首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

时间序列数据帧,在每个月的第一个交易日增加固定头寸,如何在熊猫中实现?

在熊猫(Pandas)中,可以通过以下步骤实现在时间序列数据帧中每个月的第一个交易日增加固定头寸:

  1. 首先,确保时间序列数据帧中的日期列是按照升序排列的,并将其设置为数据帧的索引。
代码语言:txt
复制
df = df.sort_index()
df = df.set_index('日期')
  1. 接下来,使用pandasresample函数将数据按月进行重采样,并选择每个月的第一个交易日。
代码语言:txt
复制
df_monthly = df.resample('M').first()
  1. 然后,创建一个新的列来存储固定头寸的值,并将其初始化为0。
代码语言:txt
复制
df_monthly['固定头寸'] = 0
  1. 使用pandasshift函数将固定头寸的值向后移动一个交易日,以便在每个月的第一个交易日增加固定头寸。
代码语言:txt
复制
df_monthly['固定头寸'] = df_monthly['固定头寸'].shift(1)
  1. 最后,将固定头寸的值填充到原始数据帧中。
代码语言:txt
复制
df['固定头寸'] = df_monthly['固定头寸'].reindex(df.index, method='ffill')

通过以上步骤,你可以在熊猫中实现在时间序列数据帧中每个月的第一个交易日增加固定头寸的操作。

请注意,以上代码仅为示例,实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的调整和修改。

关于时间序列数据帧和熊猫的更多信息,你可以参考腾讯云的时间序列数据库TSDB产品介绍:TSDB产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【Python量化投资】基于技术分析研究股票市场

二 我们将从Web数据来源读取历史指数水平信息,并未一个基于趋势信号交易系统实现简单事后验证。...这里我们读取了从2000年第一个交易日到结束日期S&P500指数事件序列数据,而且自动地用TimeStamp对象生成一个时间索引。 收盘价时间序列图如下: ? ?...Pandas可以高效地生成各个时间序列。 首先先生成趋势数据: ? 三 现在数据已经已经完整,开始设计一条规则来生成趋势信号。...尽管两个趋势列项目数量不相等,pandas通过相应指数位置放入NaN处理这种情况: ? 现在生成我们投资机制,此处假定信号阈值为50: ?...其中,shift方法按照所需指数输入项数量移动时间序列----这里,每移动一个交易日,就能得到每日对数收益率: 而基于趋势投资策略收益,将Regime列乘以下一天Returns列(用“昨天”头寸得出今天收益

1.8K90

基于情绪因子CTA截面策略

时间序列跨越检验一致,截面定价检验进一步表明,情绪因素具有显著定价能力,超越商品基本面。...因此,我们继续测试情绪对商品期货样本外收益预测能力。 情绪因子策略测试 每个月最后一个交易日,我们将28种商品横截面按∆分类,分为两个投资组合,即情绪变动高与情绪变动低。...我们只是大宗商品TOP组持有多头头寸BOTTOM组持有空头头寸。多空组合权重相等,按月进行再平衡。我们按照相同逻辑来构造carry、动量、套期压力、偏度、动量和相对基差因子组合。...这一发现也暗示,至少横向设置,高关注用户/推文定价影响是相当有限。 不同情绪计算方法是否有区别?...下面给出了结果,与其他替代方法相比,金融特定词典股票定价方面表现良好,词典选择捕获大宗商品期货中情绪诱发错误定价方面至关重要。 总结 总之,基于Twitter情绪因子计算是很容易实现

1.4K20
  • Quant Macro:CTA与宏观经济指标的结合

    基于美国工业供给数据和有色金属期货价格数据实证研究,这些结论都得到了验证。...在其他金融市场,经济数据主要影响后续需求和供给。这对于制定关于经济数据和商品回报之间关系假设很重要。...为此,我们首先将所有每个商品期货回报标准化到具有10%(年化)波动目标的头寸。(根据指数移动平均历史标准差进行计算)。每个月头寸都会重新平衡。...我们以综合指标作为唯一信号,模拟了两种简单策略。一种策略仓位与得分成比例,另一种策略仓位大小不变,但与得分变动方向一致。每月第一个交易日进行调仓。不考虑交易成本。...多空策略表现略好。虽然策略表现并不是非常亮眼,但考虑到输入到信号数据是非常基本,而且信号有效性持续了非常长时间

