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数か月にわたる日中の価格データ (ボリューム加重、分単位で集計) を持つ Pandas DataFrame があります。 

In[1]: VWAPData
Out[93]: 
Prices
2014-02-03 09:30:00    10.450000
2014-02-03 11:04:00    10.450000
2014-02-03 12:28:00    10.326600
2014-02-03 13:31:00    10.290000
2014-02-03 13:44:00    10.326500
...
2014-07-31 13:08:00    15.8500
2014-07-31 13:10:00    15.8600
2014-07-31 13:44:00    15.8600
2014-07-31 15:44:00    15.9101
2014-07-31 15:58:00    15.9300

ご覧のとおり、一部の分にはデータがありません (取引がないため)。

一晩の収益を無視して、各データ ポイント間の収益を計算したいと思います。最初の取引が毎日同じ時間に行われるとは考えられません。どうすればこれを達成できますか?

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返品とはどういう意味ですか? あるエントリと次のエントリの価格の違いは? それとも百分率の差？

その場合は（価格の差額をやります）、反復的な方法が考えられます。誰かがもっと良いものを持っているかもしれません。「df」をデータフレーム名、「Time」を入力時刻を格納するフィールド、「Price」を価格のフィールドとします。また、「Time」ストアの日時型

df['Return'] = np.NaN
for i in xrange(len(df)):
    if i ==0: break
    if df['Time'].iat[i].day == df['Time'].iat[i-1].day:
        df['Return'].iat[i] = df['Price'].iat[i] - df['Price'].iat[i-1]

そうすれば、オーバーナイト リターンを避けることができます。日中かどうかを確認するだけです（その日は同じです）

于 2014-08-07T20:42:24.903 に答える