Das deutsche Python-Forum

Hey liebes Python Forum,

Ist da eine Möglichkeit bestimmte Codezeilen vor dem "run" an eine Bedingung zu binden bevor diese compiliert werden?

Die Idee dahinter:
Ich habe eine riesige Mengen von Daten mit Mio v. Zeilen über die mit einer Funktion "func" (via multiprocessing) drüber iteriert wird. Beispiel:

Code: Alles auswählen

#...
mulitprocessingFunction(function=func, df=df, arg1=arg1,arg3=arg3)
#...

def func(df, arg1=None, arg2=None, arg3=None):
	#...
	if arg1:
		df.drop("Spalte",1)
	#...
	return df

Die if Abfrage macht sich zeitlich sehr bemerkbar (wenn sie nicht gebraucht wird). Gibts eine Möglichkeit bei der Compilierung (oder vor dem Aufruf) diese Zeilen während der Laufzeit rauszuschmeissen?

(Klar, könnte ich gleiche Funktion ein zweites mal deklarieren, jedoch beschreibe ich oben nur ein simples Beispiel. Eigentlich sind es ca. 3-6 abrage Variablen für ca. 20 Funktionen die alle sehr ähnlich heißen. Danach habe ich keine übersicht mehr & müsste bei kleinsten änderungen 3-6 funktionen abändern)

Danke für die Hilfe und bleibt Gesund

Es gibt keine Anweisung oder Option, um Dinge von der Kompilierung auszunehmen. Also kein Präprozessor oder ähnliches. Sicherlich kann man sich mit viel Aufwand etwas eigenes dafür programmieren, aber das ist hier nicht zielführend.

Vermutlich musst du bloß deinen Code besser strukturieren, sodass der Programmfluss mit weniger Überprüfungen auskommt. Oft sind Wörterbücher (Dicts) hilfreich, um ellenlange if-Konstrukte zu umgehen. Genaueres kann man nur sagen, wenn du konkreter wirst bzw Beispielcode für deinen jetzigen Ansatz zeigst.

Wobei ich erfahrungsgemäß denke, dass der Flaschenhals sowieso woanders sitzt. Das Vermeiden von if-Kaskaden hat weniger mit der Performance zu tun, sondern dient vor allem der Verständlichkeit des Codes. Sofern es dir wirklich um diese paar Millisekunden geht, bist du bei Python ohnehin falsch.

Und klar: Bei einer relativ hohen Anzahl an Schleifendurchläufen addieren sich Millisekunden auch gern mal zu Sekunden oder gar Minuten. Du schreibst ja selbst etwas von Elementen im Millionenbereich. Da stößt reines Python irgendwann an seine Grenzen. Hierfür gibt es aber externe Pakete, die meist in C implementiert sind. Pandas ist hierbei ein populäres Beispiel. Ob das für deinen Fall etwas bringt, lässt sich wie erwähnt erst abschätzen, wenn du mehr Details lieferst.

EDIT:
Pandas nutzt du anscheinend bereits (df.drop()). Na, in dem Fall nutze es besser. Vermeide explizite Schleifen in Python. Schau dir die mitgebrachten Funktionen von Pandas an. Da steckt zwar auch viel Python-Code drin, aber die eigentlichen Schleifen basieren auf Numpy. Bei geschicktem Einsatz kriegt man da einiges zur Verbesserung der Laufzeit hin.

snafu hat geschrieben: Dienstag 7. April 2020, 02:10
Das Vermeiden von if-Kaskaden hat weniger mit der Performance zu tun, sondern dient vor allem der Verständlichkeit des Codes. Sofern es dir wirklich um diese paar Millisekunden geht, bist du bei Python ohnehin falsch.

Hey snafu,
Danke für die schnelle Antwort

,

Pandas& Numpy werden bereits genutzt nur leider sind die abläufe in der schleife "rollende" schleifen in denen mit jedem mal etwas verglichen werden muss.
ich habe leider bisher keine möglichkeit gefunden das ganze auf pandas/numpy ebene zu bringen.

Es handelt sich um eine Timeseries, bei der ich das optimale verhältnis von bisher gestiegenen zu gefallenen Werten ermitteln muss(also die "bisherigen" werte ab Schleifen beginn zählen auch) . Also eine Analyse, bei der ich erstens rausfinden muss wann in der Timeseries es ist (index) und anschließend die werte in ein seperates Dataframe einspeichern.