    54020

    【年度系列】经过多年交易之后你应该学到东西(深度分享)

    大多数回测都很棒,实际交易则是失败,因为它们容易过拟合。 你将通过交叉验证来对修正它,并挑选出最佳样本最佳模型,你认为你是对,以某种方式增加自己想法和 leaking数据。...通常情况下,你要花上几周或几个月时间才能弄清楚哪里出了问题。正如前面提到,这是一个非确定性过程,只会增加噪音和leaking数据。...但在市场,本科和研究生所学概率和统计知识足以支撑你实现一个盈利策略。...佣金 我遭受重大损失之前,我过去每个月都会赚取4%ROC。佣金似乎无关紧要。当我爆了超过30%仓位并减少头寸时,我突然意识到低佣金重要性。...很多次我都在增加亏损头寸,或者试图保存头寸,而不是等待和保留现金。 就像Charlie Munger说: 大笔钱不是通过买卖赚来……但在等待。 耐心也与进入和退出有关。

    65341

    【动态时间规整算法】之股指期货交易策略(一)

    DTW应用也比较广,主要是模板匹配,比如说用在孤立词语音识别(识别两段语音是否表示同一个单词),手势识别,数据挖掘和信息检索等。...一、DTW算法原理 时间序列,需要比较相似性两段时间序列长度可能并不相等,语音识别领域表现为不同人语速不同。...但如果匹配时,序列上容许时间伸缩变形,则如下图对应结果,匹配效果会大大增强,动态时间规整模型提供就是允许数据时间轴上伸缩变形匹配方式。...由下图可以看到,动态时间规整算法进行两个序列匹配时,序列点不再是一一对应关系, 而是有一对一、一对多和多对一不同映射。这种时间扭曲通过使得序列之间总体距离最小化来实现。...普通动态时间规整算法是将第一个时刻样本先对齐,然后考察下一个样本,最终实现两个序列整体对齐。

    2.5K70

    Python 卖空算法教程(三)

    他只有连续两个月回撤。每个月都是进入市场好时机。这样短回撤持续时间统计学上是不太可能。唯一接近市场参与者是传奇人物爱德华·索普,讽刺是他丑闻爆发前 14 年就揭露了麦道夫。...这样,你就能够计算出按策略、方向和股票分类统计数据盈利预期和命中率。 这些统计数据对评估你系统很有用。你交易日志只能提供你是否遵循交易系统不完整视图。...它涉及公司行为,股票拆分、股利和认购/赎回。这些都纳入修改后 Dietz 时间序列性能计算,按股份类别分开。...这需要执行一次,因此它放在序列开头。 数据和列表实例化。 循环大小:循环tickers_list所需迭代次数。...将字典列表创建为数据并将其合并过程比直接将其附加到数据稍快一些。score 列是所有区域方法横向总和。然后按 score 按升序对最后一行数据进行排序。有保存日期版本选项。

    17310

    波动率目标策略,没有想象那么简单!

    基于波动率目标(Volatility Targeting)策略是指在资产波动率比较低时候增加头寸资产波动了较高时候降低头寸,调整后组合波动率到一个固定目标值。...当资产波动下降,波动率聚集告诉我们,低波动状态很可能会持续;杠杆效应告诉我们市场会上涨;此时,波动目标的策略会增加资产头寸。...波动率目标的值为10%,即每个调仓期初,调整资产权重,使其使用以上两种方法计算波动率为10%。测试过程基准组合,为整个测试区间(1923-2019)已实现波动率为10%组合。...现在是2019年11月1日,波动率目标组合是2019年11月1日计算预测波动率,构建波动率为10%组合;而基准组合是固定权重,这个权重使得组合在1923-2019实现波动率为10%。...在下图5,作者给出了以10年已实现波动移动均值作为波动目标的Strategy B测试结果。可以看出: 各子区间,相对于基准,Strategy B波动更高,但波动波动有所降低。

