模块3.2.2 · 编程 · Python 数据与量化分析
Pandas
python · pandas · series · dataframe · loc-iloc · indexing · io · csv
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中文题目课程Pandas · Python 数据与量化分析
数据读写与清洗
周一早晨九点，你在一家私募的研究台上收到上游数据团队推过来的 510300 2024.csv ——沪深300 ETF 在 2024 年 1 月的日线行情。你打算直接 df = pd.read csv(path) 然后开始写信号，结果跑出来的 DataFrame 漏洞密布： close 列的 dtype 是 object 而不是 float64 （因为有三行写...
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Series 与 DataFrame 基础
周二上午 9 点半，上证刚开盘。你坐在一家中型私募的研究台，手边是一段从 3.2.1 留下的 NumPy 代码：一个 (T, N) 的日对数收益矩阵， T = 244 ， N = 3 ，列依次是 510300.SH、600519.SH、000001.SZ。你想把 600519.SH 在 2024 02 08（春节休市前最后一个交易日）这天的收益单独捞出来——...
打开 →课程面向量化开发的 Linux 与 Shell · 量化开发的软件工程
文本处理管道：grep、awk、sed 与 jq
A 股 一家 私募 的 quant，下午 三点半 收盘 之后 收到 数据团队 的 一条 消息：「今天 沪深300 ETF 的 tick 文件 落到 /data/market data/cn/equity/tick/20250424/ 了，你 看看 行数 对不对、品种 有没有 缺、总成交额 大概 多少。」她 不打算 写一个 Python 脚本——这种 「看一眼...
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时间序列与滚动窗口
下午两点，私募研究台。你拉到一份 510300.SH（沪深300 ETF）近 10 个 SSE 交易日的分钟 bar，存储里的时间戳是 UTC，列只有 price （这一分钟末的成交价）与 volume （这一分钟的成交股数）。任务很短：把它降到日 bar，算每天的简单收益（simple return）与 5 日年化滚动波动（rolling annualiz...
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分组、合并与重塑
周二下午两点，私募研究台。你手里堆着三张表：一张是 20 个交易日 × 3 只票（ 600519.SH 、 000001.SZ 、 600036.SH ）的长格式日收益，共 60 行 (date, ticker, return) ；一张是申万一级行业查找表（ 600519.SH → 食品饮料 、 000001.SZ → 银行 、 600036.SH → 银行...
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用 Pandas 构建向量化金融数据管道
周一上午 9 点 40 分，浦东陆家嘴一家中型私募的研究台。PM 转过头来：「上周那个 A 股小篮子—— 600519.SH 、 000001.SZ 、 600036.SH ——把 2024 年全年的因子摘要（tear sheet）给我，按申万一级行业把夏普汇总一下，下午三点的月会要用。」你看了一眼磁盘：L4 那道时间序列流水线吐出的 closes.parq...
打开 →课程NumPy · Python 数据与量化分析
ndarray 与向量化
周一早盘前，你接手了一笔策略回测：沪深300 ETF（510300.SH）一年的日线，要算每日对数收益率（daily log return）。上一课你已经能把 CSV 流过来、用生成器逐行解析、再用 dataclass 装好。可一旦真要算数，你写下的还是那段熟悉的循环： 十二行能写完，对一年 252 个交易日尚可。可同样一段逻辑会出现在每一份回测脚本里——一...
打开 →课程合成数据与 API · Python 数据与量化分析
合成价格路径与相关收益
周五晚上,某私募量化研究员要对一个 20 只股票的行业轮动策略做半年回测,需要一个 (T=252, N=20) 的日收益矩阵。问题是平台的合规决策写得很清楚:不接行情数据牌照,所有训练样例只能跑合成数据。CSV 里没有,卖方接口也没有,只能自己生成。这一课给出最小可复现的配方:一颗确定的随机种子、对数欧拉离散化的 GBM 一步、用 Cholesky 分解构造...
打开 →课程Python 语言基础 · Python 基础
容器类型与推导式
旁边那台的同事盯沪深300 ETF 的日内 tick 流。早上 10 点，她已经积了 8 万条 tick 行的 CSV；她的开盘脚本只是一段 Python：把每行读进来，过滤掉 volume 100] [364100.0, 4860.0, 546090.0, 3654.0] 二十行删到四行，懂语法的同事五秒就能审完——这是要追的标准。 练习 Given pr...
打开 →课程树模型与核方法 · 机器学习理论
核方法与支持向量机
周一开盘前一小时,你坐在上海一家中型私募基金(private fund)的研究室。投研经理把一张 CSV 推到桌上:沪深300 成分股 300 只,每只配 15 维因子向量(PE、PB、12 个月动量、20 日波动率、换手率、分析师上调比例),本质上是一张轻量级因子模型(factor model)输入表;标签 公式 表示下月相对指数 outperform /...
打开 →课程C++ 基础 · C++ 与低延迟
类、构造函数与 RAII
国内某头部私募(类似九坤投资)的风控分析师接手了一份 C++ 工具,功能是吃下一个 510300.SH 成交 CSV、把它聚合成五分钟 bar 序列。工具在 happy path 上工作。第一次某行格式异常的 CSV 把 parse double 送进了 throw std::runtime error("bad price") ,进程就漏掉了那个已经打开的...
