将来の株価の動きをレコードに返す方法について

Question

前回の質問が今ひとつうまく伝わらなかったため、質問を立て直します。
やりたいことは、以下の通りです。

＜目指す姿＞
・ある時点のレコードにおいて、直近の将来の株価の動きが下落だったら1、上昇だったら2、30秒間変化がなければ3を返す。
・昼休みや市場の時間外になってしまうのであれば、0を返す。

＜条件＞
・1日の株価のデータは全て揃っている。
・銘柄は複数あり、レコードは原則時系列で保存されている。（最初にSymbol列でソートする必要がある。）

目的は、教師あり学習の教師信号をレコードに追加することです。

自分なりに、ソースコードを書いてみたのですが、ループ処理に時間がかかってしまい、もっと別の方法があるのではないかと思っていますが、いい方法が思いつきません。

　ふさわしい方法がなければ、今自分が書いたソースコードで毎日時間をかけて編集する方法でいきたいと思っています。

お手数をおかけして本当に申し訳ありません。よろしくお願いします。

Answer 1

pandasのデータフレームにおけるループ処理の効率向上
https://teratail.com/questions/298065

のつづき

import io
import pandas as pd

data = """
Symbol,Exchange,CurrentPrice,CurrentPriceTime
3276,1,1402,00:00.6
3276,1,1402,00:00.7
3276,1,1402,00:00.9
3276,1,1402,00:01.1
3276,1,1403,00:01.4
3276,1,1403,00:01.8
3276,1,1403,00:01.9
3276,1,1406,00:02.1
3276,1,1401,00:02.5
3276,1,1401,00:02.8
3276,1,1417,00:03.0
3276,1,1417,00:03.2
3276,1,1417,00:03.8
3276,1,1417,00:04.4
3276,1,1417,00:05.2
3276,1,1417,00:05.6
3276,1,1417,00:06.3
"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(data))

df["CurrentPriceTime"] = "00:" + df["CurrentPriceTime"]
df["CurrentPriceTime"] = pd.to_timedelta(df["CurrentPriceTime"])

df.dtypes

df1 = df.loc[:, ["CurrentPrice", "CurrentPriceTime"]]

df_diff = df1.diff()

df_diff["nextDirect"] = df_diff["CurrentPrice"].apply(
    (lambda x: 1 if x < 0 else 2 if x > 0 else 3 if x == 0 else None)
)
df_diff["nextDirect"] = df_diff["nextDirect"].mask(
    (df_diff["CurrentPriceTime"] < pd.Timedelta(seconds=30))
    & (df_diff["nextDirect"] == 3)
)

df_diff["nextDirect"].fillna(method="bfill")

Comments

[taro_yamada]

まだ完全に自分のコードに落とし込めていないのですが、理論上、バッチリできると思います。一気に先に進みました。本当にありがとうございます。
諦めてFOR文で進めようと思っていたのですが、1日40万行くらい処理するのに24時間では追いつかない状況に陥っていました笑
長々とお付き合いいただきありがとうございました。
ただ、もう一つ、別の質問を立てる予定がありますので、こちらも、もしお付き合いいただけると助かります。
どうぞよろしくお願いします。

Answer 2

元のソースコードで解決としました。
ありがとうございました。