    2.4K20

    海龟交易_海龟交易法则核心

    TR(实际范围)=max(H-L,H-PDC,PDC-L) 式: H-当日最高价 L-当日最低价 PDC-前个交易日收盘价 用下面的公式计算ATR: ATR=(19×PDATR+TR)/20 式:...无论以前突破是成功还是失败,所有系统二突破都会被接受。 加仓 海龟突破时只建立一个单位头寸,在建立头寸后以1/2ATR(即二分之一ATR—-译注)间隔增加头寸。...为了保证全部仓位风险最小,如果另外增加单位,前面单位止损就提高1/2ATR。这一般意味着全部头寸止损将被设置距最近增加单位2ATR处。...其他人会从现价减去三个月前价格,然后除以目前ATR值得到所有市场标准化数据。最强板块具有最大值,最弱市场具有最小值。 这些方法任何一种都效果良好。重要是持有最强板块个股。...钻研交易,考虑每天净值日志,对系统交易方法要非常熟悉,对亏损程度和频率要非常熟悉。 如果你知道在过去20年已有很多同样长度时间期间,那么,要经受住8个月亏损期就会容易得多。

    97640

    疑车无据:大熊猫何时交配才能怀上宝宝?四川学者用音频AI给出预测

    研究表明,大熊猫成为濒危物种主要是因为繁殖艰难,而繁殖难问题主要源于「性冷淡」。 熊猫繁殖季节时间非常短,一年 365 天,最佳交配时间仅有 1 天。...他们自己研究以人工方式定义了 5 种不同熊猫叫声,并基于人工设计声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...最后,经过归一化音频段(2 秒) 86 每一上提取其梅尔频率倒谱系数(MFCC),并将其用作深度网络输入。...门控循环单元(GRU)是循环神经网络一种门控机制,其 2014 年由 Cho 等人引入。多层式双向 GRU 在帮助 CGANet 学习更深度时间信息方面发挥着关键性作用。...图 4:由(a)原始 MFCC 特征和(b)新提出 CGANet 学习到特征所定义特征空间可视化 基于预测结果,大熊猫繁育者可以第一时间采取合适后续步骤,从而助力实现更智能化熊猫繁育。

    2.7K20

    Google发布首个「讲故事」视频生成模型

    为了解决数据问题,研究人员提出一种联合训练方法,使用大量文本-图像语料以及少量文本-视频语料实现更好泛化性能。...图像领域不缺训练数据,比如LAION-5B, FFT4B等数据集都包括数十亿文本-图像数据对,而文本-视频数据WebVid则只有大约一千万个视频,远远不够支撑开放领域视频生成。...最重要是,ViViT编码器需要一个固定长度视频输入,因为它在时间上采用是all-to-all注意力。将其替换为因果注意力之后,C-ViViT编码器就会变成自回归,并允许输入数量可变。...Phenaki采用掩码双向Transformer,通过一个小且固定采样步骤来减少采样时间,而无需考虑不同视频序列长度,双向Transfomrer可以同时预测不同视频tokens 每个训练步骤,...一旦生成了第一个视频,就可以通过使用C-ViViT对最后一个视频最后K个生成进行编码,自动递归地推理出其他

    89930

    全面对标Sora!中国首个Sora级视频大模型Vidu亮相

    ,创造出具有深度和复杂性超现实主义内容,例如“画室里一艘船正在海浪驶向镜头”这样场景;③多镜头语言:Vidu能够生成复杂动态镜头,不再局限于简单推、拉、移等固定镜头,而是能够围绕统一主体一段画面里就实现远景...画面时间长、稳定性强,意味着Vidu训练阶段获取了更多“有用”数据,即模型能从数据中提取到更符合现实特征;并且Vidu所用模型注意力机制性能更佳,能够正确地联系起上下之间内容。...通常视频大模型,会先生成关键,再通过插方式将多个关键连成视频做法实现,本质上是大模型图片生成基础上做优化;更进一步视频大模型,会提取画面关键信息,按照关键信息联系,逐生成连续画面内容...但是其生成视频类内容连续性、稳定性较弱,不具备连续内容关联能力。Transformer是一种基于自注意力机制神经网络架构,广泛用于处理序列数据文本、语音和图像。...它能够捕获序列数据长距离依赖关系,适用于各种任务,包括自然语言处理、计算机视觉等。其优势在于内容关联性,但是需要更多数据和训练。