Da ich es bisher noch nicht effektiv auf multiproccessing anwenden konnte, kann ich dir nur meinen alten Sehr ineffizienten Code zeigen, der den ersten schritt übernimmt:
das Beispiel, damit du leichter verstehen kannst, welche bewegung ich in der TimeSeries suche:

ps. "SGV" steht für das Verhältnis von bisher maximalem bewegungswert (anstieg oder fall) zu seiner gegenrichtung (fall oder anstieg) (also StärkeGegenrichtungVerhältnis)

Code: Alles auswählen


def func(indexstartwerte,hochs,tiefs, events, minRet = 0.520,      side=side, minSGV=1.6):

   for loc, t1 in events['t1'].iteritems(): 
             
            high_ret= (hochs[t1]  - indexstartwerte[t1])   #t1 ist ein Zeitindex , aber das Ende
            low_ret=(tiefs[t1]  - indexstartwerte[t1])      
 
            if max( high_ret, low_ret*-1) == high_rets: # das bessere SGV bis jetzt
            	SGVDirection = 1 #es geht hoch
            else: SGVDirection =-1 #es geht runter

            if min(high_ret, low_ret*-1) != 0:   # Wenn Wertfall nicht 0 -> berechne SGV
                SGV_Ratio = max(high_ret, low_ret*-1)/min(high_ret, low_ret*-1)

            else:                      # wenn Wert um Null faellt
                if SGVDirection == 1:   # wenn steigender wert --> Unbedint checken wenn was mit der max() funkion gemacht wird ! ACHTUNG !
                        SGV_Ratio= np.nan

                elif SGVDirection == -1: #wenn fallender Wert
                        SGV_Ratio= np.nan


            if max( high_ret, abs(low_ret)) == high_ret:
                staerkeBewegung = high_ret
                gegenBewebung = low_ret
            else:
                staerkeBewegung= low_ret
                gegenBewebung = high_ret
            out.loc[loc,"Mitnahme"]= staerkeBewegung
            out.loc[loc,"Verlust"] = gegenBewebung
        out["label"] = out["Mitnahme"].astype(str)+','+out["Verlust"].astype(str) #zu einem String mergen, damit wir nur eine Labelspalte haben
        out.drop(["Mitnahme","Verlust"], 1, inplace=True)
        return out

Achtung: der code zeigt die stärkebewegung nur für den nächsten Index. Was ich will ist ein um X indexe rollendes ermitteln der staerkeBewegung und dessen bisheriger gegenBewegung.

Ich würde Innendrinnen noch einen kleinen Dataframe names SGV erstellen, anhand dessen ich entscheide, ob das SGV groß genug ist um, es überhaupt in meinen dataframe namens "out" reinzunehmen ob die staerkeBewegung überhaupt groß genug ist im wert.

EDIT:
Ist schwer zu erklären ^^. Also eine Zeitsequenz mit Je 3 werten pro index. Und ich will für jeden Index innerhalb der nächsten X Indexwerte den Index herausfinden, wo der Bisherige Anstieg im verhältnis zur bisherigen Senkung des Werts (oder umgekehrt) am größten ist. Anschließend will ich prüfen ob die nun für den aktuellen index rausgesuchten zukunftswerte folgendes erfüllen: (staerkeBewegung>minRet) && (staerkeBewegung/gegenBewebung > minSGV). Das wird dan in einen neu erstelltes "SGV" dataframe übernommen und die SG-Verhältnisse jeder der nächsten X bars werden verglichen. Dann wird der mit dem besten SGV rausgenommen und in den out dataframe übernommen (der "out" dataframe kann auch leer ausgehen).
So das war jetz das Vorgehen für den ersten Index. Das ganze iteriert dann pauschal von 100.000 bis zu mehreren Millionen mal.
Rechenleistung ist also seeehr wichtig

Hast du ggf einen Tipp wie ich das umsetzen könnte

EDIT2: achja durch wenn der wert sich nur in eine Bewegung bewegt wäre das beim SG-Verhätnis eine teilung durch 0 (also mit if statement verhindern) oder sehr hohe zahl, wenn die bewegung minimal ist (ebenfalls ein if statement einbauen)

Gib uns bitte einen korrekten Beispieldatensatz für diese Funktion.
So wie du es beschreibst bin ich mir ziemlich sicher, dass man es mit pandas-Funktionen lösen kann und dabei erheblich an Performance gewinnt.

