解释df.iloc[-1]['ma60']> df.iloc[-2]['ma60']

时间: 2023-10-29 11:07:30 浏览: 85
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pandas数据选取：df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]

这是一个IT类问题，我可以回答。这段代码涉及到 pandas 库中 DataFrame 对象的使用。其中，df 是一个 DataFrame 对象，iloc 方法用于通过行号或列号进行索引，-1 表示最后一行，['ma60'] 表示取该行 ma60 这一列的值。因此，df.iloc[-1]['ma60'] 表示获取 DataFrame 对象 df 中最后一行的 ma60 列的值。同理，df.iloc[-2]['ma60'] 表示获取 DataFrame 对象 df 中倒数第二行的 ma60 列的值。通过比较这两个值的大小，判断最后一行的 ma60 是否大于倒数第二行的 ma60。
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pandasdb-0.0.28.macosx-10.9-x86_64.tar.gz

例如，df.dropna()用于删除含有缺失值的行，df.fillna(value)则用于填充缺失值。 5. **数据操作** DataFrame提供了丰富的数据操作方法，如合并（concat(), merge())、切片（loc[]和iloc[]）、排序（...

# ===策略参数 # n代表取平均线和标准差的参数 # m代表标准差的倍数 n = int(para[0]) m = para[1] ma_n = para[2] # MA指标的参数 # ===计算指标 # 计算均线 df['median'] = df['close'].rolling(n).mean() # 此处只计算最后几行的均线值，因为没有加min_period参数 median = df.iloc[-1]['median'] median2 = df.iloc[-2]['median'] # 计算标准差，使用无偏估计 df['std'] = df['close'].rolling(n, min_periods=1).std(ddof=1) # 计算上下轨道，加入波动率因子 volatility_factor = 2 # 波动率因子，可以根据实际情况调整 df['upper'] = median + volatility_factor * df['std'] df['lower'] = median - volatility_factor * df['std'] # ===计算MA指标 df['MA'] = df['close'].rolling(ma_n).mean() ma = df.iloc[-1]['MA'] ma2 = df.iloc[-2]['MA'] # ===寻找交易信号 signal = 0 close = df.iloc[-1]['close'] close2 = df.iloc[-2]['close'] std = df.iloc[-1]['std'] # 找出做多信号 if (close > df.iloc[-1]['upper']) and (close2 <= df.iloc[-2]['upper']) and (close > ma) and (close2 <= ma2) and (std < volatility_factor * ma): signal = 1 # 找出做空信号 elif (close < df.iloc[-1]['lower']) and (close2 >= df.iloc[-2]['lower']) and (close < ma) and (close2 >= ma2) and (std < volatility_factor * ma): signal = -1 # 找出平仓信号 elif ((close < median) and (close2 >= median2)) or ((close > median) and (close2 <= median2)): signal = 0 return signal

这段代码看起来像是一个基于布林带和均线的交易策略，大致的思路是：计算收盘价的均线和标准差，根据均线和标准差计算上下轨道，然后根据收盘价穿越上下轨道以及均线的情况来判断是否有做多或做空信号，同时也判断...

# ===策略参数 # n代表取平均线和标准差的参数 # m代表标准差的倍数 n = int(para[0]) m = para[1] ma_n = para[2] # MA指标的参数 # ===计算指标 # 计算均线 df['median'] = df['close'].rolling(n).mean() # 此处只计算最后几行的均线值，因为没有加min_period参数 median = df.iloc[-1]['median'] median2 = df.iloc[-2]['median'] # 计算标准差 df['std'] = df['close'].rolling(n).std(ddof=0) # ddof代表标准差自由度，只计算最后几行的均线值，因为没有加min_period参数 std = df.iloc[-1]['std'] std2 = df.iloc[-2]['std'] # 计算上轨、下轨道 upper = median + m * std lower = median - m * std upper2 = median2 + m * std2 lower2 = median2 - m * std2 # ===计算MA指标 df['MA'] = df['close'].rolling(ma_n).mean() ma = df.iloc[-1]['MA'] ma2 = df.iloc[-2]['MA'] # ===寻找交易信号 signal = None close = df.iloc[-1]['close'] close2 = df.iloc[-2]['close'] # 找出做多信号 if (close > upper) and (close2 <= upper2) and (close > ma) and (close2 <= ma2): signal = 1 # 找出做空信号 elif (close < lower) and (close2 >= lower2) and (close < ma) and (close2 >= ma2): signal = -1 # 找出做多平仓信号 elif (close < median) and (close2 >= median2): signal = 0 # 找出做空平仓信号 elif (close > median) and (close2 <= median2): signal = 0 return signal以上代码加入波动率来过滤信号

if (close > upper) and (close2 <= upper2) and (close > ma) and (close2 <= ma2) and (std * ma): signal = 1 # 找出做空信号 elif (close ) and (close2 >= lower2) and (close < ma) and (close2 >= ma2) and...