    43610

    数据科学学习手札99)掌握pandas时序数据分组运算

    本文示例代码及文件已上传至我Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介   我们使用pandas分析处理时间序列数据时...,经常需要对原始时间粒度下数据,按照不同时间粒度进行分组聚合运算,譬如基于每个交易日股票收盘价,计算每个月最低和最高收盘价。   ...图1 2 pandas中进行时间分组聚合   pandas根据具体任务场景不同,对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现: 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...如果你熟悉pandasgroupby()分组运算,那么你就可以很快地理解resample()使用方式,它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”,最基础参数为rule,用于设置按照何种方式进行重采样...图2   可以看到,在上面的例子,我们对index为日期时间类型DataFrame应用resample()方法,传入参数'M'是resample第一个位置上参数rule,用于确定时间窗口规则,

    1.8K20

    掌握pandas时序数据分组运算

    pandas分析处理时间序列数据时,经常需要对原始时间粒度下数据,按照不同时间粒度进行分组聚合运算,譬如基于每个交易日股票收盘价,计算每个月最低和最高收盘价。...图1 2 pandas中进行时间分组聚合 pandas根据具体任务场景不同,对时间序列进行分组聚合可通过以下两类方式实现: 2.1 利用resample()对时序数据进行分组聚合 resample...原始意思是「重采样」,可分为「上采样」与「下采样」,而我们通常情况下使用都是「下采样」,也就是从高频数据按照一定规则计算出更低频数据,就像我们一开始说对每日数据按月汇总那样。...如果你熟悉pandasgroupby()分组运算,那么你就可以很快地理解resample()使用方式,它本质上就是在对时间序列数据进行“分组”,最基础参数为rule,用于设置按照何种方式进行重采样...我们对index为日期时间类型DataFrame应用resample()方法,传入参数'M'是resample第一个位置上参数rule,用于确定时间窗口规则,譬如这里字符串'M'就代表「月且聚合结果显示对应月最后一天

    3.4K10

    理工男如何用技术超越其他投资者

    我们完全可以利用程序高效地处理数据,去验证我们投资支点,增加这个支点可靠程度。 第三个方向是“固化规则,解放人力”。 这是什么意思呢?...2021年上半年,我和同事聊天时,听他们提到一个特别简单基于日历效应投资策略:每个月前5个交易日满仓沪深300指数,其他日子都空仓。他们说特别有效。...首先,我准备了沪深300指数过去十多年每日涨跌幅数据,然后判断每个交易日是不是当月前5个交易日,从而确定是满仓还是空仓。...更神奇是,这个策略每个月只需要占用5天资金,其他时间还可以把钱存到货币基金里赚利息。如果按照货币基金3%收益率,这个组合策略保守收益率14%左右。...这里,我再总结一下本节重点内容,也就是这三个例子核心思想。 理工男技术优势是我们强于其他投资者地方,一定要懂得利用。 高效获取信息是实现技术优势第一个方向。

    36010

    从《繁花》到现实,现代版“宝总”如何通过智能手段预测股市?

    此外,惩罚随着键和查询之间距离成比例地增加。我们还使用前向掩码来防止输入序列位置自注意力机制期间关注后续位置。...整体效果如下表2所示,我们先分析时间序列建模和静态图方法:传统时间序列建模方法,MLP,主要依赖于股票内在节点特征,而LSTM/-Transformer则更注重时间特征。...我们提出方法: 我们提出 MDGNN 算法利用增强模块从股票独特多关系图结构捕获信息,两个数据集上都超越了之前基于时间序列异构图算法。...此外,与 CSI100 数据集相比,CSI300 数据性能提升更为明显。这一结果可归因于纳入了额外机构和行业节点,从而产生了更大训练图并实现了更有效信息传播。...图 3(a) ,描述了不同窗口大小累积回报变化。看来增加窗口大小可以改善效果,但对于信息捕获来说只能达到一定限制。

    26711

    Python时间序列分析简介(2)

    而在“时间序列”索引,我们可以基于任何规则重新采样,该 规则 ,我们指定要基于“年”还是“月”还是“天”还是其他。...在这里,我们可以看到30天滚动窗口中有最大值。 使用Pandas绘制时间序列数据 有趣是,Pandas提供了一套很好内置可视化工具和技巧,可以帮助您可视化任何类型数据。...只需 DataFrame上调用.plot函数即可获得基本线图 。 ? ? 在这里,我们可以看到随时间变化制造品装运价值。请注意,熊猫对我们x轴(时间序列索引)处理效果很好。...看看我如何在xlim添加日期。主要模式是 xlim = ['开始日期','结束日期']。 ? 在这里,您可以看到从1999年到2014年年初最大值输出。 学习成果 这使我们到了本文结尾。...希望您现在已经了解 Pandas中正确加载时间序列数据时间序列数据索引 使用Pandas进行时间重采样 滚动时间序列 使用Pandas绘制时间序列数据

