수치형 자료의 목록화_python

시가, 고가, 저가, 종가, 거래량으로 구성되어 있는 일일자료 중 종가를 기준으로 다음을 계산
1) (당일 - 전일)/전일
2) 일정한 구간으로 구분
3) 원자료와 결합

위 과정중 1)을 위해 사용자 정의 함수를 작성하여 사용

def InterRetS(da, inter=1):
    ref=da.shift(inter)
    re=(da-ref)/ref
    re.columns=da.columns+"interRet"
    return(re)

테스트를 위한 자료는 kodex leverge 일일자료를 사용
위 함수는 지정된 시차의 자료와 각 열 (각 변수)별로 위의 1)을 계산합니다.

kl1.head(2)
Out[13]:
            Open  High   Low  Close    Volume
2016-01-04  9810  9815  9470   9490  31928370
2016-01-05  9420  9620  9400   9525  27896887

ret=InterRetS(kl1)
ret.head(2)
Out[14]:
            OpeninterRet  HighinterRet  LowinterRet  CloseinterRet  \
2016-01-04           NaN           NaN          NaN            NaN 
2016-01-05     -0.039755     -0.019868    -0.007392       0.003688 

            VolumeinterRet 
2016-01-04             NaN 
2016-01-05       -0.126266 

위에서 계산한 각 열의 값들의 목록화를 위해 구간을 지정합니다. 즉,
nplinespace(sart, end, num=50) 함수를 사용하여 구간을 지정합니다.

mn=ret.min()
mn
Out[18]:
OpeninterRet     -0.079473
HighinterRet     -0.069519
LowinterRet      -0.083581
CloseinterRet    -0.064008
VolumeinterRet   -0.729698
dtype: float64

mx=ret.max()

mx
Out[20]:
OpeninterRet      0.050312
HighinterRet      0.051971
LowinterRet       0.045161
CloseinterRet     0.051273
VolumeinterRet    7.532915
dtype: float64

2) 대상은 3열 즉, 종가이므로
inter=np.linspace(mn[3]+(mn[3]/10), mx[3]+(mx[3]/10), 3)
inter
Out[30]: array([-0.07040867, -0.00700412,  0.05640042])
또는 pd.cut(객체, bins=구간 또는 정수, labels)에서 위의 구간 대신에 구분할 구간의 갯수를 지정할 수 있습니다. 구간을 2로 지정하여 위 함수를 실행해봅니다.

idx, b=pd.cut(ret.iloc[:,3], bins=2, labels=[0, 1], retbins=True)
b #구간의 경계값을 나타냅니다. 이 값은 위 함수 인수중 retbins=True일 경우만 반환됩니다.
Out[44]: array([-0.06412316, -0.00636739,  0.05127311])
idx
Out[37]:
2016-01-04    NaN
2016-01-05    1.0
2016-01-06    0.0
...
2017-12-27    1.0
2017-12-28    1.0
Name: CloseinterRet, Length: 489, dtype: category
Categories (2, int64): [0 < 1]


3)
cp=kl1.assign(chg=idx)
cp.head(4)
Out[39]:
            Open  High   Low  Close    Volume  chg
2016-01-04  9810  9815  9470   9490  31928370  NaN
2016-01-05  9420  9620  9400   9525  27896887  1.0
2016-01-06  9550  9565  9305   9400  30215862  0.0
2016-01-07  9340  9430  9175   9225  27934474  0.0