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,
时间: 2024-04-09 07:33:24 浏览: 20
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:
```python
# 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
df_stock为dataframe 当high_winner大于95%时,且buy_signal的值为0时,则sell_signal的值为-1,否则为0
感谢您的补充说明。根据您的描述,我已经更新了代码以符合您的要求。以下是更新后的代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df_stock = pd.read_csv("your_data.csv", parse_dates=["date"])
df_stock.set_index("date", inplace=True)
# 新增字段 bought 和 sold,初始值为 0
df_stock["bought"] = 0
df_stock["sold"] = 0
# 遍历数据集
for index, row in df_stock.iterrows():
low_winner = row["low_winner"]
high_winner = row["high_winner"]
buy_signal = 0
sell_signal = 0
# 判断买入信号
if low_winner < 0.005:
buy_signal = 1
# 判断卖出信号
if high_winner > 0.95:
if buy_signal == 0:
sell_signal = -1
# 更新买入和卖出字段
if buy_signal == 1 and row["bought"] == 0:
df_stock.at[index, "bought"] = 1
if sell_signal == -1 and row["bought"] == 1 and row["sold"] == 0:
df_stock.at[index, "sold"] = -1
# 忽略买入信号
if row["sold"] == -1:
df_stock.at[index, "buy_signal"] = 0
# 打印更新后的数据集
print(df_stock)
```
运行此代码将更新数据集中的 "bought" 和 "sold" 字段,并在最后打印更新后的数据集。根据您的要求,当 "high_winner" 大于95% 且 "buy_signal" 为0 时,"sell_signal" 将设置为-1。
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:
```python
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。
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