    3.4K20

    Zipline 3.0 中文文档(三)

    extra_dims 字段定义了除资产和日期之外必须固定坐标,以产生一个逻辑时间序列。列对象决定了家族切片将共享列。...增加了对股票自动关闭支持。任何在股票达到其auto_close_date时持有的头寸都将按照股票最后成交价清算为现金。此外,该股票任何未结订单都将被取消。...extra_dims 字段定义了除资产和日期之外坐标,这些坐标必须固定以产生逻辑时间序列。列对象确定将由家族切片共享列。...extra_dims 字段定义了除资产和日期之外坐标,这些坐标必须固定以生成逻辑时间序列。列对象确定将由家族切片共享列。...extra_dims字段定义了除资产和日期之外坐标,这些坐标必须固定以产生逻辑时间序列。列对象确定将由家族切片共享列。

    62120

    何在 Pandas 创建一个空数据并向其附加行和列?

    Pandas是一个用于数据操作和分析Python库。它建立 numpy 库之上,提供数据有效实现数据是一种二维数据结构。在数据数据以表格形式在行和列对齐。...它类似于电子表格或SQL表或Rdata.frame。最常用熊猫对象是数据。大多数情况下,数据是从其他数据源(csv,excel,SQL等)导入到pandas数据。...本教程,我们将学习如何创建一个空数据,以及如何在 Pandas 向其追加行和列。...ignore_index 参数用于追加行后重置数据索引。concat 方法第一个参数是要与列名连接数据列表。 ignore_index 参数用于追加行后重置数据索引。...ignore_index参数设置为 True 以追加行后重置数据索引。 然后,我们将 2 列 [“薪水”、“城市”] 附加到数据。“薪水”列值作为系列传递。序列索引设置为数据索引。

    27230

    何在 Python 中使用 plotly 创建人口金字塔?

    我们将首先将数据加载到熊猫数据,然后使用 Plotly 创建人口金字塔。 使用情节表达 Plotly Express 是 Plotly 高级 API,可以轻松创建多种类型绘图,包括人口金字塔。...plotly.express 和用于将数据加载到数据 pandas。...然后,我们创建 px.bar() 函数,该函数将数据作为第一个参数,并采用其他几个参数来指定绘图布局和样式。 x 参数指定要用于条形长度变量,条形长度是每个年龄组的人数。...数据使用 pd.read_csv 方法加载到熊猫数据。 使用 go 为男性和女性群体创建两个条形图轨迹。条形方法,分别具有计数和年龄组 x 和 y 值。...输出 结论 本文中,我们学习了如何在 Python 中使用 Plotly 创建人口金字塔。我们探索了两种不同方法来实现这一目标,一种使用熊猫数据透视表,另一种使用 Plotly 图形对象。

    37210

    Backtrader来啦:常见案例汇总

    __init__() 中一次性读入调仓表,从调仓表中提取出调仓日期; next() 不断判断当前回测时间点是否为调仓日:如果是调仓日,对被剔除标的进行平仓,买入新增标的;如果是非调仓日...是与行情数据一起直接导入 next() ,借助 sort(适用于 list 排序)和 sorted(可对所有可迭代对象进行排序操作,案例中用于对 dict 进行排序)对每一只股票 self.data...使用 Backtrader 实现配对交易策略前,需要先寻找出存在协整关系一对股票,再交易这对股票,整个配对交易策略流程可以分为如下几步: step1:股票池中,基于收盘价序列,筛选出存在协整关系股票对...参数 period 对应是标准化时使用是过去某段时间价差序列; OLS_TransformationN OLS 估计是直接调用OLS_Slope_InterceptN,也是采用过去一段时间价格序列...OLS 估计; 从上面可知,回测过程,股票对协整关系是以滚动固定窗口长度形式进行动态更新

    2.8K33
    领券