def cash_table(self):
        '现金的table'
        _cash = pd.DataFrame(
            data=[self.cash[1::],
                  self.time_index_max],
            index=['cash',
                   'datetime']
        ).T
        _cash = _cash.assign(
            date=_cash.datetime.apply(lambda x: pd.to_datetime(str(x)[0:10]))
        ).assign(account_cookie=self.account_cookie)                          # .sort_values('datetime')
        return _cash.set_index(['datetime', 'account_cookie'], drop=False)
        """
        实验性质
        @2018-06-09

        # 对于账户持仓的分解

        1. 真实持仓hold:

        正常模式/TZero模式:
            hold = 历史持仓(init_hold)+ 初始化账户后发生的所有交易导致的持仓(hold_available)

        动态持仓(初始化账户后的持仓)hold_available:
            self.history 计算而得

        2. 账户的可卖额度(sell_available)

        正常模式:
            sell_available
                结算前: init_hold+ 买卖交易(卖-)
                结算后: init_hold+ 买卖交易(买+ 卖-)
        TZero模式:
            sell_available
                结算前: init_hold - 买卖交易占用的额度(abs(买+ 卖-))
                结算过程 是为了补平(等于让hold={})
                结算后: init_hold
        """
def cash_table ( self ) : _cash = pd . DataFrame ( data = [ self . cash [ 1 : : ] , self . time_index_max ] , index = [ 'cash' , 'datetime' ] ) . T _cash = _cash . assign ( date = _cash . datetime . apply ( lambda x : pd . to_datetime ( str ( x ) [ 0 : 10 ] ) ) ) . assign ( account_cookie = self . account_cookie ) return _cash . set_index ( [ 'datetime' , 'account_cookie' ] , drop = False )
现金的table