# ===策略参数 # n代表取平均线和标准差的参数 # m代表标准差的倍数 n = int(para[0]) m = para[1] # ===计算指标 # 计算均线 df['median'] = df['close'].rolling(n).mean() # 此处只计算最后几行的均线值，因为没有加min_period参数 median = df.iloc[-1]['median'] median2 = df.iloc[-2]['median'] # 计算标准差 df['std'] = df['close'].rolling(n).std(ddof=0) # ddof代表标准差自由度，只计算最后几行的均线值，因为没有加min_period参数 std = df.iloc[-1]['std'] std2 = df.iloc[-2]['std'] # 计算上轨、下轨道 upper = median + m * std lower = median - m * std upper2 = median2 + m * std2 lower2 = median2 - m * std2 # ===寻找交易信号 signal = None close = df.iloc[-1]['close'] close2 = df.iloc[-2]['close'] # 找出做多信号 if (close > upper) and (close2 <= upper2): signal = 1 # 找出做空信号 elif (close < lower) and (close2 >= lower2): signal = -1 # 找出做多平仓信号 elif (close < median) and (close2 >= median2): signal = 0 # 找出做空平仓信号 elif (close > median) and (close2 <= median2): signal = 0 return signal以上代码加入MA指标过滤交易信号

ma2 = df.iloc[-2]['MA'] # ===寻找交易信号 signal = None close = df.iloc[-1]['close'] close2 = df.iloc[-2]['close'] # 找出做多信号 if (close > upper) and (close2 <= upper2) and (close > ma) and ...

def real_signal_simple_bolling(df, now_pos, avg_price, para=[200, 2]): n = int(para[0]) m = para[1] df['median'] = df['close'].rolling(n).mean() median = df.iloc[-1]['median'] median2 = df.iloc[-2]['median'] # 计算标准差 df['std'] = df['close'].rolling(n).std(ddof=0) std = df.iloc[-1]['std'] std2 = df.iloc[-2]['std'] # 计算上轨、下轨道 upper = median + m * std lower = median - m * std upper2 = median2 + m * std2 lower2 = median2 - m * std2 # ===寻找交易信号 signal = None close = df.iloc[-1]['close'] close2 = df.iloc[-2]['close'] # 找出做多信号 if (close > upper) and (close2 <= upper2): signal = 1 # 找出做空信号 elif (close < lower) and (close2 >= lower2): signal = -1 # 找出做多平仓信号 elif (close < median) and (close2 >= median2): signal = 0 # 找出做空平仓信号 elif (close > median) and (close2 <= median2): signal = 0 return signal以上代码加入下列逻辑代码，通过判断当前收盘价是否超过布林带上轨、成交量是否超过阈值以及当前成交量是否高于成交量移动平均值来判断是否买入或卖出

if df.iloc[-1]['volume'] > df.iloc[-1]['vol_ma']: now_pos += signal elif signal == -1: # 判断当前成交量是否高于成交量移动平均值 if df.iloc[-1]['volume'] > df.iloc[-1]['vol_ma']: now_pos += ...