打开 →课程Rust 基础 · Rust 系统编程
结构体、枚举、Trait 与错误处理
国内某私募中频组的风控同事接手一段用 Rust 写的报单解析器: 从某证券公司的 CSV 报价流读 510300.SH 沪深300 ETF 期权报单, 把每一行变成一个强类型的 Order 值。核心函数只有六行, 用三个 ? 把 parse:: 、 parse:: 、 .ok or(...) 串成一条链。当某一行非法——symbol 为空、价格为负、数量为零...
打开 →课程Python 惯用法与开发工具 · Python 基础
迭代器、生成器与上下文管理器
周一早盘前，风控同事把 SSE 全年的 tick CSV 丢到你账户里——压缩前 18GB。需求是按 code 汇总全年的全市场成交额（turnover），9:00 开盘前发邮件。上次月报你写得很直接： rows = open(path).read().splitlines() ，然后 Counter 累加，本机内存被它撑得换页换到 swap 区。同一段汇总...
打开 →课程SQL 与时序数据库 · 量化开发的软件工程
量化数据管道：从 tick 文件到数据仓库
下午 15:30 CST，某 A 股 量化 私募。沪深 收盘 加 15:00 行情 结算 落定 之后 半 小时，行情 vendor 的 tick 510300 20260523.csv.gz 落 在 共享 挂载 /data/market data/ 上。cron 调起 ingest ticks.sh 。接下来 九十 秒 内，文件 必须 被 加载 到 暂存 表...
打开 →课程实践约束与压力测试 · 组合构建与风险
仅做多与 MV QP 中的线性约束
某沪深300指增公募的高级量化研究员,把 4.4.1 的均值方差闭式解 w = (1/gamma) Sigma^ (mu lambda 1) 直接套到她管理的 30 只 CSI 300 成分股核心仓上。闭式解给出的结果:招商银行 600036 做空 300%、宁德时代 300750 多头 +250%、组合 78% 的仓位扎堆在前三只动量名上。她的产品合同写得...
打开 →课程Python 惯用法与开发工具 · Python 基础
日志、命令行与项目工具链
周日晚上 11 点的消息 某私募的中后台周日晚上甩来一条消息：风控组明早要用你写的 summarise.py 跑一份沪深300成分股的 tick 滚动 VWAP，他们那台服务器装的是干净的 Python 3.11、没装你电脑上的任何包。你抓起脚本一看,它现在还是 notebook 里那个用 print 打日志、入口写在最后一格、依赖装在 /anaconda3...
打开 →课程研究工作流程与纪律 · Alpha 研究
研究工作流程与科学方法
一位 三十亿 规模 私募 量化 基金 的 新 研究员 周一 早会 端 PPT 走 进 会议室。"上周 我 在 沪深300 上 找到 夏普 等于 2 的 信号 —— 5 日 动量 加 行业 中性化，扣 5 bp 交易 成本，回测 2015 到 2023。" 基金 经理 问 四 个 问题。第一，"你 开始 之前 的 待 检验 假设 是 什么？" 沉默 —— 假设...
打开 →课程面向量化开发的 Linux 与 Shell · 量化开发的软件工程
进程、作业与资源控制
晚上 十点，你 启动 了 一个 沪深300 ETF（510300）的 5 分钟 均值回归 策略 回测，参数 扫了 三十 组，估计 要 跑 一整夜 加 半天。你 把 笔记本 一合 准备 回家，然后 突然 想起 一件 事： ssh 连接 一断，那个 Python 进程 就 死了。第二天 一早 你 还得 看 进度、还要 在 跑到 一半 时 杀掉 它 重启。这一课 ...
打开 →课程基本面、另类数据与数据基础设施 · 量化数据
量化数据基础设施：数据湖与时点数据库
周四 09:15。某上海私募 200 亿规模的多空基金，风控研究员发现：实盘 PnL 比昨晚研究端对当日的回测 投影 落后 47 bp。同样的标的池、同样的持仓、同样的执行切片。差距太干净，不像噪声。数据团队的第一动作不是去翻策略代码、不是去看执行层、不是去查券商成交回报——而是查 数据血缘 图 ：回测看到的每个输入是哪个版本？实盘看到的每个输入是哪个...
打开 →课程Git 与代码质量 · 量化开发的软件工程
面向研究与交易代码的 Git 核心
周五下午四点。一家 A 股 私募 的基金经理走过来问：「昨天你跑的 沪深300 动量回测，能不能重现？早上 Sharpe 看起来不太对。」你打开 notebook，已经被改过两次——因子回看从 60 个交易日改成了 90 个，滑点假设也不知何时动过。没有 git 时你在靠记忆复原数字；有了 git， git log oneline 、 git checkou...
打开 →课程SQL 与时序数据库 · 量化开发的软件工程
面向量化研究的关系型 SQL
某个周二早晨，沪深 300 量化私募的基金经理走过来：『把过去两周 510050 、 510500 、 510300 的日 VWAP 拉给我，按当日收益做横截面排名，只要 close 非空的行』。数据存在研究数据仓库里——一台部署在内网的 Postgres / PolarDB O 上， bars 1m 1 分钟 K 线表和 instrument 维度表通过外...
打开 →课程实践约束与压力测试 · 组合构建与风险
鲁棒优化与分布鲁棒投资组合优化
某沪深300指增私募的中级量化研究员把 L2 的成本感知优化器跑了三年。样本内纸面 Sharpe = 1.4,实盘 Sharpe = 0.7。她把回测净值拆开,发现两件事:12 1 截面动量 mu hat 的标准误差是均值的 3 5 倍——Chopra Ziemba(1993)《The effect of errors in means, variances...
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