質問編集履歴
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追記
test
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test
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@@ -5,3 +5,331 @@
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そもそものやりたいことは、もともとあるデータフレーム（時系列データ）から新しくデータを作って元のデータとつなげたいのですが、その作ったデータが元のデータと長さが少し異なっていてどこでずれているかわからないのでmerge()で結合する際に'Time'という列をキーにしてつなげたいのです。また'Time'をリストにしてfor文で一行ずつ取り出したいです。データフレームのまま扱おうとすると列を指定したときにIndexError: string index out of rangeこのようなエラーが出るのでリストにしたいです。
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+
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サンプルコード
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うまい説明の仕方がわからないのでコード全部乗っけます。
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時系列データのサンプルデータをどうやって用意すればいいかわかりませんがoandaapiでこのようなデータを用意します。
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```ここに言語を入力
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+
#トレンドラインを計算する
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# 高値の始点/支点を取得
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+
def get_highpoint(start, end):
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30
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31
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+
chart = df[start:end+1]
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32
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+
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33
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+
while len(chart)>3:
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+
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+
regression = linregress(
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36
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+
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37
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+
x = chart['Time_ID'],
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+
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+
y = chart['High'],
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40
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+
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41
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+
)
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42
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+
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43
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+
chart = chart.loc[chart['High'] > regression[0] * chart['Time_ID'] + regression[1]]
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44
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+
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45
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+
return chart
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+
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+
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48
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+
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49
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+
# 安値の始点/支点を取得
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50
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+
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51
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+
def get_lowpoint(start, end):
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52
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+
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53
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+
chart = df[start:end+1]
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54
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+
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55
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+
while len(chart)>3:
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56
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+
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57
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+
regression = linregress(
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58
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+
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59
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+
x = chart['Time_ID'],
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60
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+
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61
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+
y = chart['Low'],
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62
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+
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63
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+
)
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64
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+
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65
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+
chart = chart.loc[chart['Low'] < regression[0] * chart['Time_ID'] + regression[1]]
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66
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+
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67
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+
return chart
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68
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+
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69
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+
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70
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+
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71
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+
def g_trendlines(span=240, min_interval=3):
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72
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+
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73
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+
trendlines = []
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74
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+
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75
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+
slope = [] # 傾き,リスト型
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76
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+