# ===策略参数 # n代表取平均线和标准差的参数 # m代表标准差的倍数 n = int(para[0]) m = para[1] ma_n = para[2] # MA指标的参数 # ===计算指标 # 计算均线 df['median'] = df['close'].rolling(n).mean() # 此处只计算最后几行的均线值，因为没有加min_period参数 median = df.iloc[-1]['median'] median2 = df.iloc[-2]['median'] # 计算标准差，使用无偏估计 df['std'] = df['close'].rolling(n, min_periods=1).std(ddof=1) # 计算上下轨道，加入波动率因子 volatility_factor = 2 # 波动率因子，可以根据实际情况调整 df['upper'] = df['median'] + volatility_factor * df['std'] df['lower'] = df['median'] - volatility_factor * df['std'] # ===计算MA指标 df['MA'] = df['close'].rolling(ma_n).mean() ma = df.iloc[-1]['MA'] ma2 = df.iloc[-2]['MA'] # ===寻找交易信号 signal = None close = df.iloc[-1]['close'] close2 = df.iloc[-2]['close'] # 找出做多信号 if (close > upper) and (close2 <= upper2) and (close > ma) and (close2 <= ma2) and (std < volatility_factor * ma): signal = 1 # 找出做空信号 elif (close < lower) and (close2 >= lower2) and (close < ma) and (close2 >= ma2) and (std < volatility_factor * ma): signal = -1 # 找出做多平仓信号 elif (close < median) and (close2 >= median2): signal = 0 # 找出做空平仓信号 elif (close > median) and (close2 <= median2): signal = 0 return signal将以上代码修改正确

if (close > df.iloc[-1]['upper']) and (close2 <= df.iloc[-2]['upper']) and (close > ma) and (close2 <= ma2) and (std * ma): signal = 1 # 找出做空信号 elif (close < df.iloc[-1]['lower']) and (close2 ...

python中60分钟周期下MA60>MA120>MA250,30分钟周期下MA60>MA120>MA250,15分钟周期下MA60>MA120>MA250 用python怎么写代码

if ma60_60.iloc[-1] > ma120_60.iloc[-1] and ma120_60.iloc[-1] > ma250_60.iloc[-1]: print("60分钟周期满足条件") # 计算30分钟MA df_30 = df.resample('30T').last() ma60_30 = ta.SMA(df_30['close'], time...

from datetime import datetime import backtrader as bt # 升级到最新版 import matplotlib.pyplot as plt # 由于 Backtrader 的问题，此处要求 pip install matplotlib==3.2.2 import akshare as ak # 升级到最新版 import pandas as pd plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 利用 AKShare 获取股票的后复权数据，这里只获取前 6 列 stock_hfq_df = ak.stock_zh_a_hist(symbol="601916", adjust="hfq").iloc[:, :6] # 处理字段命名，以符合 Backtrader 的要求 stock_hfq_df.columns = [ 'date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', ] # 把 date 作为日期索引，以符合 Backtrader 的要求 stock_hfq_df.index = pd.to_datetime(stock_hfq_df['date']) 如何画出数据源的K线图,标示（20，50，200）MA线的代码是

以下是画出数据源的K线图并标示（20，50，200）MA线的代码： # 定义 Backtrader 中的数据源 data = bt.feeds.PandasData(dataname=stock_hfq_df) # 初始化 Cerebro 对象 cerebro = bt.Cerebro() # 添加数据源...

python中日周期下MA60>MA120>MA250,60分钟周期下MA6O>MA120 >MA250,30分钟周期下MA60>MA120 ＞MA250,15分钟周期下MA6O>MA 120 >MA250 用python怎么写代码

if df['MA60'].iloc[-1] > df['MA120'].iloc[-1] > df['MA250'].iloc[-1]: print('日周期下MA60>MA120>MA250') if df['MA60'].iloc[-2] > df['MA120'].iloc[-2] > df['MA250'].iloc[-2]: print('60分钟周期下MA60>...
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TA-Lib的whl文件

if df.iloc[-1]['MACD'] > df.iloc[-1]['Signal']: print("买入信号") else: print("卖出信号") 请注意，虽然TA-Lib提供了丰富的技术分析功能，但技术指标只是分析的一部分，不能完全依赖它们来做出交易决策...

在如下代码基础上进行修改，import pandas as pd import mplfinance as mpf df = pd.read_csv('TSLA.csv', index_col=0, parse_dates=True).sort_index() df['MA'] = df['Close'].rolling(window=20).mean() # 切分数据并计算移动平均线 slices = [df.iloc[i:i+20].fillna(method='ffill').fillna(method='bfill') for i in range(0, len(df), 20)] # 循环绘制OHLC图 for i in range(len(slices)): mpf.plot(slices[i], type='ohlc', volume=True, addplot=mpf.make_addplot(slices[i]['MA'], color='w'), figscale=1.5, style='nightclouds') # 显示图表 mpf.show()，将交易量的显示颜色改为白色，将图片网格取消，X Y轴坐标取消，画布与数据顶部和尾部相连

slices = [df.iloc[i:i+20].fillna(method='ffill').fillna(method='bfill') for i in range(0, len(df), 20)] # 循环绘制OHLC图 for i in range(len(slices)): mpf.plot(slices[i], type='ohlc', volume=True,...