Die Einrückungen sind kaputt. Eingerückt wird immer mit 4 Leerzeichen pro Ebene. Nach einem : kommt immer eine neue Zeile und Leerzeichen sollten systematisch benutzt werden, also um Operatoren, nicht nach öffnenden oder vor schließenden Klammern, nicht vor der Klammer bei Funktionsaufrufen, etc.

Auf den ersten Blick gibt es da viel Optimierpotential. Alles was als Vektoren gerechnet werden kann, sollte auch so gerechnet werden. high_ret und low_ret.
Da low_ret fast immer mit -1 multipliziert wird, sollte man es gleich umgekehrt berechnen.

Code: Alles auswählen

    high_ret = hochs - indexstartwerte
    low_ret = indexstartwerte - tiefs

Das Maximum und Minimum wird sehr oft berechnet, also vorberechnen:

Code: Alles auswählen

    max_ret = np.max(high_ret, low_ret)
    min_ret = np.min(high_ret, low_ret)

SGVDirection wird nicht immer gebraucht, hätte man also nicht immer berechnen müssen. Bei Vektorrechnung kann man aber nicht sagen, ob es gebraucht wird oder nicht, also immer, aber als Boolean:

Code: Alles auswählen

sgv_direction = max_ret == high_ret

Ach nee, wird doch nichts damit gemacht. Kann also weg.
sgv_ratio kann immer berechnet werden, wenn durch null geteilt wird, kommt halt inf bzw. -inf als Ergebnis (kann man, wenn nötig später immer noch filtern):

Code: Alles auswählen

sgv_ratio = max_ret / min_ret

Der Rest läßt sich auch noch vektorisieren, bleibt also von Deinem Code keine explizite Schleife mehr, sollte bei wenigen Millionen Werten in Millisekunden berechnet sein:

Code: Alles auswählen

    high_ret = hochs - indexstartwerte
    low_ret = tiefs - indexstartwerte
    max_ret = np.max(high_ret, low_ret)
    min_ret = np.min(high_ret, low_ret)
    sgv_ratio = max_ret / min_ret
    mask = abs(low_ret) <= high_ret
    staerkeBewegung = np.where(mask, [high_ret, low_ret])
    gegenBewegung = np.where(mask, [low_ret, high_ret])

Wie Du das mit Pandas verheiratest, sei Dir überlassen.

einfachTobi hat geschrieben: Dienstag 7. April 2020, 06:25 Gib uns bitte einen korrekten Beispieldatensatz für diese Funktion.
So wie du es beschreibst bin ich mir ziemlich sicher, dass man es mit pandas-Funktionen lösen kann und dabei erheblich an Performance gewinnt.

Okay, hab alles nötige aus den anderen funktionen zusammengekratzt dass es ausführbar ist, also brauchst du die Performance aller anderen Funktionen nicht beachten (dass die in dieser Form ineffizient sind normal). Nur die unterste namens "func". Anbei ein ausschnitt eines Files mit dem ich arbeiten kann (sehe das wird wahrscheinlich nur per PN funktionieren): (muss deinen Pfad bei "path" einfuegen unten)

Code: Alles auswählen

import pandas as pd, numpy as np
import time


def read_data_bars(path):
    df = pd.read_csv(path,encoding ="UTF-8")
    return df
 


def getDailyVol(endwert,span0=100):
    # daily vol reindexed to endwert
    delta = 86400 #getDeltaInSeconds()                 # TODO muss noch implementiert werden
    df0=endwert.index.searchsorted(endwert.index-pd.Timedelta(seconds=delta))
    df0=df0[df0>0]   
    df0=(pd.Series(endwert.index[df0-1], 
                   index=endwert.index[endwert.shape[0]-df0.shape[0]:]))   
    try:
        df0=endwert.loc[df0.index]/endwert.loc[df0.values].values-1 # daily rets
    except Exception as e:
        print(f'error: {e}\nplease confirm no duplicate indices')
    df0=df0.ewm(span=span0).std().rename('dailyVol')
    return df0


def getEvents(endwert, tEvents, ptSl, trgt, minRet, numThreads, t1=False, side=None):
    ''''''
    #1) get target 
    trgt=pd.Series(trgt[tEvents]) 
    trgt=trgt[trgt>minRet] # minRet  
    #2) get t1 (max holding period)
    if t1 is False: t1=pd.Series(pd.NaT, index=tEvents)
    #3) form events object, apply stop loss on t1

