如何存储高或低价值(交易)

Question

我想要开发一个代码来向我的DataFrame添加一个系列；该系列应该存储关闭的最低值，直到达到一个新的低点。当达到新的低点时，应在“系列”中出现新的值。起始代码是：

import yfinance as yf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

ticker = 'EURUSD=X'
df = yf.download(ticker, start='2020-1-1')

df['fixed_low'] = ...?

例如，如果欧元兑美元最近的低点是1.1000，那么在“fixed_low”一栏中，这个值应该一直保持到一个新的低点(比方说1.0999)。然后，如果资产仍在下降，列应该存储新的低值，直到新的低点持续一段时间，以此类推。我希望我说的很清楚。谢谢

Answer 1

import yfinance as yf
import numpy as np


ticker = 'EURUSD=X'
df = yf.download(ticker, start='2021-2-1', end= '2021-3-1')
minimum = np.min(df['Close'])#you saved the minimum
print('minimum', minimum)

df1 = yf.download(ticker, start='2021-3-2', end= '2022-5-1')
for i in df1['Close'].values:
    if i < minimum:
        minimum = i

print('update minimum', minimum)

创建了两个数据文件。首先，我们找到了最小值，在第二个过程中，我们更新了最小值。

ticker = 'EURUSD=X'
df = yf.download(ticker, start='2020-1-1')

df['fixed_low'] = np.nan

low = np.inf
for i in range(0, len(df)):
    if df.loc[df.index[i], 'Low'] < low:
        low = round(df.loc[df.index[i], 'Low'], 6)
    df.loc[df.index[i], 'fixed_low'] = low

输出df

                Open      High       Low  ...  Adj Close  Volume  fixed_low
Date                                      ...                              
2019-12-31  1.120448  1.124101  1.120072  ...   1.120230       0   1.120072
2020-01-01  1.122083  1.122838  1.115947  ...   1.122083       0   1.115947
2020-01-02  1.121894  1.122712  1.116682  ...   1.122083       0   1.115947
2020-01-03  1.117081  1.118068  1.112570  ...   1.117144       0   1.112570
2020-01-06  1.116246  1.120825  1.115810  ...   1.116196       0   1.112570
...              ...       ...       ...  ...        ...     ...        ...
2022-05-06  1.053974  1.059839  1.048537  ...   1.053974       0   1.047285

在循环之前，我将low变量的值设置为最大。如果当前最小值小于低值，则会发生更新。df‘nan _low’首先将所有值设置为nan。