如何计算指数首次突破20后两周的平均资产价格路径？

步骤1：数据预处理 #

先把日期列转成可计算的时间格式，并设置为索引（方便后续时间切片操作）：

import pandas as pd

# 转换日期格式为datetime
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 按日期排序并设为索引
df = df.set_index('date').sort_index()

步骤2：识别首次突破20的事件 #

标记那些前一天指数低于20、当天首次达到/超过20的关键日期：

# 生成突破标记列：当天指数≥20，且前一天指数<20
df['breakout'] = (df['Some index'] >= 20) & (df['Some index'].shift(1) < 20)
# 提取所有突破日期
breakout_dates = df[df['breakout']].index.tolist()

步骤3：提取每个突破后两周的价格数据 #

这里分两种常见场景处理：

场景A：按交易日计算两周（通常为10个交易日）

# 存储所有突破后的价格路径
paths = []

for breakout_date in breakout_dates:
    # 截取突破当天及之后9个交易日（共10天）的资产价格
    path = df.loc[breakout_date:].iloc[:10]['Asset price'].reset_index(drop=True)
    # 给每条路径命名，方便后续识别
    path.name = f'breakout_{breakout_date.date()}'
    paths.append(path)

# 合并所有路径，按突破后的天数对齐
all_paths = pd.concat(paths, axis=1)

场景B：按自然日计算两周（14天）

paths = []

for breakout_date in breakout_dates:
    # 计算两周后的自然日
    end_date = breakout_date + pd.Timedelta(days=14)
    # 截取突破日到两周后区间内的资产价格
    path = df.loc[breakout_date:end_date]['Asset price'].reset_index(drop=True)
    path.name = f'breakout_{breakout_date.date()}'
    paths.append(path)

all_paths = pd.concat(paths, axis=1)

步骤4：计算平均价格路径 #

对齐所有路径后，按行求均值就能得到突破后的平均价格走势：

# 计算每天的平均资产价格
average_path = all_paths.mean(axis=1).reset_index()
average_path.columns = ['day', 'avg_asset_price']
# day列代表突破后的第n天（0=突破当天，1=次日...）

补充提示 #

• 如果只需要分析第一次突破的情况，直接取breakout_dates[0]即可，不用遍历所有突破日期
• 若要计算累计收益，可通过average_path['avg_asset_price'] / average_path['avg_asset_price'].iloc[0] - 1得到相对收益曲线

内容的提问来源于stack exchange，提问作者coder-shmoder