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2.1 基础语法与数据结构

《量化交易之路:用Python做股票量化分析》第2章量化语言——Python,第2部分(第2~6章)主要讲解了量化交易需要的基础知识及相关工具,如Python语言、NumPy、pandas、数据可视化及量化数学等知识,适合完全没有任何编程经验的读者从头开始阅读。本节为大家介绍基础语法与数据结构。

作者:阿布来源:机械工业出版社|2017-10-19 15:56

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第2章  量化语言——Python

人类之所以能够超越其他生物成为地球的统治者,原因就在于人类学会了用语言沟通来完成陌生人之间的分工合作——《人类简史》

目前,量化主要以R和Python为主。在早些年R占据了绝对的地位,但是随着NumPy、pandas、Matplotlib、Sckikit-Learn等Python开源工具的发展,Python开源工具就像是原始人类掌握的石器、火等工具,而Python就像是原始人类掌握的语言在量化之路上大放异彩,再加上Python强大的调试能力和工程能力,让分析的结果和需要执行的任务可以无缝结合,使维护变得非常方便。

经常有人向笔者咨询,应该如何成为一个量化交易高手,是不是应该主要研究机器学习、研究算法?笔者给他们的建议一般都是提高Python语言技术能力是最重要的。很多人听到了这个回答都很不以为然,认为自己有着多年的编程经验,Python很简单,用几天就可以成为高手了。笔者使用过C、C++、Java、Object-C,甚至JavaScript语言,但最喜欢的语言一直是Python。笔者最初的5、6年都是使用C和C++语言,在多数人的眼里,C++是一门很难、很高深的语言,但是当把指针和引用等C语言中最基础的概念理解透彻后,C++将变成一种最单纯的语言。因为很多时候在C++中使用复杂花俏的技巧本身就是不对的,如模板类、友元类和智能指针等,它们带来的坏处也许比好处要多。

Python是一门入门非常容易的语言,多数没有任何编程经验的人,也可以在几天内学懂Python的最基础语法,写出简单的程序。但是Python语言有着众多的库、丰富的可扩展语法,完成一个功能可以有n种实现方式,使用m种编程技巧。每种实现路径都会有各自的优点和缺点,每条路径最适合连接的其他路径也会有各种各样的选择。Python语言里的一些高级语法,如混入类mixmins、元编程metaclass和装饰器,它们都是一些最优解决方案中必不可少的技术,甚至描述器这个一般用不到的技术,在编写大型项目中,也是使项目结构更优雅的“大杀器”。

吉他和钢琴是大家最熟悉的两个乐器(如图2-1所示),可以把C++语言比喻为吉他,Python语言比喻为钢琴。在一开始练习单音的时候,它们的入门难度都差不多,顶多就是按吉他的弦时手指会痛。在练习和弦的时候,都是需要左、右手互相配合的阶段,这个阶段其实钢琴的突破难度要低于吉他,因为吉他只有6根弦,钢琴有88个键,特别是针对多数人左手不灵活要去按和弦很困难。突破这个阶段后,弹吉他将变得很轻松,可以自弹自唱,但是对于钢琴来说,突破左、右手配合的阶段只是开始,要想成为一个钢琴大师更是前路漫漫。

2.1  基础语法与数据结构

本节讲解Python在量化交易中经常需要用到的知识,不会涉及太复杂的内容,但是也会逐步增加一定的难度,这是成为量化高手的必经之路。

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