请求指导：Pine Script中同一时间点多框架开盘价去重方案

核心原则：优先级分层 #

先给不同时间框架明确优先级，比如：

• 月开盘（最高优先级）> 周开盘 > 交易日开盘（最低优先级）
  同一时间点只保留优先级最高的那条开盘数据，从根源避免重复。

具体实现方向 #

1. 结构化数据+分组去重 #

把所有时间框架的开盘数据整理成包含以下字段的数据集：

• 时间戳（统一用UTC时间戳避免时区混乱）
• 开盘价
• 优先级标记（比如用数字：1=月，2=周，3=日）

用数据工具做分组去重，比如用pandas的向量化操作（比循环高效，资源友好）：

import pandas as pd

# 假设已经有整理好的df，包含timestamp、open_price、priority三列
deduped_df = df.groupby('timestamp').apply(lambda x: x.loc[x['priority'].idxmin()])

这个操作会按时间戳分组，每组只留下优先级最高的那条记录。

2. 适配特殊交易场景 #

• 24/7加密货币：直接按自然日/周/月的UTC时间分界判断开盘点即可，不需要考虑休市。
• Forex/跨时区资产：用pytz统一转换为交易时区（比如纽约时间、伦敦时间）后再判断时间框架分界，避免时区错位导致的错误开盘点。
• 股票/指数（含盘前）：用pandas_market_calendars获取对应交易所的交易日历，精准识别交易日开盘（包括盘前时段的开盘点），而不是硬编码自然日。

3. 实时数据优化 #

如果是实时绘制场景，不需要每次全量处理历史数据：

• 维护一个最近时间点的缓存，当新的开盘点触发时，先检查缓存里是否已有同时间戳的记录；
• 如果有，只保留优先级更高的那条；如果没有，直接添加到数据集。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者i am different