遍历df_stock数据集中的每一行： 注意： 1、如果当前行的"buy_signal"字段为1且"bought"字段为0，则将对应行的"bought"字段设置为1，表示已购买。直到sell_signal字段的值为1为止。buy_price 为当天的收盘价。 2、从bought值为1开始，每天都核对下当天的最低价相较于buy_price，如果下跌幅度超过5%，则卖出，bought变成0，

你可以使用以下代码来遍历`df_stock`数据集中的每一行，并按照要求进行操作：

# 初始值
bought = 0
buy_price = 0

# 遍历每一行
for index, row in df_stock.iterrows():
    # 如果当前行的"buy_signal"字段为1且"bought"字段为0，则设置"bought"字段为1，并记录买入价格
    if row["buy_signal"] == 1 and bought == 0:
        bought = 1
        buy_price = row["close_price"]
    # 如果已购买并且当天的最低价相较于买入价格下跌超过5%，则卖出并重置bought值为0
    if bought == 1 and row["low_price"] < buy_price * 0.95:
        bought = 0
        # 进行卖出操作，可以根据需要添加相关代码
        
    # 如果当前行的"sell_signal"字段为1，则重置bought值为0
    if row["sell_signal"] == 1:
        bought = 0

请注意，上述代码中的卖出操作部分需要根据实际需求进行完善。这里只是一个示例，在卖出时可以添加相应的代码来执行卖出操作。

相关问题

下面这段代码是否有错误，或者不是最新格式：for i in range(len(df_stock)): # 判断是否买入 if df_stock.loc[i, 'buy_signal'] == 1 and bought == 0: buy_price = df_stock.loc[i, 'close'] # 以当天收盘价买入 df_stock.loc[i, 'bought'] = 1 # 标记已购买 bought = 1

这段代码没有明显的错误，但是可以进行一些改进。以下是改进的建议：

for i in range(len(df_stock)):
    # 判断是否买入
    if df_stock.at[i, 'buy_signal'] == 1 and bought == 0:
        buy_price = df_stock.at[i, 'close']  # 以当天收盘价买入
        df_stock.at[i, 'bought'] = 1  # 标记已购买
        bought = 1

改进的地方包括：
- 使用`at`方法替代`loc`方法，因为`at`方法更适合单个元素的访问，可以提高代码的执行效率。
- 将索引操作`[]`改为`at`方法，以避免返回Series对象而直接返回标量值。

请注意，这只是对代码进行了一些细微的改进，如果代码在其他方面有问题，还需要根据具体情况进行修改。

python df_stock的index为时间，还有10个字段：开盘价 ，收盘价 ，最高价 ，最低价，open_winner， high_winner， low_winner close_winner，buy_signal ，sell_signal。 当buy_signal的值为1的时候为买入信号，sell_signal的值为-1时为卖出信号。买入价和卖出价都已“收盘价”计算。 注意： 1、先买入，然后才能卖出。如果确认买入，增加字段‘bought’，值为1，其余为0，， 如果确认卖出，新增‘sold

抱歉，我可能理解错了您的问题。您是否想知道如何根据上述条件对DataFrame进行操作？如果是这样，您可以按照以下步骤进行：

1. 首先，创建一个名为`bought`的新列，并将其初始化为0。
`df_stock['bought'] = 0`

2. 然后，使用条件语句将`bought`列中相应位置的值设置为1。
`df_stock.loc[df_stock['buy_signal'] == 1, 'bought'] = 1`

3. 创建一个名为`sold`的新列，并将其初始化为0。
`df_stock['sold'] = 0`

4. 使用条件语句将`sold`列中相应位置的值设置为1。
`df_stock.loc[df_stock['sell_signal'] == -1, 'sold'] = 1`

这样，您就可以根据买入信号和卖出信号来更新`bought`和`sold`列的值了。

注意：以上代码假设您的DataFrame变量名为`df_stock`，请根据您的实际情况进行相应更改。