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需要做資料處理

先針對針對日期補資料

看到這文章

 

 

 

整理一下大概是這樣

import pandas as pd
from datetime import datetime

#產生一個示範資料
#這邊的index必須是日期物件喔
dateVs = {
    datetime.strptime("2020-01-01", "%Y-%m-%d") : 1, #假設是價格
    datetime.strptime("2020-01-05", "%Y-%m-%d") : 3,
    datetime.strptime("2020-01-10", "%Y-%m-%d") : 5,
    datetime.strptime("2020-01-15", "%Y-%m-%d") : 8,
    datetime.strptime("2020-01-19", "%Y-%m-%d") : 1,
}
#to pd format
dateVs = pd.Series(dateVs)
# 1D 每天採樣. ffill 填滿
dateVs = dateVs.resample('1D').ffill()
print(dateVs)

'''
2020-01-01    1
2020-01-02    1 #預設補上模式，依照上一筆資料
2020-01-03    1
2020-01-04    1
2020-01-05    3
2020-01-06    3
2020-01-07    3
2020-01-08    3
2020-01-09    3
2020-01-10    5
2020-01-11    5
2020-01-12    5
2020-01-13    5
2020-01-14    5
2020-01-15    8
2020-01-16    8
2020-01-17    8
2020-01-18    8
2020-01-19    1
'''

 

應該是有更好的補缺資料方案，不過因為指數在下一階段還沒出來之前確實都是依據上一次的價格

所以就先這樣用

 

 

有人問過我，基金怎麼能夠被預測，確實，有些預測確實不准

即使有收斂，預測出來的走勢也可能失準

 

但是呢...有時候這種預測，只是給自己作為一個參考，尤其是，充斥著數位化投資的現在，很多操作早已脫離人類的判斷了，只要有價差加上資本就會啟動，只在於，自己知不知道而已，這也是為什麼股票永遠玩不過大盤，曲線永遠比不過內線的原因了...