Python量化交易實(shí)戰(zhàn)之使用Resample函數(shù)轉(zhuǎn)換“日K”數(shù)據(jù)

第Python量化交易實(shí)戰(zhàn)之使用Resample函數(shù)轉(zhuǎn)換“日K”數(shù)據(jù)首先我們要明確，周K的開盤、收盤、最高、最低是什么。每周的開盤價(jià)是當(dāng)周第一天的開盤價(jià)，收盤價(jià)是當(dāng)周最后一天的收盤價(jià)，它的最高價(jià)是這周最高的價(jià)格，最低價(jià)是本周所有最低價(jià)中最低的價(jià)格。所以你去看炒股平臺(tái)，它的周k都是以周五的交易日為記錄的時(shí)間點(diǎn)位置。開盤、收盤、最高、最低是按照我剛剛講解的這個(gè)規(guī)則來計(jì)算的。至于月K、年K的選取規(guī)則也是一樣的。月K的周期是一個(gè)月，年K的周期是一年。

這個(gè)計(jì)算準(zhǔn)確性你也可以通過網(wǎng)上的數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。這個(gè)計(jì)算規(guī)則，包括開盤、收盤、最高、最低的計(jì)算，收拾resample函數(shù)可以做到的事情。此外Resample還有個(gè)功能，就是做統(tǒng)計(jì)匯總，比如說我想計(jì)算一支股票總的周成交量，就可以使用Resample.sum函數(shù)去把周一到周五的成交量加起來。

為了方便大家記憶，你也可以把resample理解為Excel表格中的透視表功能。你可以按照日期做各種篩選和匯總統(tǒng)計(jì)的。最重要的是他可以按照日期。

二、實(shí)戰(zhàn)Resample函數(shù)

因?yàn)檫@2節(jié)課還是一些比較基礎(chǔ)的部分，所以還沒有做模塊化的內(nèi)容。

我們會(huì)在創(chuàng)建股票數(shù)據(jù)庫的時(shí)候來做真正的模塊化的工作。到這里都是初級(jí)的腳本的形式。先提前說下。

1.日K轉(zhuǎn)換為周K

1.1函數(shù)文檔學(xué)習(xí)

谷歌搜索PandasResample：第一個(gè)鏈接就是這個(gè)函數(shù)的官方文檔

/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.resample.html

這里有介紹：Resample是屬于PandasDataFrame下面的方法。這里有關(guān)于參數(shù)的解釋。

這里我們只對(duì)2個(gè)常用參數(shù)講解，一個(gè)是rule，另一個(gè)是closed。

rule表示的是你放一個(gè)什么樣的周期性指標(biāo)在里面，用m代表Month，Y代表Year,w代表Week，

closed代表你取哪一個(gè)分界線，舉例來說，比如說我把日k轉(zhuǎn)換為周k，到底我是取周一為分界線還是周五為分界線呢？這就是通過closed來確定的。

這里有它的例子：

index=pd.date_range('1/1/2000',periods=9,freq='T')

series=pd.Series(range(9),index=index)

series

2000-01-0100:00:000

2000-01-0100:01:001

2000-01-0100:02:002

2000-01-0100:03:003

2000-01-0100:04:004

2000-01-0100:05:005

2000-01-0100:06:006

2000-01-0100:07:007

2000-01-0100:08:008

Freq:T,dtype:int64

這里首先創(chuàng)建了一個(gè)時(shí)間序列的DataFrame，就是這個(gè)series變量。你可以理解為它是一個(gè)只有一個(gè)字段的表格樣式。接著往下看：

series.resample('3T').sum()

2000-01-0100:00:003

2000-01-0100:03:0012

2000-01-0100:06:0021

Freq:3T,dtype:int64

這里使用了Resample方法，3T就是3分鐘，T表示分鐘。sum()就是匯總，也就是針對(duì)這一列數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總。

也就是說，每3分鐘統(tǒng)計(jì)依次。注意到，這個(gè)時(shí)間序列匯總的時(shí)間取的值是3分鐘的第一分鐘。如果我想取時(shí)間周期的最后一分鐘，可以將label的值改為“right"：

series.resample('3T',label='right').sum()

2000-01-0100:03:003

2000-01-0100:06:0012

2000-01-0100:09:0021

Freq:3T,dtype:int64

1.2實(shí)戰(zhàn)

獲取日K真實(shí)的數(shù)據(jù)：

#獲取日k

df=get_price("000001.XSHG",end_date='2025-05-3014:00:00',count=20,frequency='1d',fields=['open','close','high','low','volume','money'])

print(df)

可以看到獲取到了4月28號(hào)到5月28號(hào)的所有數(shù)據(jù)。為了更方便理解我們?cè)偬砑右涣袛?shù)據(jù)，就是當(dāng)前日期是星期幾的列。

#獲取日k

df=get_price("000001.XSHG",end_date='2025-05-3014:00:00',count=20,frequency='1d',fields=['open','close','high','low','volume','money'])

df['weekday']=df.index.weekday

print(df)

這里0代表周一，這里如何轉(zhuǎn)換為按“周”統(tǒng)計(jì)呢

#獲取周k

importpandasaspd

df_week=pd.DataFrame()

df_week=df['open'].resample('W').first()

print(df_week)

可以看到這里的2025-05-30是一個(gè)禮拜的最后一天。它對(duì)應(yīng)的開盤價(jià)確實(shí)是這個(gè)數(shù)字。說明我們計(jì)算的周K數(shù)據(jù)是正確的。

收盤價(jià)就是每周收盤價(jià)最后一天的數(shù)據(jù)。

最高價(jià)就是每周收盤價(jià)的最大值。

最低價(jià)就是每周收盤價(jià)的最小值。

#獲取周k

importpandasaspd

df_week=pd.DataFrame()

df_week['open']=df['open'].resample('W').first()

df_week['close']=df['close'].resample('W').last()

df_week['high']=df['high'].resample('W').max()

df_week['low']=df['low'].resample('W').min()

print(df_week)

對(duì)比數(shù)據(jù)，close是最后一天的收盤價(jià)的數(shù)據(jù)。high是當(dāng)前周的每天的最高價(jià)的最高價(jià)。low是當(dāng)前周的每天的最低價(jià)的最低價(jià)。

我們通過不到10行代碼就能將日K的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為周K的數(shù)據(jù)。

2.匯總統(tǒng)計(jì)功能（統(tǒng)計(jì)月成交量、成交額）

匯總成交量和成交額

我想要把volume(成交量)和money(成交額)轉(zhuǎn)換為總成交量和總成交額

#獲取周k

importpandasaspd

df_week=pd.DataFrame()

df_week['open']=df['open'].resample('W').first()

df_week['close']=df['close'].resample('W').last()

df_week['high']=df['high'].resample('W').max()

df_week['low']=df['low'].resample('W').min()

df_week['volume(sum)']=df['volume'].resample('W').sum()

df_week['mon