如何优雅地用python设计一个交易计算器？答案

【问题标题】：how to design a trade calculator by python elegantly?如何优雅地用python设计一个交易计算器？
【发布时间】：2021-03-26 00:11:25
【问题描述】：

假设我有一个股票价格序列和一个买入/卖出信号序列。

我想计算每个信号的盈亏。

例如：

price = [100, 99, 98, 99, 101, 102]
signal= [1,   -1,  1,  1,  -1,   0]  # 1 -> buy 1, -1 -> sell 1

这两个序列意味着：我在时间1买入股票（bc信号的第一个元素是1），在时间2卖出，......

我需要一个函数来返回每个信号的盈亏，函数如下所示：

def calculate(price, signal):
  pnl = []
  # wait to be written
  return pnl

这是预期回报：

[0, -1, ......]

对于信号的第一个元素，这是一个买入信号，这意味着我及时买入，它不会产生任何利润或损失，因为我没有关闭交易（关闭意味着买入然后卖出，反之亦然），我只是买入一（开仓）。所以 pnl 的第一个元素（预期的返回数组）应该是 0 或 nan。

当第二个信号到来时，就是卖出，所以，它导致平仓（这次卖出，最后一次买入），我们可以计算 pnl=sell price(99) - buy price(100) = -1，这意味着我损失了一个单位，所以第二个元素是-1，....

问题的难点在于：

我可能会打开几次，然后一一关闭或全部关闭。

例如：

price = [100, 99, 98, 99, 101, 102]
signal= [1,   1,  -1,  -1,  -1,   0]  # 1 -> buy 1, -1 -> sell 1

我在时间1买100，在时间2买99，在98卖一个。

卖出的预期结果应该是

[0, 0, -1.5, -0.5, ....]

98（此卖出价）- 99.5（买入平均价）= -1.5 99 - 99.5 = -0.5

我知道这可以在 python 中使用循环来实现，因为目的很明确。

但是我想请教一下有没有什么优雅快速的方法可以做到这一点（比如python滚动方法或其他）？

我确实关心算法性能，因为我需要在非常庞大的数据集中使用它。

【问题讨论】：

您现在或将来会考虑税收，还是纯粹的理论练习？
您的总利润为sum(p*s for p,s in zip(price, signal))。我希望这对你来说足够“优雅”。但我应该说我不明白你的大部分解释；特别是我不明白您-1.5 计算背后的逻辑；所以我不会对此发表评论。
请注意，如果您的“非常大的数据集”是一个 numpy 数组，那么您可能应该使用 numpy 函数。如果它是 pandas 数据集，那么您可能应该使用 pandas 函数。如果它是 spark 数据集，那么您可能应该使用 pyspark 函数。
@PaulBrennan 以后我会，但现在，可以忽略它
@Stef 我想我可能解释得不好。我想说的是，pnl只在一轮交易发生时计算，一轮意味着一买一卖，只在最后一个计算，第一个没有pnl，因为它是一个未完成的状态

标签： python pandas algorithm trading

【解决方案1】：

这是一个 Python 生成器函数。如果您将价格和信号都安排为自己的生成器，那么它将在每个信号处生成结果，而无需消耗内存来保存所有输入或输出 - 您可以通过该函数流式传输数据。

In [31]: def trade(price, signal):
    ...:     n, t, result = 0, 0, []
    ...:     for p, s in zip(price, signal):
    ...:         if s == 1:
    ...:             n, t = n+1, t+p
    ...:             yield 0
    ...:         elif s== 0:
    ...:             yield 0
    ...:         elif s == -1:
    ...:             avg = t/n
    ...:             n, t = n-1, t-avg
    ...:             yield p - avg
    ...:         else:
    ...:             assert s in (1, 0, -1), f"Signal {s} error"

In [32]: price = [100, 99, 98, 99, 101, 102]
    ...: signal= [1,   -1,  1,  1,  -1,   0]

In [33]: list(trade(price, signal))
Out[33]: [0, -1.0, 0, 0, 2.5, 0]

In [34]:

【讨论】：