python dataframe 每日最后一个k

对于Python的DataFrame，如果想要获取每日的最后一个k，可以使用resample方法和last方法。假设DataFrame中有一个日期时间列和一个k列，可以按照日期时间列进行重采样，并使用last方法获取每日的最后一个k值。具体代码如下：

df.resample('D', on='datetime').last()['k']

其中，'D'表示按天进行重采样，'datetime'表示日期时间列名，'k'表示k列名。最终的结果是一个Series，其中每个值表示每日最后一个k值。

相关问题

ironpython 股票k线

IronPython是一个运行在.NET平台上的Python编程语言实现。在股票市场中，K线是股票价格图形的一种表现形式，记录了一定时间范围内的股票开盘价、收盘价、最高价和最低价等信息。

要使用IronPython绘制股票的K线图，可以通过以下几个步骤来完成：

1. 导入相应的库和模块：
首先，需要导入可实现数据分析和图形绘制的库和模块，如Pandas、Numpy和Matplotlib等。

2. 获取股票数据：
可以通过网络接口或者本地文件获取股票数据，例如使用Pandas库的Datareader模块来获取在线股票数据。将所获取的数据存储为DataFrame对象，方便后续的数据处理和可视化。

3. 数据预处理：
对获取的股票数据进行必要的处理和清洗，例如去除空值或者异常值等。可以使用Pandas库提供的各种数据处理函数来完成这一步骤。

4. 绘制K线图：
使用Matplotlib库来绘制K线图，首先将数据按照时间排序，并将每一天的开盘价、收盘价、最高价和最低价等数据以矩形的形式绘制在图表上。可以设置不同颜色的矩形来表示股价上涨或者下跌的情况，并在图表上标注相应的价格。

5. 添加其他图形元素：
可以根据需要添加其他的图形元素，如均线、交易量等。均线可以用于显示股价的趋势，交易量可以用柱状图的形式表示每日的成交量。

6. 设置图表属性：
设置图表的标题、坐标轴标签、刻度线和图例等属性，使图表更加直观和易懂。

最后，通过调用Matplotlib库的显示函数，将生成的K线图展示在屏幕上。这样就可以使用IronPython绘制股票的K线图了。

用python写一个量化交易策略

量化交易策略是基于历史数据和统计分析等方法，通过编写程序自动化买卖股票的一种交易方式。以下是一个简单的Python量化交易策略代码示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='date', parse_dates=True)
close_price = data['close']

# 计算移动平均线
ma5 = close_price.rolling(window=5).mean()
ma20 = close_price.rolling(window=20).mean()

# 计算收益率
returns = close_price.pct_change()

# 计算策略信号
signals = pd.DataFrame(index=close_price.index)
signals['signal'] = 0.0
signals['ma5'] = ma5
signals['ma20'] = ma20
signals['signal'][5:] = np.where(signals['ma5'][5:] > signals['ma20'][5:], 1.0, 0.0)

# 计算持仓
positions = signals['signal'].diff()

# 计算收益
portfolio = pd.DataFrame(index=close_price.index)
portfolio['position'] = signals['signal']
portfolio['close'] = close_price
portfolio['returns'] = returns
portfolio['strategy'] = portfolio['position'].shift(1) * portfolio['returns']

# 绘制收益曲线
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111, ylabel='Price')
close_price.plot(ax=ax1, color='r', lw=2.)
ma5.plot(ax=ax1, color='g', lw=2.)
ma20.plot(ax=ax1, color='b', lw=2.)

ax2 = ax1.twinx()
portfolio['strategy'].cumsum().plot(ax=ax2, color='k', lw=2.)

plt.show()

在这个示例中，我们首先导入历史数据，并使用移动平均线策略计算交易信号。然后，我们根据信号计算持仓，并计算每日收益和策略收益。最后，我们绘制股票价格、移动平均线和策略收益曲线的比较图。

请注意，这只是一个简单的示例，实际上编写量化交易策略需要深入了解市场和各种因素的影响，以及使用更加复杂的统计分析和机器学习方法。