    #trade in beide Seiten (?)
    if side is None:  side_,ptSl_=pd.Series(1.,index=trgt.index), [ptSl[0],ptSl[0]]
    #trade nur in eine Seite (?)
    else:  side_,ptSl_=side[trgt.index],ptSl[:2] 


    karg_preset = {'threshold': 0.9, 'dropZeros': 'True'}    
    events=(pd.concat({'t1':t1,'trgt':trgt,'side':side_}, axis=1)
        .dropna(subset=['trgt'])) 
    
    return events

def addVerticalBarrier(tEvents, endwert, numDays=1): 
    t1=endwert.index.searchsorted(tEvents+pd.Timedelta(days=numDays)) #set Fix Delta
    t1=t1[t1<endwert.shape[0]]
    t1=(pd.Series(endwert.index[t1],index=tEvents[:t1.shape[0]]))
    return t1

def classify_fix_time_horizon(df, price, delta):  
    #prepare Event Inputs
    dailyVol = getDailyVol(price) 

    # get Time Events == 
    #tEvents = getTEvents(price,h=dailyVol.mean()) 
    tEvents= df.index
    t1 = addVerticalBarrier(tEvents, price, numDays=1) 

    # create target series ==  get Labels
    ptsl = [1,1]
    target=dailyVol
    # select minRet
    minRet = 0.0001

    # Run in single-threaded mode on Windows
    import platform
    if platform.system() == "Windows": cpus = 1
    else: cpus = cpu_count() - 1

    events = getEvents(price,tEvents,ptsl,target,minRet,cpus,t1=t1) # == raw LabelsDataset
    return events

from sklearn.preprocessing import minmax_scale
PERIOD=1
IdealDeltasAmount = PERIOD
rueckfall_minimum   = 35

def func(Open, Close, High, Low, events, extrarow=pd.Timedelta(hours=1)):
    # aus events brauche ich hier nur t1
    out = events[['t1']].copy(deep=True)
    out["StaerkeBewegung"]=np.nan
    out["SchwaechereRichtung"]  =np.nan
     
    events.t1.drop(events.t1.tail(1).index,inplace=True)#Warum?
    
    
    for loc, t1 in events['t1'].iteritems(): 

        print("loc = ",loc,"t1 = ", t1)    
        
        nextloc= events.index[events.t1.index.get_loc(loc)+1]
        hochwerte=(High[nextloc:t1]  - Open[nextloc])   # nur für Positive Richtungen
        tiefwerte=(Low[nextloc:t1]  - Open[nextloc])      # nur für Negative Richtungen

        MaxTime   =loc
        MinTime   =loc
        LatestMax =0
        LatestMin =0 
        
        SRV = pd.DataFrame(columns=['SRV','StaerkeBewegung','SchwaechereRichtung'],index = hochwerte.index )

        nanvaluedetector=False

        for High_, Low_,hochwertindex in zip(hochwerte,tiefwerte,hochwerte.index): # wir können den HighIndex nehmen, da er immer gleich dem Lowindex ist (bei normalen Bars)

            if High_ > LatestMax:
                LatestMax = High_
                MaxTime   = hochwertindex
            if Low_ <LatestMin:
                LatestMin = Low_
                MinTime   = hochwertindex

            if max( LatestMax, LatestMin*-1)==LatestMax:
                SRVDirection = 1#Rauf
            else:
                SRVDirection =-1#Runter

            if min(LatestMax, LatestMin*-1)!=0:
                SRV_Ratio = max(LatestMax, LatestMin*-1)/min(LatestMax, LatestMin*-1)
            else:
                nanvaluedetector = True
                if SRVDirection == 1: # Rauf --> Unbedint checken wenn was mit der max() funkion gemacht wird ! ACHTUNG !

                    if len(tiefwerte.loc[(0 > tiefwerte) & (tiefwerte > -rueckfall_minimum)])  ==0:#wenn keine loc gibt

                        if len(tiefwerte.loc[0 > tiefwerte])==0:
                            SRV_Ratio = np.nan
                        else: 
                            SRV_Ratio= LatestMax/ rueckfall_minimum
                    else: 
                        usable_tiefwert = abs(tiefwerte.loc[(0 > tiefwerte) & (tiefwerte > -rueckfall_minimum)].iloc[0])

