量化交易，如何合并分钟k线，实现k线按时间等分切片？

Question

股票期货行情软件里的多分钟周期k线，都是不跨天的。
比如：软件里显示的160分钟k线，是一根160分钟，一根是80分钟，循环。180分钟k线，是一根180分钟，一根60分钟，循环。
行情软件中的90分钟，100 110 130；140 150；160 170 180、190 200 210 220、230，这些周期，都不是按照时间等分切片的k线。

如何才能得到以上这些周期，按照时间等分切片的k线？并且把新得到的k线装进“交易师”这个软件里显示在主图上？让主图指标可以应用在新建的k线上？

下面两个图，是举例的，160分钟k线，180分钟k线的时间切分方式。文华，通达信，交易师都是用的第一种切分方式。第二种是按时间等分切片。

Answer 1

要得到按照时间等分切片的k线，可以使用Python中的pandas库进行处理。具体步骤如下：

1. 读取原始数据

使用pandas中的read_csv函数读取原始数据，并将数据的日期时间列作为datetime类型转换。

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv', parse_dates=['datetime'])

1. 重采样

使用pandas中的resample函数将原数据按照需要的周期进行重采样，然后使用聚合函数（如OHLC）对每个时间段内的数据进行聚合。

period = '160min'
resampled_df = df.resample(period, on='datetime').agg({'open': 'first',
                                                        'high': 'max',
                                                        'low': 'min',
                                                        'close': 'last'})

1. 重新设置索引

使用reset_index函数将时间列变为普通列，并添加一个新的时间列作为重采样后的时间点。

resampled_df.reset_index(inplace=True)
resampled_df.rename(columns={'datetime': 'new_datetime'}, inplace=True)

1. 导出数据

可以使用pandas中的to_csv函数将新数据导出为csv文件。

resampled_df.to_csv('resampled_file.csv', index=False)

1. 在交易师中显示新数据

将导出的csv文件导入交易师，然后在主图上添加指标即可应用于新建的k线数据上。

以上是一种基本的思路，具体实现方式可能会因数据格式、所使用的周期等因素而有所不同，需要具体问题具体分析。