0004python金融量化初入门

>Date:2024.04.24
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在量化投资（证券和比特币）开源项目里，全球star数排名前10位里面，有7个是Python实现的。从数据获取到策略回测再到交易，覆盖了整个业务链。
而全球注册用户数最多的商业量化平台Uqer优矿，也同样是基于Python实现和提供服务的。国内后来的其他量化平台，例如ricequant和joinquant，也主推Python环境。
#### anaconda
[Anaconda](https://www.anaconda.com/download-success)，这是python的一个科学计算环境，它不仅把python需要用到的科学计算数据分析的“模块包”包含在内，还直接内嵌安装了了python和Ipython。也就是说，你安装了它，就不需要在单独安装python和相关模块了。
（python+pandas+lxml）
使用spyder
```
左边是负责程序编写
import numpy as np 
sh600340=np.array([38.60,39.87,37.70,38.43]) 
print(sh600340)

console：输出数组
还可以输入sh600340[[1]]，查询某项数据

右上方会对程序中产生的各种变量、数组等要素进行罗列
variable explorer：双击sh600340这个变量，则会跳出来他的具体内容。

```
使用pandas
>Pandas也是一个科学运算包，它是建立在Numpy之上的，但是Pandas最大的特点是可以创建更灵活的数据结构，在这个数据结构中，不仅有数据，还有可编辑的索引值。
DataFrame实质上就是一个多维的Series，只不过这些Series共用了一个index而已。
#### 工具
主要得益于有如下框架和工具的支持：

**Numpy**：底层基于C实现的科学计算包

-具有强大的N维数组对象Array

-具有数据广播功能的函数库

-具有完整的线性代数和随机数生成函数

 

**SciPy**：开源算法和数学工具包

-最优化线性代数、积分、插值、特殊函数

-快速傅里叶变换

-信号处理和图像处理

-常微分方程求解

-其他科学与工程中常用的计算

其功能与Matlab和Scilab等类似。

**Pandas**：起源于AQR的数据处理包，具有金融数据分析基因

-基于Series、DataFrame和Pannel多维表结构数据

-数据自动对齐功能

-数据清洗和计算功能

-时间序列数据快速处理功能

 

**Matplotlib**：基于Python的数据绘图包，能够绘制出各类丰富的图形和报表。另外，Python在机器学习领域的应用也越来越多，其中的开源的项目包括了scikit-learn、Theano、Orange等。

#### 书籍
- 《Python for Data Analysis》

- 《Python for Finance》

- 《Mastering Python for Finance》

- 《Maching Learning in Action》
#### 步骤
从本地csv格式的文件中导入股票数据
计算
将计算好的数据输出到csv文件中