                        SRV_Ratio= LatestMax/usable_tiefwert

                        if len(tiefwerte.loc[0 > tiefwerte])==0:
                            SRV_Ratio = np.nan
                            print("use nans.")
                            print(" das kann nicht sein ")
                        elif ((len(tiefwerte.loc[0 > tiefwerte])!=0) & (len(tiefwerte.loc[(0 > tiefwerte) & (tiefwerte > -rueckfall_minimum)])  ==0)): 
                            SRV_Ratio= np.nan#max(LatestMax, rueckfall_minimum)/min(LatestMax, rueckfall_minimum)
                            print("NewSRV Ratio by rueckfall_minimum = ",SRV_Ratio, "(keine Rs in  tiefwerte)")
                            print(" das kann nicht sein ")

                else: #wenn Runter

                    if len(hochwerte.loc[(0 < hochwerte) & (hochwerte < rueckfall_minimum)])==0:#wenn keine loc gibt

                        if len(hochwerte.loc[(0 < hochwerte)])==0:
                            SRV_Ratio = np.nan
                        else:
                            SRV_Ratio= LatestMin/ rueckfall_minimum
                    else:#wenn es eine Loc gibt

                        usable_hochwert = abs(hochwerte.loc[(0 < hochwerte) & (hochwerte < rueckfall_minimum)].iloc[0])
                        SRV_Ratio= abs(LatestMin)/usable_hochwert

                        if len(hochwerte.loc[(0 < hochwerte)])==0:
                            SRV_Ratio = np.nan
                            print("use nans.")
                            print(" das kann nicht sein ")
                        elif ((len(hochwerte.loc[(0 < hochwerte)])!=0) & (len(hochwerte.loc[(0 < hochwerte) & (hochwerte < rueckfall_minimum)])==0)) :
                            SRV_Ratio= np.nan
                            print("NewSRV Ratio by rueckfall_minimum = ",SRV_Ratio,  "(keine Rs in  hochwerte)")
                            print(" das kann nicht sein ")

                #wir brauchen einen ersatz für SRV_Ratio:
                #check ob in den nächsten (je nach richtung ) hochwerte/tiefwerte neue §risks" auftauchen die kleiner sind als minimum_SL
                #wenn in der gesamten Zeile, neue Gegenwerte (klein genug) auftauchen-> kleinsten von denen hier als SL nehmen
                #wenn in der gesamten Zeile, neue Gegenwerte (zu groß) auftauchen -> nimm "minimal_SL" aus den Inputs
                #wenn in der gesamten Zeile sowieso keine neuen Gegenwerte auftauchen -> alle 0 (sowieso irrelevant)

            if max( LatestMax, abs(LatestMin)) ==LatestMax:
                StaerkeBewegung = LatestMax
                SchwaechereRichtung = LatestMin
            else:
                StaerkeBewegung = LatestMin
                SchwaechereRichtung = LatestMax

            SRV.loc[hochwertindex]=(SRV_Ratio,StaerkeBewegung,SchwaechereRichtung)

        if nanvaluedetector==True:
            #print(f"NAN Value Detected at {nantime}")
            #SRV["SRV"]=SRV["SRV"].replace(np.nan, SRV["SRV"].max()*2)
            SRV["SRV"]=SRV["SRV"].replace(np.nan, 0)  # zweites np.nan diesmal = 0, weil anscheinend alle gegenrichtungsPreisÄnderungen ==0 sind. 
        print("len ",SRV["SRV"])
        print("len ",SRV["StaerkeBewegung"])
        print("len ", SRV.reset_index())
        SRV["Score"]= minmax_scale(SRV["SRV"]) + minmax_scale(((SRV["StaerkeBewegung"]*100000)**2)/100000) -   (SRV.reset_index().index /IdealDeltasAmount) *0.75

        SRV["Best?"]=np.where(SRV["Score"]== SRV["Score"].max(),1,0)
        #TODO wenn Best 2 werte hat (z.b. weil null das höchste ist-> nimm erste null)
        #TODO etwas einfallen lassen, wie fehlende t1 werte gehandhabt werden

