テキストファイルの数値データの計算

Question

下のような画像の感じでテキストファイルの一列目に日付、二列目にその当時の為替レート（ドル円相場）の数値が与えられています。
どの時点で1ドル購入して、どこで売却すれば利益が最大になるか求めたいです（最大の利益が何円かだけ求めたい）。
自分の考え方として、2列目の数値の一番上の行の数値とそれ以下の行の数値との差をそれぞれ全部求める。そして、その差をリスト化して整理してやってリストから最大値を取り出すというのを一行ずつずらして実行し、取り出した最大値のリストを作って最大値のリストから最大値を求めれば良いと考えています。ですが、その際にpandasを使ってラベル指定で計算することになるのですが、画像のようにラベルがないのでこの手法が使えません。どのようにすれば、特定の行の計算をラベルなしで行えるのでしょうか

コード
import csv
import pandas as pd
df = pd.read_csv("yen_usd.csv",encoding="utf-8")
with open("yen_usd.csv","r",encoding="utf-8") as doll:
    reader = csv.reader(doll)
    count = 0
    for line in doll:
        count+=1
    #count = 行数
``
このような感じで、行数は取得できても、セルを指定することができないのでこまっています。
for文を2回用いるそうなのですが、アルゴリズムを工夫して1回にも出来るみたいです。
それぞれの行の数値について、それ以下の行の数値との差を求める計算を行うから2回ループが生まれると考えています。
よろしければ、ご回答よろしくお願いします。

Answer 1

為替レートの組み合わせから最大値を選びますが、期間が長くなればメモリの消費量が増える事になります(365日で ~25MB程度)。

import pandas as pd
import numpy as np
from itertools import combinations

df = pd.DataFrame([
  ['2014/1/6',  '2014/1/7',  '2014/1/8',  '2014/1/9',  '2014/1/10',
                '2014/1/14', '2014/1/15', '2014/1/16', '2014/1/17',
   '2014/1/20', '2014/1/21', '2014/1/22', '2014/1/23', '2014/1/24',
   '2014/1/27', '2014/1/28', '2014/1/29', '2014/1/30', '2014/1/31'],
  [104.66, 104.46, 104.78, 104.86, 104.95, 103.32, 104.13, 104.87,
   104.39, 104.03, 104.46, 104.26, 104.74, 103.5,  102.33, 102.68,
   103.15, 102.2,  102.86]
]).T
df[0] = pd.to_datetime(df[0])
df[1] = df[1].astype(np.float64)

#
max_diff = max(combinations(zip(df.index, df[1]), 2), key=lambda x: x[1][1]-x[0][1])
print(df.iloc[[d[0] for d in max_diff]])

#
           0       1
5 2014-01-14  103.32
7 2014-01-16  104.87

Answer 2

CSVのフォーマットは分かっているはずなので、pd.read_csv()でデータを読み込んだ後に、set_axisを使って'date'とか'rate'とか好きな名前を付ければ良いと思います。

また最大利益の計算については、売買の条件(何回取引できるか、どれだけポジションを持てるか、手数料は発生するのか など)によってアプローチが変わってくると思います。
一番単純な

• 取引は最大で1回のみ(0回でも良い)
• 手数料は0
• 保持できるポジションは1のみ
• ドル売りからスタートすることはできない(買う→売るの順番のみ可能)

の場合、以下のように
0. レートが一番円高になったときの値をbottomとして覚えておく
0. 今のレートで売ったときの利益をprofitに記録する
0. profitが最大となる取引を調べる

のようなアプローチが簡単だと思います。

import pandas as pd

rates = [3, 6, 5, 5, 1, 3, 8, 4, 2, 8, 5, 0.5]

df = pd.DataFrame(rates)  # 列名を指定せずにDataFrame作成
df.set_axis(['rate'], axis=1, inplace=True)  # 最初の列を'rate'と呼ぶことに

df['bottom'] = df['rate'].cummin()
df['profit'] = df['rate'] - df['bottom']
print(df, end='\n\n')

profit = df['profit'].max()
if profit <= 0:
    print('最大利益は0です')
else:
    sell = df['profit'].idxmax()
    buy = df['bottom'].iloc[:sell].idxmin()
    print(f'最大利益は{profit}(index:{buy}で買い、{sell}で売る)')

    rate  bottom  profit
0    3.0     3.0     0.0
1    6.0     3.0     3.0
2    5.0     3.0     2.0
3    5.0     3.0     2.0
4    1.0     1.0     0.0
5    3.0     1.0     2.0
6    8.0     1.0     7.0
7    4.0     1.0     3.0
8    2.0     1.0     1.0
9    8.0     1.0     7.0
10   5.0     1.0     4.0
11   0.5     0.5     0.0

最大利益は7.0(index:4で買い、6で売る)