У меня есть большой df, состоящий из почасовых цен на акции. Я надеялся найти оптимальную цену покупки и цены продажи, чтобы максимизировать прибыль (доход - затраты). Я понятия не имею, какими будут максимальные цены покупки / продажи, поэтому мое первоначальное предположение - дикий удар в темноте.
Я попытался использовать Scipy «минимизировать» и «тазовый прыжок». Когда я запускаю сценарий, мне кажется, что я застреваю в местных колодцах, и результаты почти не отличаются от моих первоначальных предположений.
Любые идеи о том, как я могу это решить? есть ли лучший способ написать код или лучший метод для использования.
Пример кода ниже
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.optimize as optimize
df = pd.DataFrame({
'Time': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
'Price': [44, 100, 40, 110, 77, 109, 65, 93, 89, 49]})
# Create Empty Columns
df[['Qty', 'Buy', 'Sell', 'Cost', 'Rev']] = pd.DataFrame([[0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00]], index=df.index)
# Create Predicate to add fields
class Predicate:
def __init__(self):
self.prev_time = -1
self.prev_qty = 0
self.prev_buy = 0
self.prev_sell = 0
self.Qty = 0
self.Buy = 0
self.Sell = 0
self.Cost = 0
self.Rev = 0
def __call__(self, x):
if x.Time == self.prev_time:
x.Qty = self.prev_qty
x.Buy = self.prev_buy
x.Sell = self.prev_sell
x.Cost = x.Buy * x.Price
x.Rev = x.Sell * x.Price
else:
x.Qty = self.prev_qty + self.prev_buy - self.prev_sell
x.Buy = np.where(x.Price < buy_price, min(30 - x.Qty, 10), 0)
x.Sell = np.where(x.Price > sell_price, min(x.Qty, 10), 0)
x.Cost = x.Buy * x.Price
x.Rev = x.Sell * x.Price
self.prev_buy = x.Buy
self.prev_qty = x.Qty
self.prev_sell = x.Sell
self.prev_time = x.Time
return x
# Define function to minimize
def max_rev(params):
global buy_price
global sell_price
buy_price, sell_price = params
df2 = df.apply(Predicate(), axis=1)
return -1 * (df2['Rev'].sum() - df2['Cost'].sum())
# Run optimization
initial_guess = [40, 90]
result = optimize.minimize(fun=max_rev, x0=initial_guess, method='BFGS')
# result = optimize.basinhopping(func=max_rev, x0=initial_guess, niter=1000, stepsize=10)
print(result.x)
# Run the final results
result.x = buy_price, sell_price
df = df.apply(Predicate(), axis=1)
print(df)
print(df['Rev'].sum() - df['Cost'].sum())
