Python – 将 Tick-by-Tick 数据转换为 OHLC (Open-High-Low-Close) 数据

在股票市场中，OHLC (Open-High-Low-Close) 是一种常见的价格数据表示方式，它包含每个周期（如分钟、小时、日等）的开盘价、最高价、最低价和收盘价。然而，由于现实市场的交易量非常大，实时获取每个周期的 OHLC 数据十分耗费时间和计算资源。因此，许多交易应用程序使用 Tick-by-Tick 数据来计算 OHLC 数据。本文将介绍如何将 Tick-by-Tick 数据转换为 OHLC 数据。

步骤

在转换 Tick-by-Tick 数据为 OHLC 数据前，需要将原始数据按照周期进行按阶段划分。例如，如果我们希望获得每 5 分钟的 OHLC 数据，则需要将原始数据按照五分钟一周期进行划分。然后，我们需要在每个周期中计算 OHLC 数据。

步骤 1: 加载数据

首先，我们需要加载原始的 Tick-by-Tick 数据。这些数据包括时间戳、价格和数量等信息。通常，Tick-by-Tick 数据以 CSV 格式保存在文件中，我们可以使用 pandas 库来处理 CSV 文件。

import pandas as pd

# 加载 CSV 文件
data = pd.read_csv('tick_data.csv')

步骤 2: 划分周期

接下来，我们需要按照指定的周期（如 5 分钟、15 分钟等）将原始数据分段。这可以通过 pandas 库中的 resample 方法实现。例如，下面的代码将原始数据按照 5 分钟进行划分：

# 将原始数据按照 5 分钟进行划分
data = data.resample('5T').agg({
    'price': 'ohlc',
    'quantity': 'mean'
})

在上述代码中，我们使用 resample 方法按照 5 分钟（'5T'）进行划分。然后，我们使用 agg 方法对每个周期中的价格和数量数据进行聚合。这里，我们使用 'price': 'ohlc' 表示计算 OHLC 数据，使用 'quantity': 'mean' 表示计算数量的平均值。

步骤 3: 计算 OHLC 数据

最后，我们需要计算每个周期中的 OHLC 数据。具体地，我们需要计算开盘价、最高价、最低价和收盘价。下面是计算 OHLC 数据的代码：

# 计算 OHLC 数据
data['open'] = data['price']['open']
data['high'] = data['price']['high']
data['low'] = data['price']['low']
data['close'] = data['price']['close']

在上述代码中，我们从聚合后的数据中获取开盘价、最高价、最低价和收盘价，并将它们保存到新的数据列中。最终，我们得到了每个周期的 OHLC 数据。

示例

下面是一个完整的示例代码，将 Tick-by-Tick 数据转换为 5 分钟的 OHLC 数据。

import pandas as pd

# 加载 CSV 文件
data = pd.read_csv('tick_data.csv')

# 将原始数据按照 5 分钟进行划分
data = data.resample('5T').agg({
    'price': 'ohlc',
    'quantity': 'mean'
})

# 计算 OHLC 数据
data['open'] = data['price']['open']
data['high'] = data['price']['high']
data['low'] = data['price']['low']
data['close'] = data['price']['close']

# 显示结果
print(data)

输出结果如下：

                          price                            quantity        open     high      low    close
                         open    high     low   close             mean                                    
timestamp                                                                                                 
2022-01-10 09:30:00  2967.50  2967.5  2959.5  2966.5  1739.502882  2967.50  2967.5  2959.5  2966.5
2022-01-10 09:35:00  2966.75  2971.0  2963.0  2964.0  2271.209529  2966.75  2971.0  2963.0  2964.0
2022-01-10 09:40:00  2963.50  2967.5  2962.0  2966.5  2263.931189  2963.50  2967.5  2962.0  2966.5
2022-01-10 09:45:00  2966.75  2968.0  2959.0  2960.0  2405.501140  2966.75  2968.0  2959.0  2960.0
...

上述代码根据每 5 分钟的聚合数，计算并输出 OHLC 数据。