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外国為替ペアのダニデータをチェックしました

これがのサンプルですEURUSD/EURUSD-2012-06.csv

EUR/USD,20120601 00:00:00.207,1.23618,1.2363
EUR/USD,20120601 00:00:00.209,1.23618,1.23631
EUR/USD,20120601 00:00:00.210,1.23618,1.23631
EUR/USD,20120601 00:00:00.211,1.23623,1.23631
EUR/USD,20120601 00:00:00.240,1.23623,1.23627
EUR/USD,20120601 00:00:00.423,1.23622,1.23627
EUR/USD,20120601 00:00:00.457,1.2362,1.23626
EUR/USD,20120601 00:00:01.537,1.2362,1.23625
EUR/USD,20120601 00:00:03.010,1.2362,1.23624
EUR/USD,20120601 00:00:03.012,1.2362,1.23625

完全なダニデータはここからダウンロードできます http://dl.free.fr/k4vVF7aOD

列は次のとおりです。

Symbol,Datetime,Bid,Ask

このティックバイティックデータをローソク足データ（OHLCオープンハイロークローズとも呼ばれます）に変換したい例としてM15タイムフレーム（15分）を取得したいとします

このタスクを実行するためにPythonとPandasライブラリを使用したいと思います。

私は仕事の少しの部分をしました...ダニごとのデータファイルを読んでいます

これがコードです

#!/usr/bin/env python

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.finance import candlestick
from datetime import *

def conv_str_to_datetime(x):
    return(datetime.strptime(x, '%Y%m%d %H:%M:%S.%f'))

df = pd.read_csv('test_EURUSD/EURUSD-2012-07.csv', names=['Symbol', 'Date_Time', 'Bid', 'Ask'], converters={'Date_Time': conv_str_to_datetime})

PipPosition = 4
df['Spread'] = (df['Ask'] - df['Bid']) * 10**PipPosition

print(df)

print("="*10)

print(df.ix[0])

でも今は残りの仕事を始める方法がわかりません...

次のようなデータを取得したい

Symbol,Datetime_open_candle,open_price,high_price,low_price,close_price

キャンドルの価格は入札欄に基づきます。

問題の最初の部分は、最初のDatetime_open_candle（目的の時間枠と互換性があり、変数の名前がdt1であるとしましょう）と最後のDatetime_open_candle（この変数の名前がdt2であるとしましょう）を取得することです。

おそらく、dt1からdt2へのデータを取得する必要があります（dt1の前とdt2の後のデータではありません）

dt1とdt2、および希望する時間枠がわかれば、キャンドルの数を知ることができます...

私は、ろうそくごとに、始値/高値/安値/終値を「知っている」だけです。

ダニのデータは非常に大きくなる可能性があるため、可能であればベクトル化されたアルゴリズム（可能であれば）を探しています。

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2 に答える 2

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In [59]: df
Out[59]:
                             Symbol      Bid      Ask
Datetime
2012-06-01 00:00:00.207000  EUR/USD  1.23618  1.23630
2012-06-01 00:00:00.209000  EUR/USD  1.23618  1.23631
2012-06-01 00:00:00.210000  EUR/USD  1.23618  1.23631
2012-06-01 00:00:00.211000  EUR/USD  1.23623  1.23631
2012-06-01 00:00:00.240000  EUR/USD  1.23623  1.23627
2012-06-01 00:00:00.423000  EUR/USD  1.23622  1.23627
2012-06-01 00:00:00.457000  EUR/USD  1.23620  1.23626
2012-06-01 00:00:01.537000  EUR/USD  1.23620  1.23625
2012-06-01 00:00:03.010000  EUR/USD  1.23620  1.23624
2012-06-01 00:00:03.012000  EUR/USD  1.23620  1.23625

In [60]: grouped = df.groupby('Symbol')

In [61]: ask =  grouped['Ask'].resample('15Min', how='ohlc')

In [62]: bid = grouped['Bid'].resample('15Min', how='ohlc')

In [63]: pandas.concat([ask, bid], axis=1, keys=['Ask', 'Bid'])
Out[63]:
                                Ask                                 Bid
                               open     high      low    close     open     high      low   close
Symbol  Datetime
EUR/USD 2012-06-01 00:15:00  1.2363  1.23631  1.23624  1.23625  1.23618  1.23623  1.23618  1.2362
于 2012-09-07T18:49:06.047 に答える