请问如何利用pandas函数代替下列代码:def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],0,1) time_day=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],1,0) def VALIDITY(timelist,thedata): datalist1=[] datalist2=[] thedata1=thedata.values for i in range(1,len(timelist)): TFlis=[] for j in range(len(thedata1)): if timelist[i-1]<=thedata1[j][2]<timelist[i]: TFlis.append(thedata1[j][6]) datalist1.append(TFlis) for i in datalist1: datalist2.append((i.count("T"))/len(i)) return datalist2 x1=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_hour, data1))): x1.append(i) x2=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_day, data1))): x2.append(i)

时间: 2023-06-09 22:05:58 浏览: 43
可以使用pandas中的日期范围函数(pd.date_range)替换generate_time_series函数,代码如下: ```python import pandas as pd def VALIDITY(timelist, thedata): datalist1 = [] datalist2 = [] thedata1 = thedata.values for i in range(1, len(timelist)): TFlis = [] for j in range(len(thedata1)): if timelist[i-1] <= thedata1[j][2] < timelist[i]: TFlis.append(thedata1[j][6]) datalist1.append(TFlis) for i in datalist1: datalist2.append((i.count("T"))/len(i)) return datalist2 time_hour = pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq='H') time_day = pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq='D') x1 = range(len(VALIDITY(time_hour, data1))) x2 = range(len(VALIDITY(time_day, data1))) ``` 其中pd.date_range(start, end, freq)可以生成指定范围和频率的时间序列。具体用法可以查看pandas官方文档。

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用pandas函数代替下列代码:def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],0,1) time_day=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],1,0) def VALIDITY(timelist,thedata): datalist1=[] datalist2=[] thedata1=thedata.values for i in range(1,len(timelist)): TFlis=[] for j in range(len(thedata1)): if timelist[i-1]<=thedata1[j][2]<timelist[i]: TFlis.append(thedata1[j][6]) datalist1.append(TFlis) for i in datalist1: datalist2.append((i.count("T"))/len(i)) return datalist2 x1=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_hour, data1))): x1.append(i) x2=[] for i in range(0,len(VALIDITY(time_day, data1))): x2.append(i) plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.figure(figsize=(10,5)) plt.title('一周时间内的小时有效性时序图') plt.plot(x1,VALIDITY(time_hour, data1),color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x1),24),['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show() plt.figure(figsize=(10,5)) plt.title('一周时间内的日有效性时序图') plt.plot(x2,VALIDITY(time_day, data1),color='k') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('有效性') plt.xticks(np.arange(0,len(x2)),['2010-04-18','2010-04-19','2010-04-20','2010-04-21','2010-04-22','2010-04-23','2010-04-24']) plt.show()

import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)运行有错误

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