        SRV=SRV.merge(hochwerte, left_index =True,right_index=True)
        SRV=SRV.merge(tiefwerte,left_index =True,right_index=True)  

        out.loc[loc,"Rauf"]= round(max(SRV["StaerkeBewegung"].loc[SRV["Score"]== SRV["Score"].max()][0],SRV["SchwaechereRichtung"].loc[SRV["Score"]== SRV["Score"].max()][0]),5)
        out.loc[loc,"Runter"] = round(min(SRV["StaerkeBewegung"].loc[SRV["Score"]== SRV["Score"].max()][0],SRV["SchwaechereRichtung"].loc[SRV["Score"]== SRV["Score"].max()][0]),5)        
    out["label"] = out["Rauf"].astype(str)+','+out["Runter"].astype(str) #zu einem string mergen, damit wir nur eine Labelcolumn haben
    out.drop(["Rauf","Runter"],1,inplace=True)
    return out



path = " {deinpfad}"
df = read_data_bars(path) 

global static_TimeFormat
static_TimeFormat="%y.%m.%d %H:%M:%S"#:%f"# get_TimeFormat() 
df.set_index(pd.to_datetime(df["Zeit"]),inplace=True)

out = func(df["startwert"],df["endwert"],df["hochwert"],df["tiefwert"],events)

Hier ein ausschnitt aus der CSV-Datei:

Code: Alles auswählen

Zeit,startwert,hochwert,tiefwert,endwert,extra0,extra1,extra2,extra3,extra4,extra5,extra6,extra7,

2013.08.21 00:00:00,1.15538,1.15628,1.14903,1.15153,4113.7,1.16054,1.155425000000001,1.152764999999999,1.158029999999999,1.18732175,1.220921083333333,1.236265499999999,
2013.08.22 00:00:00,1.15103,1.15888,1.14778,1.15388,3915.4,1.15914,1.156730000000001,1.152274999999999,1.157269999999999,1.18588175,1.21987075,1.235401187499999,
2013.08.23 00:00:00,1.15403,1.15813,1.14993,1.15338,3618.3,1.15799,1.157315000000001,1.151534999999999,1.156753749999999,1.184488,1.218840416666666,1.234517499999999,
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2014.12.03 00:00:00,1.10798,1.10953,1.09983,1.10275,5879.6,1.108739999999999,1.114725,1.117917499999998,1.11881075,1.132531625000001,1.144180083333333,1.149663624999999,
2014.12.04 00:00:00,1.10248,1.10528,1.09803,1.09973,6706.3,1.107413999999999,1.112499,1.117501499999998,1.11825025,1.131786250000001,1.143579583333333,1.149263124999999,
2014.12.05 00:00:00,1.09953,1.10404,1.09529,1.10049,5374.700000000001,1.105473999999999,1.11039,1.117044999999998,1.11783475,1.131017500000001,1.142953916666666,1.148856874999999,
2014.12.08 00:00:00,1.09788,1.10038,1.09308,1.09348,3260.3,1.103775999999999,1.107816,1.116450499999998,1.117655,1.130272625000001,1.14235775,1.148450374999999,
2014.12.09 00:00:00,1.09408,1.09963,1.08548,1.09093,4430.7,1.100735999999999,1.104918,1.115505499999998,1.11710375,1.129435750000001,1.14167025,1.148015624999999,
2014.12.10 00:00:00,1.09103,1.09513,1.08578,1.08993,3866.5,1.097475999999999,1.103108,1.114001499999998,1.116583,1.128567875000001,1.1410115,1.147560812499999,
2014.12.11 00:00:00,1.08973,1.09563,1.07928,1.08608,4503.3,1.094911999999999,1.101163,1.112297499999998,1.1157635,1.127664125000001,1.140298083333333,1.147097999999999,
2014.12.12 00:00:00,1.08488,1.08673,1.07958,1.08258,3407.8,1.092181999999999,1.098828,1.110329999999998,1.11504225,1.126712250000001,1.1395495,1.146626437499999,
2014.12.15 00:00:00,1.08173,1.08415,1.07568,1.07767,5687.6,1.088599999999999,1.096188,1.107764999999999,1.1142235,1.125700375000001,1.138757833333333,1.146133312499999,
2014.12.16 00:00:00,1.07748,1.07883,1.06908,1.07058,5699.1,1.085437999999999,1.093087,1.105120999999998,1.11329825,1.124647125000001,1.137941083333333,1.145622687499999,
2014.12.17 00:00:00,1.06983,1.07328,1.06168,1.06403,5605.200000000001,1.081367999999999,1.089422,1.102073499999998,1.11216325,1.123493625000001,1.13700525,1.145024562499999,
2014.12.18 00:00:00,1.0642,1.07778,1.06383,1.07263,6224.8,1.076187999999999,1.08555,1.099024499999998,1.11083425,1.122234125000001,1.136056833333333,1.144392624999999,
2014.12.19 00:00:00,1.07189,1.07662,1.06913,1.07073,5280.5,1.073497999999999,1.08284,1.096614999999998,1.109684,1.121029125000001,1.135285166666666,1.143788562499999,
2014.12.22 00:00:00,1.07028,1.07762,1.06958,1.07211,3422.5,1.071127999999999,1.079864,1.093839999999998,1.1084065,1.119844125000001,1.134490166666666,1.143180437499999,
2014.12.23 00:00:00,1.07183,1.07589,1.06906,1.07318,2437.4,1.070015999999999,1.077727,1.091322499999998,1.1071735,1.118668875000001,1.133689666666666,1.142565062499999,
2014.12.24 00:00:00,1.07248,1.07585,1.07061,1.07233,1734.9,1.070535999999999,1.075952,1.089529999999998,1.10584475,1.117552000000001,1.13289675,1.141950999999999,
2014.12.26 00:00:00,1.07293,1.07543,1.07068,1.07418,1429.4,1.072195999999999,1.074192,1.087677499999998,1.1045595,1.116338375000001,1.132094666666666,1.141326062499999,
2014.12.29 00:00:00,1.07386,1.07893,1.07087,1.07646,2392.9,1.072505999999999,1.073002,1.085914999999998,1.10320075,1.115092125000001,1.131327833333333,1.1407198125,
2014.12.30 00:00:00,1.07608,1.08368,1.07248,1.08098,2855.3,1.073651999999999,1.07239,1.084288999999998,1.10187025,1.113856250000001,1.130590583333333,1.1401296875,

