多种证券交易算法

问题描述

我是Python的新手，我一次无法在一种以上的证券上执行算法交易策略。我目前正在将以下代码行用于股票：

data_p = pd.read_csv('AAPL_30m.csv',index_col = 0,parse_dates = True)
data_p.drop(columns = ['Adj Close'])

有人知道我将如何适当地增加更多证券吗？

解决方法

由于未提供任何数据，因此我只能大致了解如何完成此操作。将目录更改为在csv文件中包含所有数据系列的文件夹：

将熊猫作为pd导入 导入操作系统

os.chdir(r'C:\Users\username\Downloads\new')
files = os.listdir()

假设文件夹中的文件为

['AAPL.csv','AMZN.csv','GOOG.csv']

然后从一个空的字典d开始，并循环浏览目录中的所有文件以将其读取为pandas数据帧。最终将它们全部合并到一个大数据框中（如果您发现更有用的话）

d = {}
for f in files:
    name = f.split('.')[0]
    df = pd.read_csv(f)
           ....
    *** Do your processing ***
           ....
    d[name] = df.copy()
    
dff = pd.concat(d)

由于我不知道您的格式和索引，因此我假设您可以进行pd.concat(d)，或者，您也可以尝试pd.DataFrame(d)