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在看盤軟體中我們可以很簡單地透過按鈕將K線圖轉換成各種頻率的K線圖，如分K、周K、月K等等。在Python裡，我們也可以很輕鬆的轉換各種資料頻率，甚至像是3秒,3天這種少見的參數，通通沒問題，讓頻率的選擇具有更大的彈性。 resample 在Python裡，我們可以透過resample(‘資料頻率’)來決定任何欲調整的資料頻率。在後面我們可以加上”.運算函數()”來決定這段區間的運算方法。 例如，當日報酬的價格資料讀取好，並將indeex設定為datetime格式後，我們要選取每月的最後一天: df_M=df.resample('M').last() 其中，M代表的就是資料頻率為”月”，last()代表我們要選取每月的”最後一天”。 資料頻率: Y: 年M: 月 Q: 季w: 周d: 日H: 小時min: 分鐘s: 秒 另外，我們可以在這些資料頻率前加入數字，比方說”3s”代表3秒、”5d”代表5天，”2M”代表2個月等等。 另一方面，在頻率前加入”B”代表營業日，比方說”BM”指的就是每個月的營業日。 運算函數: last(): 最後一天first(): 第一天mean(): 平均數median(): 中位數std():標準差 這邊就是各式各樣你想的到的函數都可以放進來，接在指定頻率後面，程式就會根據我們所指定的資料頻率進行區間切割並計算。 區間報酬 有了這個resample函數以後，我們就可以很方便的在python裡計算各個區間的報酬。比方說我們要算一個標的的每年報酬率，我們可以先把資料頻率指定為每年，並取出年底的資料值。 df_Y=df.resample('Y').last() 接著，我們可以透過之前學會的日報酬計算方式，套用過來。所以每年的報酬就可以透過pct_change(1)計算出來。 AR=df_Y.pct_change(1) 同樣道理，要計算每個月的報酬我們也可以如法炮製，只要把資料頻率更改為每月即可。因此，不難發現，現在不論是哪種頻率的資料，我們都可以透過resample重新指定頻率，最後再透過pct_change(1)即可算出該頻率每個區間的報酬。 今天，我們學會了如何將資料轉換成我們所需要的頻率。拿起你手邊的資料，算算看標的的月報酬吧! 延伸閱讀 [量化投資基本功] 如何將日期設定為index? [量化投資基本功] 如何一個指令計算日報酬與區間報酬?