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77
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+
time = []
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78
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+
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79
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+
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80
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+
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81
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+
# 高値の下降トレンドラインを生成
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82
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+
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83
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+
for i in df.index[::span//2]:
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84
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+
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85
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+
highpoint = get_highpoint(i, i + span)
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86
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+
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87
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+
# ポイントが2箇所未満だとエラーになるので回避する
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88
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+
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89
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+
if len(highpoint) < 2:
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90
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+
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91
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+
continue
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92
|
+
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93
|
+
# 始点と支点が近過ぎたらトレンドラインとして引かない
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94
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+
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95
|
+
if abs(highpoint.index[0] - highpoint.index[1]) < min_interval:
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96
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+
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97
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+
continue
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98
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+
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99
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+
regression = linregress(
|
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100
|
+
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101
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+
x = highpoint['Time_ID'],
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102
|
+
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103
|
+
y = highpoint['High'],
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104
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+
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105
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+
)
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106
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+
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107
|
+
print(regression[0] < 0.0, 'reg_high: ', regression[0], ', ', regression[1], )
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108
|
+
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109
|
+
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110
|
+
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111
|
+
# 下降してるときだけ
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112
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+
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113
|
+
if regression[0] < 0.0:
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114
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+
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115
|
+
trendlines.append(regression[0] * df['Time_ID'][i:i+span*2] + regression[1])
|
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116
|
+
|
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117
|
+
slope.append(regression[0] * df['Time_ID'][i:i+span*2])
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118
|
+
|
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119
|
+
time.append(df['Time'][i:i+span*2])
|
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120
|
+
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121
|
+
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122
|
+
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123
|
+
# 安値の上昇トレンドラインを生成
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124
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+
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125
|
+
for i in df.index[::span//2]:
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126
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+
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127
|
+
lowpoint = get_lowpoint(i, i + span)
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128
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+
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129
|
+
# ポイントが2箇所未満だとエラーになるので回避する
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130
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+
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131
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+
if len(lowpoint) < 2:
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132
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+
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133
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+
continue
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134
|
+
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135
|
+
# 始点と支点が近過ぎたらトレンドラインとして引かない
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136
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+
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137
|
+
if abs(lowpoint.index[0] - lowpoint.index[1]) < min_interval:
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138
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+
