Question

我正在研究/回测交易系统。

我有一个包含OHLC数据的Pandas数据框，并添加了几个calculated columns，用于识别我将用作启动头寸信号的价格模式。

我现在想添加一个能够跟踪当前净头寸的列。我尝试过使用df.apply（），但是将数据帧本身作为参数而不是行对象传递，就像后者一样，我似乎无法回顾之前的行来确定它们是否导致了任何价格模式： / p>

open_campaigns = []
Campaign = namedtuple('Campaign', 'open position stop')

def calc_position(df):
  # sum of current positions + any new positions

  if entered_long(df):
    open_campaigns.add(
        Campaign(
            calc_long_open(df.High.shift(1)), 
            calc_position_size(df), 
            calc_long_isl(df)
        )
    )

  return sum(campaign.position for campaign in open_campaigns)

def entered_long(df):
  return buy_pattern(df) & (df.High > df.High.shift(1))

df["Position"] = df.apply(lambda row: calc_position(df), axis=1)

但是，这会返回以下错误：

ValueError: ('The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()', u'occurred at index 1997-07-16 08:00:00')

滚动窗口函数似乎很自然，但据我所知，它们只作用于单个时间序列或列，因此无法工作，因为我需要在多个时间点访问多列的值

我该怎么做呢？

Answer 1

这个问题源于NumPy。

def entered_long(df):
  return buy_pattern(df) & (df.High > df.High.shift(1))

entered_long返回一个类似数组的对象。 NumPy拒绝猜测数组是True还是False：

In [48]: x = np.array([ True,  True,  True], dtype=bool)

In [49]: bool(x)

ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

要解决此问题，请使用any或all指定数组为True的含义：

def calc_position(df):
  # sum of current positions + any new positions

  if entered_long(df).any():  # or .all()

如果any()中的任何项都为True，则entered_long(df)方法将返回True。如果all()中的所有项都为True，则entered_long(df)方法将返回True。

如何回顾Pandas数据帧函数调用中的前几行？

1 个答案: