我的主程序从服务器收集报价数据并将这些数据存储在文本文件中。数据框中的示例数据如下所示:
SYMBOL_N PRICE DATE TIME VOLUME
35324399 92.31 02/11/18 12:45:26 108856
35324399 92.32 02/11/18 12:45:26 108865
35324399 92.32 02/11/18 12:46:27 108896
35324399 92.38 02/11/18 12:46:28 108932
35324399 92.45 02/11/18 12:47:28 108988
35324399 92.48 02/11/18 12:47:30 109132
35324399 92.52 02/11/18 12:47:52 109256
35324399 92.57 02/11/18 12:48:31 109288
...
...
35324400 76.62 02/11/18 12:45:22 104569
35324400 76.66 02/11/18 12:46:33 104582
35324400 76.68 02/11/18 12:47:06 104602
35324400 76.68 02/11/18 12:47:12 104645
35324400 76.71 02/11/18 12:47:28 104724
35324400 76.74 02/11/18 12:48:29 104944
35324400 76.77 02/11/18 12:48:36 105074
35324400 76.79 02/11/18 12:48:42 106988
数据框中有多个令牌。 我想将这些数据转换为指定时间范围(例如1分钟,3分钟,5分钟)的OHLCV烛台。同样,在上述时间范围内,OHLCV烛台中的体积应为最大体积(先前蜡烛-当前蜡烛)之差。
请帮助。
答案 0 :(得分:1)
这可以通过resample完成。
我首先按照您的要求计算了体积,但我认为您实际上需要当前蜡烛的最大值与先前蜡烛的最大值之间的差。这是代码:
timeframe = '1min'
tick_data['DATETIME'] = pd.to_datetime(tick_data['DATE'] + ' ' + tick_data['TIME'])
tick_data.set_index('DATETIME', inplace=True)
ohlcv_data = pd.DataFrame(columns=[
'SYMBOL_N',
'open',
'high',
'low',
'close',
'volume'])
for symbol in tick_data['SYMBOL_N'].unique():
ohlcv_symbol = tick_data.loc[tick_data['SYMBOL_N'] == symbol, 'PRICE'].resample(timeframe).ohlc()
ohlcv_symbol['SYMBOL_N'] = symbol
ohlcv_symbol['volume'] = (tick_data.loc[tick_data['SYMBOL_N'] == symbol, 'VOLUME'].resample(timeframe).max() - tick_data.loc[tick_data['SYMBOL_N'] == symbol, 'VOLUME'].resample(timeframe).max().shift(1))
ohlcv_data = ohlcv_data.append(ohlcv_symbol, sort=False)
print(ohlcv_data)
这是结果:
SYMBOL_N open high low close volume
2018-02-11 12:45:00 35324399 92.31 92.32 92.31 92.32 NaN
2018-02-11 12:46:00 35324399 92.32 92.38 92.32 92.38 67.0
2018-02-11 12:47:00 35324399 92.45 92.52 92.45 92.52 324.0
2018-02-11 12:48:00 35324399 92.57 92.57 92.57 92.57 32.0
2018-02-11 12:45:00 35324400 76.62 76.62 76.62 76.62 NaN
2018-02-11 12:46:00 35324400 76.66 76.66 76.66 76.66 13.0
2018-02-11 12:47:00 35324400 76.68 76.71 76.68 76.71 142.0
2018-02-11 12:48:00 35324400 76.74 76.79 76.74 76.79 2264.0