計算時間序列中兩點之間的角度

Question

我有一個時間序列數據，我正在嘗試計算兩點之間的角度（度）。 這是我到目前為止所做的，但似乎沒有給出正確的解決方案：

bars = 2
df = pd.read_csv("EURUSD.csv")
df = df.reset_index()
df['A'] = np.rad2deg(np.arctan2(df['Low']-df['Low'].shift(pts), df['index']-df['index'].shift(pts)))
df.dropna(inplace=True)

但是，有時這會給我帶來奇怪的輸出，例如：

2693    3.141258
2702   -3.141383
2708   -3.141451
2719   -3.141033
2724   -3.140893
2734    3.141550

我還嘗試了以下代碼：

df['A'] = ((df['Low']-df['Low'].shift(pts))/(df['index']-df['index'].shift(pts)))

2693   -0.000334
2702    0.000210
2708    0.000142
2719    0.000560
2724    0.000700
2734   -0.000043

我在這里做錯了什么？

編輯：

這是我正在嘗試做的屏幕截圖。 我只是想在 Python 中找到 -48 度。 我不是要自動獲得這些積分。 我已經手動發現它們，只需要進行計算。

Answer 1

我想您的問題是如何計算兩條線之間的角度？ 這些線分別由一個點和一個共同的原點定義。 然后，您要對隨時間記錄的一系列x1，x2點執行此操作。

在這里您可以找到算術，並在此處找到示例。

Answer 2

要獲得兩點之間的線角，您需要以下內容：

• 價格差異（看起來像 1.29250 - 1.29650 = -0.004）
• 兩點之間的柱數（似乎是 10 個柱）
• 價格與條形圖的比率（您必須查看該特定圖表的設置）

price_diff = -0.004

bars = 10

price_to_bar = unknown

X = bars * price_to_bar

最終輸出：

import numpy as np

round(np.angle(complex(x, price_diff), deg=True), 0)