等流处理引擎来实现这一点。

接下来，您需要使用Structured Streaming窗口累计dj30sum和dj30ct，这将分别计算价格的总和和计数。您可以使用以下代码来实现：

from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *

# Schema for the input data
inputSchema = StructType([
    StructField("symbol", StringType(), True),
    StructField("date", StringType(), True),
    StructField("price", DoubleType(), True)
])

# Read data from Kafka topic as a stream
df = spark \
  .readStream \
  .format("kafka") \
  .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \
  .option("subscribe", "stock_prices") \
  .load() \
  .select(from_json(col("value").cast("string"), inputSchema).alias("data"))

# Compute the sum and count of prices over a 10-day window
windowedCounts = df \
  .groupBy(window(col("data.date"), "10 days"), col("data.symbol")) \
  .agg(sum(col("data.price")).alias("dj30sum"), count(col("data.price")).alias("dj30ct"))

# Compute the average price over the window
dj30avg = windowedCounts \
  .withColumn("dj30avg", col("dj30sum") / col("dj30ct"))

然后，您需要将dj30avg分开，以生成10天MA和40天MA的移动平均值。您可以使用rolling窗口函数来实现这一点。以下是一个示例代码：

# Compute the 10-day moving average
dj30ma10 = dj30avg \
  .groupBy(col("symbol")) \
  .rolling("10 days", "1 day") \
  .agg(avg(col("dj30avg")).alias("dj30ma10"))

# Compute the 40-day moving average
dj30ma40 = dj30avg \
  .groupBy(col("symbol")) \
  .rolling("40 days", "1 day") \
  .agg(avg(col("dj30avg")).alias("dj30ma40"))

最后，您可以比较两个移动平均线来指示买入和卖出信号。例如，如果10天MA上穿40天MA，则会生成一个买入信号。以下是一个示例代码：

# Generate buy and sell signals based on the moving averages
buySignals = dj30ma10 \
  .join(dj30ma40, ["symbol", "window.start"]) \
  .filter(col("dj30ma10") > col("dj30ma40")) \
  .select(col("symbol"), col("window.start").alias("date"), lit("buy").alias("signal"))

sellSignals = dj30ma10 \
  .join(dj30ma40, ["symbol", "window.start"]) \
  .filter(col("dj30ma10") < col("dj30ma40")) \
  .select(col("symbol"), col("window.start").alias("date"), lit("sell").alias("signal"))

# Union the buy and sell signals
signals = buySignals.union(sellSignals)

# Write the signals to a Kafka topic
signals \
  .writeStream \
  .format("kafka") \
  .option("kafka.bootstrap.servers", "localhost:9092") \
  .option("topic", "trading_signals") \
  .option("checkpointLocation", "/path/to/checkpoint/dir") \
  .start()

这将生成一个包含买入和卖出信号的流，您可以将其写入Kafka主题以供其他应用程序使用。