使用Python算法进行交易

以将算法或定量交易定义为设计和开发统计和数学交易策略的过程。这是一个极其复杂的金融领域。

因此，问题是您如何开始进行算法交易?我将向您介绍五个应该学习的基本主题，以便为进入这个迷人的交易世界铺平道路。我个人更喜欢Python，因为它提供了适当程度的自定义，开发的简便性和速度，测试框架以及执行速度。因此，所有这些主题都集中在Python for Trading上。

1.学习Python编程

为了使数据科学事业蒸蒸日上，您需要扎实的基础知识。无论选择哪种语言，都应该彻底理解该语言的某些主题。这是您应该在Python生态系统中掌握的数据科学知识：

• 环境设置 ——包括创建虚拟环境，安装所需的软件包以及使用Jupyter Notebook或Google colabs。
• 数据结构 ——一些最重要的pythonic数据结构是列表，字典，NumPy数组，元组和集合。我在链接的文章中收集了一些示例，供您学习。
• 面向对象的编程——作为定量分析人员，您应该确保自己擅长编写定义了适当类的结构良好的代码。在使用诸如Pandas，NumPy，SciPy等外部包时，您必须学会使用对象及其方法。

2.了解如何处理财务数据

数据分析是财务的关键部分。除了学习使用Pandas处理数据框外，在处理交易数据时还应注意一些特定主题。

如何使用Pandas探索数据 

毫无疑问，Pandas是Python数据科学堆栈中最重要的软件包之一。您可以使用软件包中定义的功能完成几乎所有主要任务。专注于创造dataframes，过滤(loc,iloc,query)，描述性统计(摘要)，加入/合并，分组，和子集。

如何处理时间序列数据 

交易数据全部与时间序列分析有关。您应该学习重新采样数据或重新索引数据，以将数据频率从几分钟更改为几小时，或者从一天的OHLC数据更改为一周的结束数据。例如，您可以使用重采样功能将1分钟时间序列转换为3分钟时间序列数据：

（编辑：青岛站长网）

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