日级vwap前复权小练习

#不算robust的一个机制，但是批量实现可以参考。后复权要拿该日期前的cum_ex_factor乘一下，这里就不做了。
#练习了两个多column同index的dataframe如何做计算。具体参见non_adjust_vwap_day_level。
#连乘覆盖df。import pandas as pd
import datetimedef non_adjust_vwap_day_level(non_adjust_turnover,non_adjust_volume):df = pd.DataFrame()for order_book_id in non_adjust_turnover.columns:df[order_book_id] = non_adjust_turnover[order_book_id] / non_adjust_volume[order_book_id]return dfdef vwap_adjusted(df_vwap,adjust_type ='pre'):df_adjust_vwap = pd.DataFrame()if adjust_type=="pre":for order_book_id in df_vwap.columns:kf = pd.DataFrame(df_vwap.loc[:,order_book_id])for time_date in kf.index:df_ex_factor = get_ex_factor(order_book_id,start_date = time_date+ datetime.timedelta(days=+1))if not df_ex_factor is None:cum_product = df_ex_factor.ex_factor.prod()kf.loc[time_date] = kf.loc[time_date] / cum_product  if df_adjust_vwap.empty is True: df_adjust_vwap = kfelse:df_adjust_vwap = pd.concat([df_adjust_vwap, kf], axis=1)return df_adjust_vwap###############################
ccf = non_adjust_vwap_day_level(get_price(["002166.XSHE","000001.XSHE"],start_date=20190101,end_date=20190501,adjust_type='none',frequency='1d').total_turnover,\get_price(["002166.XSHE","000001.XSHE"],start_date=20190101,end_date=20190501,adjust_type='none',frequency='1d').volume).head(10)vwap_adjusted(df_vwap=ccf)

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