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139
|
+
continue
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140
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+
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141
|
+
regression = linregress(
|
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142
|
+
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143
|
+
x = lowpoint['Time_ID'],
|
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144
|
+
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145
|
+
y = lowpoint['Low'],
|
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146
|
+
|
|
147
|
+
)
|
|
148
|
+
|
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149
|
+
print(regression[0] > 0.0, 'reg_low: ', regression[0], ', ', regression[1], )
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150
|
+
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151
|
+
|
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152
|
+
|
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153
|
+
# 上昇してるときだけ
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154
|
+
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155
|
+
if regression[0] > 0.0:
|
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156
|
+
|
|
157
|
+
trendlines.append(regression[0] * df['Time_ID'][i:i+span*2] + regression[1])
|
|
158
|
+
|
|
159
|
+
slope.append(regression[0] * df['Time_ID'][i:i+span*2])
|
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160
|
+
|
|
161
|
+
time.append(df['Time'][i:i+span*2])
|
|
162
|
+
|
|
163
|
+
|
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164
|
+
|
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165
|
+
return trendlines, slope, time
|
|
166
|
+
|
|
167
|
+
```
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168
|
+
|
|
169
|
+
|
|
170
|
+
|
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171
|
+
|
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172
|
+
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173
|
+
along_time_dfの中身はこんな感じ
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174
|
+
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175
|
+
```ここに言語を入力
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176
|
+
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177
|
+
|
|
178
|
+
|
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179
|
+
#トレンドラインを計算する関数を実行。
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180
|
+
|
|
181
|
+
#トレンドラインは同じ時間に複数重なっていることがあるのでdf['Close']に一番近い値を採用する
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182
|
+
|
|
183
|
+
|
|
184
|
+
|
|
185
|
+
|
|
186
|
+
|
|
187
|
+
|
|
188
|
+
|
|
189
|
+
#along_time_dfをどうにかしてリストにできれば解決できそう。そのほかの方法はわからない
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190
|
+
|
|
191
|
+
|
|
192
|
+
|
|
193
|
+
|
|
194
|
+
|
|
195
|
+
|
|
196
|
+
|
|
197
|
+
zaa, slope, along_time = g_trendlines()
|
|
198
|
+
|
|
199
|
+
df_intercept = pd.DataFrame(zaa)
|
|
200
|
+
|
|
201
|
+
df_slope = pd.DataFrame(slope)
|
|
202
|
+
|
|
203
|
+
along_time_df = pd.DataFrame(along_time)
|
|
204
|
+
|
|
205
|
+
|
|
206
|
+
|
|
207
|
+
df_intercept = df_intercept.transpose()
|
|
208
|
+
|
|
209
|
+
df_slope = df_slope.transpose()
|
|
210
|
+
|
|
211
|
+
along_time_df = along_time_df.transpose()
|
|
212
|
+
|
|
213
|
+
|
|
214
|
+
|
|
215
|
+
df_intercept = df_intercept.astype('float')
|
|
216
|
+
|
|
217
|
+
df_slope = df_slope.astype('float')
|
|
218
|
+
|
|
219
|
+
|
|
220
|
+
|
|
221
|
+
def getNearestValue(minimum, slope_dic):
|
|
222
|
+
|
|
223
|
+
"""
|
|
224
|
+
|
|
225
|
+
概要: 辞書から０に最も近い値を返却する関数
|
|
226
|
+
|
|
227
|
+
@return ０に最も近い値とそれに伴う傾き
|
|
228
|
+
|
|
229
|
+
"""
|
|
230
|
+
|
|
231
|
+
|
|
232
|
+
|
|
233
|
+
calc_near_zero = min(minimum.items(), key=lambda x: x[1]) # 0に近い値を求める, the variable is tuple
|
|
234
|
+
|
|
235
|
+
key = calc_near_zero[0] #タプルの一つ目の要素を取得 , calc_near_zero = (key, value)
|
|
236
|
+
|
|
237
|
+
best_slope = slope_dic[key] # have just a value and トレンドラインの値と同じ列にある傾きを取得している
|
|
238
|
+
|
|
239
|
+
best_time = time_dic[key]
|
|
240
|
+
|
|
241
|
+
min_diff = calc_near_zero[1] # have just a value and calc_near_zero is tuple
|
|
242
|
+
|
|
243
|
+
|
|
244
|
+
|
|
245
|
+
return min_diff, best_slope, best_time
|
|
246
|
+
|
|
247
|
+
|
|
248
|
+
|
|
249
|
+
|
|
250
|
+
|
|
251
|
+
#トレードの判断をするときにトレンドラインが複数あると面倒なので一番近いトレンドラインと傾き（上昇or下降）を求めてdfに結合する
|
|
252
|
+
|
|
253
|
+
#データフレームのvalueだけをリスト形式で取り出さないとfor文で回せないので変換する
|
|
254
|
+
|
|
255
|
+
listdfi = df_intercept.values.tolist()
|
|
256
|
+
|
|
257
|
+
listdfs = df_slope.values.tolist()
|
|
258
|
+
|
|
259
|
+
listatd = along_time_df.values.tolist() #.values.tolist()これをやると全部NaNになってしまう
|
|
260
|
+
|
|
261
|
+
list_df_close = df['Close'][360:].values.tolist()
|
|
262
|
+
|
|
263
|
+
|
|
264
|
+
|
|
265
|
+
Near_trendline = []
|
|
266
|
+
|
|
267
|
+
slope_withTL = []
|
|
268
|
+
|
|
269
|
+
time_withtl = []
|
|
270
|
+
|
|
271
|
+
|
|
272
|
+
|
|
273
|
+
for i, dfi, dfs, atd in zip(list_df_close, listdfi, listdfs, along_time_df):
|
|
274
|
+
|
|
275
|
+
minimum = {}
|
|
276
|
+
|
|
277
|
+
slope_dic = {}
|
|
278
|
+
|
|
279
|
+
time_dic = {}
|
|
280
|
+
|
|
281
|
+
for c in range(35):
|
|
282
|
+
|
|
283
|
+
if dfi[c]:
|
|
284
|
+
|
|
285
|
+
diff = i - dfi[c] # 誤差を求める
|
|
286
|
+
|
|
287
|
+
slope = dfs[c] #slopeの値
|
|
288
|
+
|
|
289
|
+
tim = atd[c]
|
|
290
|
+
|
|
291
|
+
minimum[c] = abs(diff)
|
|
292
|
+
|
|
293
|
+
slope_dic[c] = slope
|
|
294
|
+
|
|
295
|
+
time_dic[c] = tim
|
|
296
|
+
|
|
297
|
+
|
|
298
|
+
|
|
299
|
+
best_TL, best_slope, best_time = getNearestValue(minimum, slope_dic)
|
|
300
|
+
|
|
301
|
+
Near_trendline.append(best_TL) #一番誤差が少ないdf_interceptの列を採用する
|
|
302
|
+
|
|
303
|
+
slope_withTL.append(best_slope)
|
|
304
|
+
|
|
305
|
+
time_withtl.append(best_time)
|
|
306
|
+
|
|
307
|
+
|
|
308
|
+
|
|
309
|
+
|
|
310
|
+
|
|
311
|
+
#slopeは上昇トレンドか下降トレンドかだけを知りたいので1,-1に変換する
|
|
312
|
+
|
|
313
|
+
slope_withTL = (1 if i >0 else -1 for i in slope_withTL)
|
|
314
|
+
|
|
315
|
+
|
|
316
|
+
|
|
317
|
+
#Near_trendlineとslope_withTLをデータフレームに変換する
|
|
318
|
+
|
|
319
|
+
df2 = pd.DataFrame({'Trend Line': Near_trendline,
|
|
320
|
+
|
|
321
|
+
'Up or Down': slope_withTL,
|
|
322
|
+
|
|
323
|
+
'Time': time_withtl
|
|
324
|
+
|
|
325
|
+
})
|
|
326
|
+
|
|
327
|
+
|
|
328
|
+
|
|
329
|
+
|
|
330
|
+
|
|
331
|
+
df3 = pd.merge(df, df2, on='Time', how='left')
|
|
332
|
+
|
|
333
|
+
```
|
|
334
|
+
|
|
335
|
+
わかりにくくてすみません。
|