Question

我正在尝试添加显示值为1的列，其中显示交易信号。我已经把以下测试数据放在一起，以显示我想要做的事情。

创建测试数据框：

import pandas as pd
import datetime
index = pd.date_range('2013-1-1',periods=100,freq='30Min')
data = pd.DataFrame(data=list(range(100)), columns=['value'], index=index)

在2013-01-01，我们可以看到在09:30 - 10:30之间，最大值为20，最低值为19。

data.ix['2013-01-01 09:30:00':'2013-01-01 10:30:00']


value
2013-01-01 09:30:00 19
2013-01-01 10:00:00 20
2013-01-01 10:30:00 21

我想创建一个名为“enter_long”和“enter_short”的新列，每天会在hour_1_session（见下文）的最大值或最小值第一次传递时添加1。每天只有一次，因此在同一天的enter_long和enter_short中的1不能为1。

这是所需的输出，并且在当天它在10:30显示的值列是＆gt; hour_1_session的最大值（最长时间为09:30 - 10:30）。为了填充enter_short列'value'，需要＆lt; 19.

                  value enter_long enter_short
2013-01-01 09:30:00 19    0          0
2013-01-01 10:00:00 20    0          0
2013-01-01 10:30:00 21    1          0
2013-01-01 11:00:00 22    0          0
2013-01-01 11:30:00 23    0          0

我可以使用以下内容获取此数据，但我不知道如何根据上述问题添加新的dataframe列：

daystart = '9:30'
hour_1_end = '10:29:59'
dayend = '16:14:59'

hour_1_session = data.between_time(daystart,hour_1_end, include_start=True, include_end=True)
day_session = data.between_time(daystart,dayend, include_start=True, include_end=True)

hour_1_high = hour_1_session['value'].rolling(window=1,freq='D').max()
hour_1_low = hour_1_session['value'].rolling(window=1,freq='D').min()

hour_1_high

2013-01-01    20.0
2013-01-02    68.0
Freq: D, Name: value, dtype: float64

Answer 1

希望这会有所帮助。我在数据生成代码中改变了一点。

import pandas as pd
import random
periods = 48*7
index = pd.date_range('2013-1-1',periods=periods,freq='30Min')
data = pd.DataFrame({'value':[random.randint(0,100)+i/10 for i in range(periods)], 'enter_long':[False]*periods, 'enter_short':[False]*periods}, index=index)
daystart = '9:30'
dayend = '16:14:59'
day_session = data.between_time(daystart,dayend, include_start=True, include_end=True)

day_high = day_session['value'].rolling(window=1,freq='D').max()
day_low = day_session['value'].rolling(window=1,freq='D').min()
print(day_high)

七天的高点

2013-01-01     97.1
2013-01-02    104.9
2013-01-03    109.7
2013-01-04    113.5
2013-01-05    104.3
2013-01-06    121.7
2013-01-07    113.6

同一7天的低点

2013-01-01     9.0
2013-01-02     7.3
2013-01-03    13.5
2013-01-04    18.9
2013-01-05    24.5
2013-01-06    46.6
2013-01-07    42.

查找信号

for i, date in enumerate(day_high.index):
    df_sub=data[data.index.day==date.day]
    d = df_sub[(df_sub.value>day_high[i]) | (df_sub.value<day_low[i])].iloc[0:1]
    try:
        if d.value[0]>day_high[i]:
            data.loc[d.index,'enter_long']=True
        else:
            data.loc[d.index,'enter_short']=True
    except IndexError:
        print("No signals")

print(data[(data['enter_long']==True) | (data['enter_short']==True)])

返回

                    enter_long enter_short  value
2013-01-01 01:30:00      False        True    3.3
2013-01-02 07:30:00       True       False  105.3
2013-01-03 07:30:00      False        True   13.1
2013-01-04 01:00:00      False        True   17.6
2013-01-05 00:00:00      False        True   24.2
2013-01-06 02:00:00       True       False  123.4
2013-01-07 02:00:00       True       False  129.2

熊猫贸易信号栏

1 个答案: