Pandas 数据帧计算引用前一行

Question

您好，很抱歉再次询问这个问题，但我无法在这个问题的所有以前版本中找到解决方案。

我正在尝试对 pandas 计算进行矢量化，其中前一行用作值并受到相同计算的影响。

我正在对交易策略进行回溯测试，目前我有一个包含所有交易规模、价格变动等的 df。当风险超过最大风险时，我试图减少我的交易规模。

交易开放	交易号	交易规模	停止	关闭	风险	最大风险
正确	1	100%	80	100	20.00%	20%
	1	100%	80	120	33.33%	20%
	1	100%	80	140	42.86%	20%
	1	100%	80	160	50.00%	20%

我尝试创建一个计算，当“风险”超过“最大风险”时，“交易规模”就会减少，并且接下来的计算将使用新的“交易规模”。

期望的结果

交易开放	交易号	交易规模	停止	关闭	风险	最大风险	减少布尔值	减少
正确	1	100%	80	100	20.00%	20%	错误	0%
	1	100%	80	120	33.33%	20%	正确	40%
	1	60%	80	140	25.71%	20%	正确	22%
	1	46.8%	80	160	23.40%	20%	正确	15%

我当前的代码看起来与此类似，这是不正确的，因为“Trade_size”的循环计算导致了错误的风险计算。

d = {'Trade Open': [True, False, False, False,], 'Trade number': [1]*4, 'Trade_size': [100]*4, 'close':[100,120,140,160],'stop': [80]*4, 'max_risk': [20]*4}

df = pd.DataFrame(data=d)
df['risk'] = (df.close - df.stop)/ df.close * df.Trade_size
df['reduction_boolean'] = df.risk > df.max_risk
df['reduction'] = 0 
df.loc[df['reduction_boolean'], 'reduction'] = 1 - (df.max_risk / df.risk)

df.loc[df['reduction_boolean'].shift() == True, 'Trade_size'] = df.Trade_size * (1-df.reduction.shift())
df

任何帮助将不胜感激。

Answer 1

我认为我已经解决了我的问题，但我想听听任何人对我的解决方法的想法。

d = {'Trade Open': [True, False, False, False,False], 'Trade number': [1]*5, 'Trade_size': [100]*5, 'close':[100,120,140,160,120],'stop': [80]*5, 'max_risk': [20]*5}

df = pd.DataFrame(data=d)

df.loc[ (((df['Trade_size'].shift() * ((df.close - df.stop)/df.close))) > df.max_risk), 'max_Trade_size'] = df.max_risk / (df['Trade_size'].shift() * ((df.close - df.stop)/df.close)) * 100

df.loc[df.max_Trade_size.shift() < df.Trade_size, 'Trade_size'] = df.max_Trade_size.shift() 

df['risk'] = (df.close - df.stop)/ df.close * df.Trade_size
df['reduction_boolean'] = df.risk > df.max_risk

df['reduction'] = (df['Trade_size'].shift() - df['Trade_size']) / df['Trade_size'].shift()
df.loc[df['reduction'] < 0 , 'reduction'] = 0
df['reduction'] = df['reduction'].shift(-1)
df.loc[df['reduction'].isna(), 'reduction'] = 0 
df