Sirius3 hat geschrieben: Dienstag 7. April 2020, 07:01
Der Rest läßt sich auch noch vektorisieren, bleibt also von Deinem Code keine explizite Schleife mehr, sollte bei wenigen Millionen Werten in Millisekunden berechnet sein:
Code: Alles auswählen
    high_ret = hochs - indexstartwerte
    low_ret = tiefs - indexstartwerte
    max_ret = np.max(high_ret, low_ret)
    min_ret = np.min(high_ret, low_ret)
    sgv_ratio = max_ret / min_ret
    mask = abs(low_ret) <= high_ret
    staerkeBewegung = np.where(mask, [high_ret, low_ret])
    gegenBewegung = np.where(mask, [low_ret, high_ret])
Wie Du das mit Pandas verheiratest, sei Dir überlassen.

Mein erster Post hats bischen schlecht rübergebracht. Um das ganze kommt nochmal nh schleife rum und das ist dann die schleife die oben gezeigte berechnung für jeden index auf seine X folgenden berechnen soll. konkretere Code machts ein bisschen deutlicher

@Bayne: und auch hier gilt: die innerste Schleife läßt sich trivial vektorisieren. Bei der äußeren muß man dann sehen, wenn der Code mal umgearbeitet ist.

Apropos Umarbeiten: Variablennamen schreibt man komplett klein. Genauso Funktionen, wo Du gerade ein Mischmasch aus unterschiedlichsten Schreibweisen hast. Der Unterschied zwischen High und High_ ist nur für eine Quelle für Programmierfehler. `global` macht so keinen Sinn und sollte auch gar nicht benutzt werden. Konstanten schreibt man KOMPLETT_GROSS.
Importe gehören an den Anfang der Datei.

Sirius3 hat geschrieben: Dienstag 7. April 2020, 08:13 @Bayne: und auch hier gilt: die innerste Schleife läßt sich trivial vektorisieren. Bei der äußeren muß man dann sehen, wenn der Code mal umgearbeitet ist.

Apropos Umarbeiten: Variablennamen schreibt man komplett klein. Genauso Funktionen, wo Du gerade ein Mischmasch aus unterschiedlichsten Schreibweisen hast. Der Unterschied zwischen High und High_ ist nur für eine Quelle für Programmierfehler. `global` macht so keinen Sinn und sollte auch gar nicht benutzt werden. Konstanten schreibt man KOMPLETT_GROSS.
Importe gehören an den Anfang der Datei.

global macht später Sinn im anderen Code, aber gebe ich dir zu 100% recht, dieser Teil der methoden stammt noch vom anfang des semesters und ich habe sie soweit es kurzfirstig ging abgeändert, nur eben leider ein paar übersehen.

`global` macht nie Sinn. Auch nicht in anderem Code.

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