熊猫将每小时OHLC重新采样为每日OHLC

基础概念

OHLC（Open, High, Low, Close）是一种用于表示金融时间序列数据的图表格式，其中：

• Open（开盘价）：某一时间段开始时的价格。
• High（最高价）：某一时间段内的最高价格。
• Low（最低价）：某一时间段内的最低价格。
• Close（收盘价）：某一时间段结束时的价格。

重新采样是指将一种时间频率的数据转换为另一种时间频率的数据。例如，将每小时的OHLC数据重新采样为每日的OH, LC数据。

优势

1. 简化数据：减少数据量，便于分析和存储。
2. 趋势分析：每日数据更容易识别长期趋势。
3. 减少噪声：高频数据通常包含更多噪声，重新采样可以平滑这些噪声。

类型

• 时间重采样：按时间间隔重新采样数据，如从每小时到每日。
• 聚合函数：使用聚合函数（如均值、最大值、最小值等）来计算新的OHLC值。

应用场景

• 金融市场分析：用于股票、期货、外汇等市场的趋势分析和策略制定。
• 数据存储优化：减少存储空间需求。
• 算法交易：用于生成交易信号或回测交易策略。

遇到的问题及解决方法

问题：重新采样后的数据不准确

原因：

1. 聚合函数选择不当：例如，使用平均值而不是最高价或最低价。
2. 数据缺失或不连续：在重新采样过程中，某些时间段的数据可能缺失或不连续。

解决方法：

1. 选择合适的聚合函数：根据具体需求选择合适的聚合函数。例如，对于OHLC数据，通常使用最高价、最低价、开盘价和收盘价。
2. 处理缺失数据：在重新采样前，确保数据的完整性和连续性。可以使用插值或其他填充方法处理缺失数据。

示例代码（Python）

import pandas as pd

# 假设df是一个包含每小时OHLC数据的DataFrame
# df = pd.read_csv('hourly_ohlc.csv')

# 将每小时的OHLC数据重新采样为每日的OHLC数据
daily_ohlc = df.resample('D').agg({
    'Open': 'first',
    'High': 'max',
    'Low': 'min',
    'Close': 'last'
})

print(daily_ohlc)

参考链接

• Pandas Documentation - Resampling

通过上述方法和示例代码，你可以将每小时的OHLC数据重新采样为每日的OHLC数据，并解决可能遇到的问题。