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。