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也就是找到 macd 出现金叉的位置
 | 1 yech1990 2020 年 9 月 18 日 via Android  4 大概这样 df.rolling(window=2).agg(lambda x : x.prod()<0) |
 | 2 yellowtail OP 没有看懂，但是确实实现了...谢谢大哥！ |
| 3 yellowtail OP @yech1990 没有看懂，但是确实实现了...谢谢大哥！ |
 | 5 imn1 2020 年 9 月 18 日 凡是有序的列（主要指 index 有序），值有前后相关的，用 rolling/window 函数就对了 |
| 6 yellowtail OP @imn1 反正这一套 rolling 后接 agg 加 lambda prod 的操作看得我高山仰止 钦佩之情滔滔不绝... |
 | 对 1 楼大佬写的语句的简单解析： df.rolling(window=2).agg(lambda x : x.prod()<0) df.rolling(window=2) :window 是计算统计量的观测值的数量，这里是当前量和前一个数值（上一行）。 x.prod() 返回乘积，相当于当前行乘以上一行，小于 0 表示符号不一样。 .agg(lambda x : x.prod()<0) 对传入的数值按 lambda 表达式进行计算。 |
| 8 imn1 2020 年 9 月 18 日 @yellowtail #6 我是觉得奇怪，macd 就是证券计算，那基本上都离不开移动函数，应该都会呀，不然你是怎么算移动平均的？ |
| 9 yellowtail OP @imn1 网上看到的都是 rolling 加 sum 和 mean... 我有样学样抄的 知其然不知其所以然的差距啊 |
 | 10 kifile 2020 年 9 月 18 日 1 x[(x*x.shift(1)) < 0] |
| 11 yellowtail OP @yech1990 再追问个问题，用 resample 处理 k 线合并（比如一分钟数据的 k 线，按 5 分周期取样，得到 5 分钟 k 线），但是 60 分钟以上的失败了，可能是因为中午休市时间的干扰，想问一下：有没有类似 rolling 的函数可以一段一段切分 df 的，比如窗口是 5，第一段就是 0-4，第二段是 5-9 这样的 谢谢！ |
| 12 yech1990 2020 年 9 月 20 日 via Android 1 不是很清楚“但是 60 分钟以上的失败了”是什么意思。如果 resample 函数不行，你可以试试用 pd.cut 函数 |
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