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我利用 python 的 map() 函数将参数传递给交易模型并输出结果。我使用 itertools.product 来查找这两个参数的所有可能组合，然后将组合传递给名为“run”的函数。函数 run 返回一个 pandas 的返回数据框。列标题是两个参数的元组和收益的锐化比率。见下文：

def run((x,y)): 
    ENTRYMULT = x
    PXITR1PERIOD = y

    create_trade()
    pull_settings()    
    pull_marketdata()
    create_position()
    create_pnl_output()

    return DataFrame(DF3['NETPNL'].values, index=DF3.index, columns=[(ENTRYMULT,PXITR1PERIOD,SHARPE)])

我的 main() 函数使用 Pool() 功能在所有 8 个内核上运行 map()：

if __name__ == '__main__':    
global DF3
pool = Pool()    
test1 =pool.map(run,list(itertools.product([x * 0.1 for x in range(10,12)], range(100,176,25))))
print test1

我实现了map函数只能输出列表。输出是返回的数据帧中的标头列表我的 print test1 输出如下所示：

[(1.0, 150, -8.5010673966997263)
2011-11-17  18.63                          
2011-11-18  17.86                          
2011-11-21  17.01                          
2011-11-22  15.92                          
2011-11-23  15.56                          
2011-11-24  15.56                          
2011-11-25  15.36                          
2011-11-28  15.18                          
2011-11-29  15.84                          
2011-11-30  NaN                            ,             (1.0, 175, -9.4016837593189102)
2011-11-17  22.63                          
2011-11-18  22.03                          
2011-11-21  21.36                          
2011-11-22  19.93                          
2011-11-23  19.77                          
2011-11-24  19.77                          
2011-11-25  19.68                          
2011-11-28  19.16                          
2011-11-29  19.56                          
2011-11-30  NaN                            ,             (1.1, 100, -20.255968672741457)
2011-11-17  12.03                          
2011-11-18  10.95                          
2011-11-21  10.03                          
2011-11-22  9.003                          
2011-11-23  8.221                          
2011-11-24  8.221                          
2011-11-25  7.903                          
2011-11-28  7.709                          
2011-11-29  6.444                          
2011-11-30  NaN                            ,             (1.1, 125, -18.178187305758119)
2011-11-17  14.64                          
2011-11-18  13.76                          
2011-11-21  12.89                          
2011-11-22  11.85                          
2011-11-23  11.34                          
2011-11-24  11.34                          
2011-11-25  11.16                          
2011-11-28  11.06                          
2011-11-29  10.14                          
2011-11-30  NaN                            ,             (1.1, 150, -14.486791104380069)
2011-11-17  26.25                          
2011-11-18  25.57                          
2011-11-21  24.76                          
2011-11-22  23.74                          
2011-11-23  23.48                          
2011-11-24  23.48                          
2011-11-25  23.43                          
2011-11-28  23.38                          
2011-11-29  22.93                          
2011-11-30  NaN                            ,             (1.1, 175, -12.118290962161304)
2011-11-17  24.66                          
2011-11-18  24.21                          
2011-11-21  23.57                          
2011-11-22  22.14                          
2011-11-23  22.06                          
2011-11-24  22.06                          
2011-11-25  22.11                          
2011-11-28  21.64                          
2011-11-29  21.24                          
2011-11-30  NaN                            ]

我的最终目标是拥有一个带有索引的熊猫数据框（所有返回都相同），（ENTRYMULT，PXITR1PERIOD，SHARPE）的列标题以及下面的相应返回。然后，我将对所有回报系列进行成对相关性计算。

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1 回答 1

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我认为您需要做的就是：

data = DataFrame(dict(test1))

这将产生一个 DataFrame，其列是 (1.1, 175, -12.118290962161304) 之类的元素

在 pandas 0.6.1（即将发布）中，您还可以执行以下操作：

data = DataFrame.from_items(test1)

于 2011-12-12T18:50:53.097 回答