请大神完善跨周期指标
下面指标可以准确表达日线cr，但2日、周线的cr不准确，请大神指教：import pandas as pd
from stockstats import StockDataFrame
def calculate_CR(filepath):
# 读取文件数据
df = pd.read_table(filepath,
names=['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol', 'value'],
index_col=0, sep=' ', parse_dates=['date'])
#获取各周期指标
stock = StockDataFrame.retype(df)# 使用 StockDataFrame 类处理原始数据 df，将其转换为股票数据类型
CR = stock['cr']# 获取 CR 指标数据
# 将每日数据转换为特定频率下的数据
d2_data = stock.resample('2D').last()# 转换为每两天的数据
d2_data.index -= pd.DateOffset(days=-1)# 调整索引日期，推迟显示1天
weekly_data = stock.resample('W').last()# 转换为每周数据
weekly_data.index -= pd.DateOffset(days=2)# 调整索引日期，提前2天出
monthly_data = stock.resample('M').last()# 转换为每月数据
monthly_data.index = monthly_data.index.to_period('M').to_timestamp('M') + pd.offsets.MonthEnd(1)# 将索引调整为每月最后一天
daily_data = stock.resample('D').last()# 转换为每日数据
# 创建一个日期范围，覆盖您的数据日期范围
date_range = pd.date_range(start=daily_data.index.min(), end=daily_data.index.max(), freq='B')
# 创建一个新的DataFrame，索引为交易日日期
df = pd.DataFrame(index=date_range)
# 将每个交易数据列填充到同一频率，并加入到新的DataFrame中
#上面对df进行了重新索引、填充缺失值以及删除空行操作，行情数据变了，需要重新输入
df['open'] = daily_data['open']
df['high'] = daily_data['high']
df['low'] = daily_data['low']
df['close'] = daily_data['close']
df = df.reindex(daily_data.index)# 重新索引 DataFrame，以保留原始日期顺序并插入缺失的日期
df['CR_1'] = CR
df['CR_2'] = d2_data['cr'].resample('D').last().fillna(method='bfill')# 使用每两天的数据填充缺失值
df['CR_2'].fillna(df['CR_2'].mean(), inplace=True)# 使用均值填充 CR_2 列的缺失值
df['CR_5'] = weekly_data['cr'].resample('D').last().fillna(method='bfill')# 使用每周数据填充缺失值
df['CR_20'] = monthly_data['cr'].resample('D').last().fillna(method='bfill')
# 对新的DataFrame进行重新索引，以保留原始日期顺序并插入缺失的日期
df = df.reindex(pd.date_range(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq='B'))
df = df.dropna(subset=['CR_1'])# 以 CR_1 列为基准，删除空行
#df.to_excel('output.xlsx') #输出df
return df[['CR_1', 'CR_2', 'CR_5', 'CR_20']]
if __name__ == '__main__':
filepath = 'stockdata.txt'# 文件路径，请根据实际情况修改
result = calculate_CR(filepath)
print(result)
result.to_excel('output.xlsx') #输出df
页:
[1]