Блог

Главная - Вопросы по программированию - Получите минимальную дневную цену акций (LOD) для неполного дневного бара, используя данные минутного бара (несколько акций, несколько сеансов в одном df) с предупреждением о копировании

Получите минимальную дневную цену акций (LOD) для неполного дневного бара, используя данные минутного бара (несколько акций, несколько сеансов в одном df) с предупреждением о копировании

#pandas #dataframe #loops #stockquotes #ohlc

Вопрос:

У меня есть рамка данных с минутными данными для нескольких акций, каждая акция имеет несколько сеансов. См. Пример ниже

          Symbol            Time     Open    High    Low  Close  Volume  LOD
2724312   AEHR 2019-09-23 09:31:00   1.42   1.42   1.42   1.42     200  NaN
2724313   AEHR 2019-09-23 09:43:00   1.35   1.35   1.34   1.34    6062  NaN
2724314   AEHR 2019-09-23 09:58:00   1.35   1.35   1.29   1.30    8665  NaN
2724315   AEHR 2019-09-23 09:59:00   1.32   1.32   1.32   1.32     100  NaN
2724316   AEHR 2019-09-23 10:00:00   1.35   1.35   1.35   1.35     400  NaN
...        ...                 ...    ...    ...    ...    ...     ...  ...
4266341     ZI 2021-09-10 15:56:00  63.08  63.16  63.08  63.15   18205  NaN
4266342     ZI 2021-09-10 15:57:00  63.14  63.14  63.07  63.07   19355  NaN
4266343     ZI 2021-09-10 15:58:00  63.07  63.12  63.07  63.10   16650  NaN
4266344     ZI 2021-09-10 15:59:00  63.09  63.12  63.06  63.11   25775  NaN
4266345     ZI 2021-09-10 16:00:00  63.11  63.17  63.11  63.17   28578  NaN

Мне нужен минимум дня(LOD) для сеанса (9:30-4 вечера) до времени в каждой строке.

Заполненный df должен выглядеть следующим образом

          Symbol            Time     Open    High    Low  Close  Volume  LOD
2724312   AEHR 2019-09-23 09:31:00   1.42   1.42   1.42   1.42     200  1.42   
2724313   AEHR 2019-09-23 09:43:00   1.35   1.35   1.34   1.34    6062  1.34   
2724314   AEHR 2019-09-23 09:58:00   1.35   1.35   1.29   1.30    8665  1.29   
2724315   AEHR 2019-09-23 09:59:00   1.32   1.32   1.32   1.32     100  1.29   
2724316   AEHR 2019-09-23 10:00:00   1.35   1.35   1.35   1.35     400  1.29   
...        ...                 ...    ...    ...    ...    ...     ...  ...
4266341     ZI 2021-09-10 15:56:00  63.08  63.16  63.08  63.15   18205  63.08  
4266342     ZI 2021-09-10 15:57:00  63.14  63.14  63.07  63.07   19355  63.07  
4266343     ZI 2021-09-10 15:58:00  63.07  63.12  63.07  63.10   16650  63.07  
4266344     ZI 2021-09-10 15:59:00  63.09  63.12  63.06  63.11   25775  63.06  
4266345     ZI 2021-09-10 16:00:00  63.11  63.17  63.11  63.17   28578  63.06

Мое текущее решение

 prev_symbol = "WXYZ"
prev_low = 10000000
prev_session = datetime.date(1920, 1, 1)
session_start = 1

for i, row in df.iterrows():
    current_session = (df['Time'].iloc[i]).time()
    current_symbol = df['Symbol'].iloc[i]
    if current_symbol == prev_symbol:
        if current_session == prev_session:
            sesh_low = df.iloc[session_start:i, 'Low'].min()
            df.at[i, 'LOD'] = sesh_low
        else:
            df.at[i, 'LOD'] = df.at[i, 'Low']
            prev_session = current_session
            session_start = i
    else:
        df.at[i, 'LOD'] = df.at[i, 'Low']
        prev_symbol = current_symbol
        prev_session = current_session
        session_start = i

Это возвращает SettingWithCopyWarning ошибку. Пожалуйста, помогите

Ответ №1:

Вы можете попробовать .groupby() .expanding() :

 # if you have values already converted/sorted, skip:
# df["Time"] = pd.to_datetime(df["Time"])
# df = df.sort_values(by=["Symbol", "Time"])

df["LOD"] = df.groupby("Symbol")["Low"].expanding().min().values
print(df)

С принтами:

         Symbol                 Time   Open   High    Low  Close  Volume    LOD
2724312   AEHR  2019-09-23 09:31:00   1.42   1.42   1.42   1.42     200   1.42
2724313   AEHR  2019-09-23 09:43:00   1.35   1.35   1.34   1.34    6062   1.34
2724314   AEHR  2019-09-23 09:58:00   1.35   1.35   1.29   1.30    8665   1.29
2724315   AEHR  2019-09-23 09:59:00   1.32   1.32   1.32   1.32     100   1.29
2724316   AEHR  2019-09-23 10:00:00   1.35   1.35   1.35   1.35     400   1.29
4266341     ZI  2021-09-10 15:56:00  63.08  63.16  63.08  63.15   18205  63.08
4266342     ZI  2021-09-10 15:57:00  63.14  63.14  63.07  63.07   19355  63.07
4266343     ZI  2021-09-10 15:58:00  63.07  63.12  63.07  63.10   16650  63.07
4266344     ZI  2021-09-10 15:59:00  63.09  63.12  63.06  63.11   25775  63.06
4266345     ZI  2021-09-10 16:00:00  63.11  63.17  63.11  63.17   28578  63.06

Комментарии:

1. извините, как бы вы объяснили разные сеансы в одном и том же тикере. Это решение, по-видимому, находит минимальное значение, охватывающее все сеансы для символа. Один сеанс длится с 9:30 до 4:00 каждый день

2. @AnthonyShi Вы можете создать «временную» колонку, идентифицирующую различные сеансы и группу по «Символу» и этой колонке. Что-то в духе df.groupby(["Symbol", "temporary column name"])["Low"].expanding().min()

Метки: , ,