※ 引述《laurie1980 (............)》之铭言： : 最近用python写技术指标的进出场讯号， : 基本上要完成都不会有太大困难， : 毕竟只要照策略逻辑，加上一些判断式，不用很精通python也能得到想要的结果 : 不过实际执行上，觉得效率应该可以在好一点 : 想问一下有没有更好的写法 : 以下是一个以RSI作为讯号产生的范例， : 技术指标的讯号逻辑都不出这种架构， : 程式说明： : data是一个pandas的Dataframe， : row是时间，columns是各种技术指标(RSI、MACD等...) : 程式内首先产生一个叫sig的栏位，用来储存讯号 : for loop 里面，就是讯号产生的逻辑： : 比如RSI由上往下穿越70 : if (data.ix[i-1, 'rsi'] >= 70) & (data.ix[i, 'rsi'] < 70) : 就在sig的当期栏位标注一个"sell"， : 其余程式码以此类推。 : 请大家给点增加效率的意见，谢谢!!! : def RSI_Signal(data): : data['sig'] = 0 这边, pandas 在用 for loop 过每列会很慢, 他还要去算 'rsi' 在哪个位置之类的 如果你的 dataframe 是固定的, 假设 rsi column 在 0, sig 在 1, 可以直接把 column 取出来 data_rsi = data.iloc[:, 0].values 拿到 numpy array data_sig = data.iloc[:, 1].values 类似 直接对 numpy array 做回圈大概可以快十倍 : for i in range(1, len(data)): : if (data.ix[i-1, 'rsi'] >= 70) & (data.ix[i, 'rsi'] < 70) : : data.ix[i, 'sig'] = 'sell' : if (data.ix[i-1, 'rsi'] >= 30) & (data.ix[i, 'rsi'] < 30) : : data.ix[i, 'sig'] = 'close sell' : if (data.ix[i-1, 'rsi'] <= 30) & (data.ix[i, 'rsi'] > 30) : : data.ix[i, 'sig'] = 'buy' : if (data.ix[i-1, 'rsi'] <= 70) & (data.ix[i, 'rsi'] > 70) : : data.ix[i, 'sig'] = 'close buy' : return data --

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