配对交易策略 Pandas 根据价格更新头寸

Question

我正在尝试运行交易对交易策略，但无法根据条件更新列。 DataFrame 看起来像：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Stock A Price': [5,6,7,8,10],
                   'Stock B Price': [7,7,7,6,4]})

我不想创建新列：df['Stock A Position'] 和 df['Stock B Position']，它们根据以下策略更新：df['Stock A Position'] == 'LONG'，df['Stock B Position'] == 'SHORT' 如果股票 A 价格低于股票 B，反之亦然（做空 A如果价格 A>B，则做多 B）。但是，在建仓后，df['Stock A Position'] 和df['Stock B Position'] 都应更新为'HOLD'，直到再次满足策略条件（价格交叉路径）。

输出应如下所示：

df = pd.DataFrame({'Stock A Price': [5,6,7,8,10],
                   'Stock B Price': [7,7,7,6,4]
                   'Stock A Position': ['LONG', 'HOLD', 'HOLD', 'SHORT', 'HOLD']
                   'Stock B Position': ['SHORT', 'HOLD', 'HOLD', 'LONG', 'HOLD]'})

例如，由于股票 A 价格 = 5 B=6）所以现在改变仓位：做空 A 和做多 B。第五，股票 A 仍然高于 B，所以持有。

请告诉我如何有效地执行此操作并能够处理大型 DataFrame。感谢您的帮助。

Answer 1

您可以首先根据您的条件比较两列（A Price 和 B Price），然后使用结果比较行对以发现价格发生变化的位置。创建一个变量来保存一个偏移量，该偏移量将保存该列的positions，然后将map 上一步中获得的值保存到列中。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Stock A Price': [5, 6, 7, 8, 10],
                'Stock B Price': [7, 7, 7, 6, 4]})


stg = df.iloc[:, 0] <= df.iloc[:, 1]
# create offset for "HOLD" status
to_map = stg + stg.eq(stg.shift()) * 2
to_map = to_map.clip(0, 2)

df['Stock A Position'] = to_map.map(lambda r: ["SHORT", "LONG", "HOLD"][r])
df['Stock B Position'] = to_map.map(lambda r: ["LONG", "SHORT", "HOLD"][r])

print(df)

df的输出

   Stock A Price  Stock B Price Stock A Position Stock B Position
0              5              7             LONG            SHORT
1              6              7             HOLD             HOLD
2              7              7             HOLD             HOLD
3              8              6            SHORT             LONG
4             10              4             HOLD             HOLD