前言

技术在金融行业里已成为战略资产。传统的金融机构如今正在进行转型，使其成为科技公司，而不是仅仅将注意力集中在该领域的金融方面。（文末送读者福利）

数学算法带来了创新并且提升了速度，它能够帮助我们在市场中获取竞争优势。金融交易的速度很快，频率也很高，并且数据量庞大，这已经让所有大型金融机构广泛关注技术。算法交易或者定量交易是一个过程，这个过程是基于数学和统计分析来设计和开发交易策略的。这是一个极为复杂的金融领域。

本教程是为使用进行定量交易的初学者而编写的指南。如果读者属于以下行业的人士，那么会发现这篇文章很有帮助：

旨在成为基金或银行量化分析师

打算开启自身自营量化交易的人。我们会在这篇文章里介绍如下主题：其一，股票以及交易的基础。

从 API提取数据

股票价格数据的探索性数据分析

移动平均线

用制定交易策略

可视化策略的表现

股票交易是买卖现有和先前发行的股票的过程。有一个用于买卖股票的价格，此价格会因股票市场的需求和供应而不断变动。股价会根据公司的业绩和行为而有所变化，可能上下波动，且股价的波动不只是受公司业绩影响。交易者通过支付钱来获得公司的所有权，期望进行一些能盈利的交易并以更高价格出售股票。交易者遵循的一项重要技术是卖空股票。这意味着先借入股票，接着立即把它们卖掉。其目的是期望之后能以更低的价格把这些股票买回来，再退还给贷方，从而赚取相应的市场保证金。所以，大多数交易者会依据特定的量化策略和模型来进行交易，而这种依据特定策略和模型进行交易的方式被称作交易策略。

对冲基金以及投资银行的量化交易者设计出了这些交易策略和框架，并且对其进行了测试。这需要具备深厚的编程专业知识，同时也需要了解构建自身策略所需要的语言。

在 C++、Java、R 等语言当中，它是较为流行的编程语言之一。因为它具备易于使用的语法，拥有庞大的社区以及第三方支持，所以在各个领域都得到了广泛的采用，尤其是在数据科学领域。要想充分利用本教程，我们需要熟悉相关的统计信息。

从 API提取数据

我们要提取股票价格数据，所以会使用 API。在这之前，我们先来设置工作环境。

在终端中，为项目创建一个新目录（根据需要命名）：

确保在计算机上安装了 3和。

使用 创建一个新的 ，并使用源 / bin / 激活它。

现在，使用pip安装-，然后在终端中输入pip -。

同样，安装，和软件包。

从终端运行您的-。

现在，笔记本应该可以在本地主机上运行，如以下屏幕截图所示：

- 熊猫将在本教程中被最广泛地使用，因为我们将进行大量的数据处理和绘图工作。导入软件包之后，我们会利用这个软件包向 API 发起请求。首先要设置 API 密钥，比如“q.. = “ ”。接着发送获取请求，用于查询 2010 年 1 月 1 日至 2019 年 1 月 1 日期间的当日股票价格，即 = q.get（“ EOD / MSFT”， =“ 2010-01-01”， =“ 2019-01-01”）。最后查看数据帧的前 5 行，使用.head（）。（文末送读者福利）

这里有微软过去 9 年的 EOD 股票定价数据。我们需要做的事情是，从包中调用 get 方法，同时提供股票代号 MSFT 以及所需数据的时间范围。

这确实很容易，不是吗？让我们接着向前，去进一步知晓和探寻这些数据。对股票定价数据进行探索性数据分析。而当我们掌握了数据后，我们要做的首要之事就是弄清楚数据所代表的内容以及封装了什么样的信息。通过打印的信息，我们能够看到其中涵盖的所有内容：

从上面的屏幕快照能够看出，其中包含了某种情况，而这也就表明我们正在对时间序列数据进行处理。

索引能够被当作帮助我们对数据进行修改或引用的数据结构。时间序列数据是由在连续且等间隔的时间间隔中拍摄的价格快照所组成的序列。在交易过程中，EOD 股票价格数据会捕捉在指定时间段内有关股票的某些参数（例如股票价格）的变动情况，并且会定期记录数据点。- 交易量：记录在任何给定交易日交易的股票数量。

跟踪特定交易日中股票的价格，有高有低，分别是最高价格和最低价格。这些重要的列是我们此刻需要重点关注的。我们能够了解数据的一些摘要统计信息，比如显示行数、均值、最大值、标准差等。可以尝试在单元格中运行以下这些代码行。

.（）

（）

熊猫的方法能够简化时间序列数据频率转换的控制与灵活性。我们能够指定时间间隔，以此将数据重新采样为每月、每季度或每年的频率，并对其进行操作。