保存したcsvファイルから情報をインポートしその情報をもとに真偽を判断したい。

Question

初めて質問させていただきます。
python3を使用しています。
自動売買botを作製してみたく、数週間前からプログラミングの勉強を始めたものです。
保存したcsvファイルを参照し
ある時刻(t)に買いor売り注文(x)をだし数秒後(s)にキャンセルした場合、その注文が約定したかどうかの真偽を判定したいです。
x＝100ドルの買い注文のとき、
t+sの間に100ドル以下の売り注文があれば約定したとわかるのですが計算式がわかりません。
pandasにて読み込むことまではできたのですがその先のコードが皆目見当がつきません。
csvファイルには日付(date),買い売り(side)，価格(price)のデータが格納されています。
本やインターネット等を参考にしましたが考え方がわからなかったためお教え頂けましたら幸いです。

よく理解しておらず稚拙な質問の仕方で申し訳ございません。質問を変えさせていただきます。

csvファイルの中身
data side price volume
2019-01-11 06:00:42 SELL 392684.0 0.080000
2019-01-11 06:00:42 SELL 392685.0 0.080000
2019-01-11 06:00:42 SELL 392685.0 0.020000
2019-01-11 06:00:41 SELL 392684.0 0.010000
2019-01-11 06:00:41 BUY 392694.0 0.047977
2019-01-11 06:00:41 BUY 392691.0 0.051023
2019-01-11 06:00:41 SELL 392684.0 0.010000
2019-01-11 06:00:41 SELL 392684.0 0.100000
2019-01-11 06:00:41 SELL 392684.0 0.090000
2019-01-11 06:00:41 BUY 392694.0 0.020000
2019-01-11 06:00:41 BUY 392694.0 0.010000
2019-01-11 06:00:41 BUY 392694.0 0.010000
2019-01-11 06:00:41 BUY 392694.0 0.010000
2019-01-11 06:00:41 BUY 392694.0 0.010000
2019-01-11 06:00:41 SELL 392684.0 0.010000
2019-01-11 06:00:40 BUY 392713.0 0.057925
2019-01-11 06:00:40 BUY 392713.0 0.020000
2019-01-11 06:00:40 BUY 392712.0 0.500000
2019-01-11 06:00:40 BUY 392712.0 0.200000
2019-01-11 06:00:40 BUY 392711.0 0.100000
2019-01-11 06:00:40 BUY 392710.0 0.200000
2019-01-11 06:00:40 BUY 392709.0 0.055000
2019-01-11 06:00:40 BUY 392708.0 0.074000
2019-01-11 06:00:40 BUY 392707.0 0.074000
2019-01-11 06:00:40 BUY 392706.0 0.100000
2019-01-11 06:00:40 BUY 392706.0 0.015000
2019-01-11 06:00:40 BUY 392705.0 0.040000
2019-01-11 06:00:40 BUY 392704.0 0.020000
2019-01-11 06:00:40 BUY 392703.0 0.024075
2019-01-11 06:00:40 BUY 392697.0 0.010000

以上のデータから1秒当たりのBUY volume,SELL volume を計算することは可能でしょうか。
よろしくお願いいたします。

Comments

[tiitoi]

pandas を使ってはどうでしょうか。
実際の CSV のデータが記載されてないので、具体的なコードは示せません

[can110]

約定したかどうかを判定するには、CSVのどのデータをどのように見たらよいかを追記ください。

Answer 1

pandasで読込までできたのであれば、あとはdataとsideでgroupbyしてvolumeのsumをとればよいと思います。
参考：pandas.DataFrameをGroupByでグルーピングし統計量を算出

import pandas as pd
from io import StringIO

s = """2019-01-11 06:00:42  SELL  392684.0  0.080000
2019-01-11 06:00:42  SELL  392685.0  0.080000
2019-01-11 06:00:42  SELL  392685.0  0.020000
2019-01-11 06:00:41  SELL  392684.0  0.010000
2019-01-11 06:00:41   BUY  392694.0  0.047977
2019-01-11 06:00:41   BUY  392691.0  0.051023
2019-01-11 06:00:41  SELL  392684.0  0.010000
2019-01-11 06:00:41  SELL  392684.0  0.100000
2019-01-11 06:00:41  SELL  392684.0  0.090000
"""
df = pd.read_csv(StringIO(s),header=None,delim_whitespace=True,names=['date','side','price','volume'])
grouped = df.groupby(['date','side'])
print(grouped.sum()['volume'])

Comments

[EIOkawa]

ありがとうございます。
一度調べながらやってみます。