用Python写一个程序 可以自动实时找出当天符合下列要求的个股 60分钟周期MA60>MA120>MA250的个股的程序

if df.iloc[-1]['MA60'] > df.iloc[-1]['MA120'] > df.iloc[-1]['MA250']: return True else: return False # 遍历股票列表，找出符合条件的股票 result = [] for stock_code in stock_list: if is_meet_...

param = {'num_leaves': 31, 'min_data_in_leaf': 20, 'objective': 'binary', 'learning_rate': 0.06, "boosting": "gbdt", "metric": 'None', "verbosity": -1} trn_data = lgb.Dataset(trn, trn_label) val_data = lgb.Dataset(val, val_label) num_round = 666 # clf = lgb.train(param, trn_data, num_round, valid_sets=[trn_data, val_data], verbose_eval=100, # early_stopping_rounds=300, feval=win_score_eval) clf = lgb.train(param, trn_data, num_round) # oof_lgb = clf.predict(val, num_iteration=clf.best_iteration) test_lgb = clf.predict(test, num_iteration=clf.best_iteration)thresh_hold = 0.5 oof_test_final = test_lgb >= thresh_hold print(metrics.accuracy_score(test_label, oof_test_final)) print(metrics.confusion_matrix(test_label, oof_test_final)) tp = np.sum(((oof_test_final == 1) & (test_label == 1))) pp = np.sum(oof_test_final == 1) print('accuracy1:%.3f'% (tp/(pp)))test_postive_idx = np.argwhere(oof_test_final == True).reshape(-1) # test_postive_idx = list(range(len(oof_test_final))) test_all_idx = np.argwhere(np.array(test_data_idx)).reshape(-1) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date'].map(date_map) stock_info['trade_date_id'] = stock_info['trade_date_id'] + 1tmp_col = ['ts_code', 'trade_date', 'trade_date_id', 'open', 'high', 'low', 'close', 'ma5', 'ma13', 'ma21', 'label_final', 'name'] stock_info.iloc[test_all_idx[test_postive_idx]] tmp_df = stock_info[tmp_col].iloc[test_all_idx[test_postive_idx]].reset_index() tmp_df['label_prob'] = test_lgb[test_postive_idx] tmp_df['is_limit_up'] = tmp_df['close'] == tmp_df['high'] buy_df = tmp_df[(tmp_df['is_limit_up']==False)].reset_index() buy_df.drop(['index', 'level_0'], axis=1, inplace=True)buy_df['buy_flag'] = 1 stock_info_copy['sell_flag'] = 0tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_min+1) close1 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0] test_date_max = 20220829 tmp_idx = (index_df['trade_date'] == test_date_max) close2 = index_df[tmp_idx]['close'].values[0]tmp_idx = (stock_info_copy['trade_date'] >= test_date_min) & (stock_info_copy['trade_date'] <= test_date_max) tmp_df = stock_info_copy[tmp_idx].reset_index(drop=True)from imp import reload import Account reload(Account) money_init = 200000 account = Account.Account(money_init, max_hold_period=20, stop_loss_rate=-0.07, stop_profit_rate=0.12) account.BackTest(buy_df, tmp_df, index_df, buy_price='open')tmp_df2 = buy_df[['ts_code', 'trade_date', 'label_prob', 'label_final']] tmp_df2 = tmp_df2.rename(columns={'trade_date':'buy_date'}) tmp_df = account.info tmp_df['buy_date'] = tmp_df['buy_date'].apply(lambda x: int(x)) tmp_df = tmp_df.merge(tmp_df2, on=['ts_code', 'buy_date'], how='left')最终的tmp_df是什么？tmp_df[tmp_df['label_final']==1]又选取了什么股票？

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在python中有三个if条件语句根据60分钟周期30分钟周期15分钟周期中（MA60>MA120>MA250)均线多头排列选择A股所有股票，如果符合条件就print输出符合条件的股票代码和名称还有此股票所属的同花顺行业以及输出时的时间，这样的话应该怎么编写一个python代码

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python 程序用导入的txt数据表的前两行，画一个电流（mA）与电压（V）（x轴从0到0.7）的图

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