python - 如何识别 Pandas 数据集中的特定序列(往返)？

Question

我有一个简单但具有挑战性的算法问题要解决。

我有一个交易员 - 股票 - 日级别的数据集，我想识别数据中的往返行程。往返只是数据中的特定序列。也就是说，如果您随着时间的推移累积个人 i 的股票 s 持有头寸，则往返的开始和结束都为零净持有头寸。

一个例子:

pd.DataFrame({'trader' : ['a','a','a','a','a','a','a'],
              'stock' : ['a','a','a','a','a','a','b'],
              'day' :[0,1,2,4,5,10,1],
              'delta':[10,-10,15,-10,-5,5,6],
              'cumq' : [10,0,15,5,0,5,6] ,
              'tag': [1,1,2,2,2,0,0]})

输出

 Out[15]: 
   cumq  day  delta stock  tag trader
0    10    0     10     a    1      a
1     0    1    -10     a    1      a
2    15    2     15     a    2      a
3     5    4    -10     a    2      a
4     0    5     -5     a    2      a
5     5   10      5     a    0      a
6     6    1      6     b    0      a

在这里，您可以看到交易员 a 购买了两只股票(a 和 b)。 delta 对应于给定日期购买或销售的数量。所以你可以看到我们在 stock a (-10 +10 = 0 ) 和 (+15 - 10 -5 =0) 上有两个完整的往返和两个未完成的往返 (在 stock a 上 +5，在 stock b 上 +6)。

我希望能够创建一个变量 tag 来告诉我这一点。也就是说，每当往返未终止时变量为 0，并且在给定的股票交易者组合中标识的第一、第二、第三等往返取值 1、2、3 等。

知道如何以有效的方式做到这一点吗？非常感谢!

编辑:

• 卖空是可能的。例如卖出 10，买入 25，卖出 25 和买入 10 将是一次往返。
• 可以在同一天进行往返:在这种情况下，delta 将为零(实际上，您当天买卖的数量相同)。这意味着每天的几个往返行程可以在数据中相互跟随。所以往返的 0 边界包括在内。示例:您今天买入 10 并卖出 10(delta = 0)，然后您明天买入 15 并卖出 15(再次 delta = 0)。这些对应于两个不同的连续往返

建议的解决方案 - 似乎可行 - 非常慢

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'trader' : ['a','a','a','a','a','a','a'],'stock' : ['a','a','a','a','a','a','b'], 'day' :[0,1,2,4,5,10,1],'delta':[10,-10,15,-10,-5,5,0] ,'out': [1,1,2,2,2,0,1]})

def proc_trader(_df):
    _df['tag'] = np.nan
    # make every ending of a roundtrip with its index
    _df['tag'][df.cumq == 0] = range(1, (_df.cumq == 0).sum() + 1)
    # backfill the roundtrip index until previous roundtrip;
    # then fill the rest with 0s (roundtrip incomplete for most recent trades)
    _df['tag'] = _df['tag'].fillna(method = 'bfill').fillna(0)
    return _df

df.sort_values(by=['trader', 'stock','day'], inplace=True)
df['cumq']=df.groupby(['trader', 'stock']).delta.transform('cumsum')
df = df.groupby(['trader', 'stock']).apply(proc_trader)

有什么想法吗？非常感谢!!!!

Answer 1

我会做这样的事情:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({'trader' : ['a','a','a','a','a','a','a'],'stock' : ['a','a','a','a','a','a','b'], 'day' :[0,1,2,4,5,10,1],'delta':[10,-10,15,-10,-5,5,6], 'cumq' : [10,0,15,5,0,6,11] ,'tag': [1,1,2,2,2,0,0]})

def proc_trader(_df):
    if _df.shape[0] == 1:
        _df['tag'] = _df['delta'] == 0
        return _df

    _df['tag'] = np.nan
    # make every ending of a roundtrip with its index
    _df['tag'][df.cumq == 0] = range(1, (df.cumq == 0).sum() + 1)
    # backfill the roundtrip index until previous roundtrip;
    # then fill the rest with 0s (roundtrip incomplete for most recent trades)
    _df['tag'] = _df['tag'].fillna(method = 'bfill').fillna(0)
    return _df

df = df.groupby(['trader', 'stock']).apply(proc_trader)

这个想法是，每个交易者的记录都由一系列往返行程组成，但最后可能除外；这假设了一些关于应该如何计算零增量周期的事情。我们检测往返周期的所有结束，反向传播索引并用 0 填充其余部分。