以一定的价格百分比创建新功能

编程问答 2022-06-11

问题描述

我正在研究外汇分类问题，需要在创建以下详细功能方面的帮助，我在下面共享了我的代码，并随附了图片，以直观地了解当前问题。

功能： open同类关闭 （如果打开= 1，则关闭正负2点，否则为0）

功能： opencloselow （如果打开和关闭均大于蜡烛大小的90％，则为1，否则为0）

功能： openclosehigh （如果打开和关闭均小于蜡烛尺寸的10％，则为1，否则为0）

我的代码：

data['opensimilarclose'] = np.where(data.Open-data.Close<=0.02,1,0)

data['openclosehigh'] = np.where((abs(data.Close-data.Low)>=abs(data.High-data.Low)*0.9 and ()),0)

data['opencloselow'] = np.where(abs(data.Close-data.Low)<=abs(data.High-data.Low)*0.1,0)

请在下面找到数据样本： 

Date    Timestamp   Open    High    Low Close   Volume
2004-01-01  00:00:00    414.92199999999997  414.92199999999997  414.23199999999997  414.55800000000005  0.738269000896253
2004-01-02  00:00:00    414.32199999999995  416.098 413.86699999999996  415.395 3.82642700810902
2004-01-04  00:00:00    414.278 414.69800000000004  414.096 414.444 0.0564850000591832
2004-01-05  00:00:00    415.376 423.981 414.23400000000004  421.89300000000003  10.4188560213806
2004-01-06  00:00:00    422.332 430.17800000000005  420.07800000000003  421.777 11.182643023759699
2004-01-07  00:00:00    420.773 424.121 418.974 419.626 11.956311026187901
2004-01-08  00:00:00    419.574 424.798 416.27  423.298 12.439296027514501
2004-01-09  00:00:00    423.298 426.897 419.42699999999996  425.404 9.2499640192309
2004-01-11  00:00:00    426.49800000000005  426.49800000000005  425.876 426.23  0.0673800002332428
2004-01-12  00:00:00    425.853 428.459 422.219 424.598 10.6995250192995
2004-01-13  00:00:00    424.598 426.395 421.651 423.69800000000004  11.1990780260712
2004-01-14  00:00:00    423.389 424.397 416.78  419.298 10.835633025399101
2004-01-15  00:00:00    418.98  421.098 406.906 408.44699999999995  12.266192030985598
2004-01-16  00:00:00    408.546 410.398 404.43300000000005  406.298 9.26100601695725
2004-01-18  00:00:00    405.842 406.098 405.543 405.75300000000004  0.0658050001220545
2004-01-19  00:00:00    407.18800000000005  408.68300000000005  405.402 406.751 5.688531011830491
2004-01-20  00:00:00    406.449 412.69699999999995  404.417 411.921 10.6885030245794
2004-01-21  00:00:00    411.99800000000005  412.91  406.721 409.832 10.672994028404
2004-01-22  00:00:00    410.043 412.69800000000004  407.216 409.033 9.949593026152801
2004-01-23  00:00:00    409.398 412.29699999999997  405.461 407.398 8.921345019130971

enter image description here

解决方法

您的代码中几乎没有小错误：

  1. 您仅检查Open-Close是否小于0.02，并且忘记检查绝对值（如果open = 5和close = 8仍然小于0.02）
  2. “ openclosehigh”和“ opencloselow”在您的代码中与您假定的不同。仅考虑收盘价。

我个人更喜欢直接使用熊猫而不是where，因为它是不必要的-您的情况很简单。

检查以下示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"Open": [4,3.6,7,6],"Close": [4.1,3.5,6.7,6.8],"High": [4.12,7.02,"Low":[4,3.498,5.7]})
df["opensimilarclose"] = (abs(df["Open"] - df["Close"]) <= 0.02).astype(int)
df["relative_open"] = (df["Open"] - df["Low"]) / (df["High"] - df["Low"]) 
df["relative_close"] = (df["Close"] - df["Low"]) / (df["High"] - df["Low"]) 

df["openclosehigh"] = ((df["relative_open"] > 0.9) & (df["relative_close"] > 0.9)).astype(int)
df["opencloselow"] = ((df["relative_open"] < 0.1) & (df["relative_close"] < 0.1)).astype(int)

通过直接询问开和关之间的绝对差是否小于0.02来计算opensimiliarclose的第三行。这是一个条件，因此结果为True / False。要更改为1/0，我添加了.astype(int)。我认为，这种直接在所有列上应用条件的格式比使用where更方便。

然后在第二列和第三列中，虽然首先计算百分比然后检查条件会更方便，但我还是很方便的。列“ relative_open”和“ relative_close”包含打开/关闭的百分比，并且仅在接下来的两行中，我会同时填充“ opencloselow”和“ openclosehigh”。您可以通过drop或loc来删除所有其他列上的多余列。您也可以将结果作为临时序列而不是多余的列（tmp_series = (df["Close"]...）。

,

更好地投资 您可以使用以下代码将蜡烛可视化...您可以看到红色和绿色蜡烛...蜡烛的颜色由之前的收盘价决定...但在这里我没有使用之前的收盘价...

import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.graph_objects as go

fig = go.Figure(data=[go.Candlestick(x=df.index,open=df['Open'],high=df['High'],low=df['Low'],close=df['Close'])],layout={'height':500,'width':1000})
fig.update_layout(xaxis_rangeslider_visible=False)

fig.show()

这是行业标准。我了解您之前的收盘价并计算其他特征....

classificationfeature-engineeringforexpandaspython