Python量化交易：玩转Pandas：金融数据清洗与时间序列分析实战

Python量化交易：玩转Pandas：金融数据清洗与时间序列分析实战

• 玩转Pandas：金融数据清洗与时间序列分析实战
• • 第一部分：Pandas金融核心——时间序列的基石
  • • 1.1 时间索引的力量
    • 1.2 Resample：重采样的艺术
    • 1.3 Rolling：滑动窗口与趋势捕捉
  • 第二部分：金融数据的脏活累活——清洗与对齐
  • • 2.1 交易日历与缺失值处理
    • 2.2 停牌数据的陷阱
  • 第三部分：难点攻克——复权（Adjustments）的概念与实现
  • • 3.1 为什么需要复权？
    • 3.2 前复权（Forward Adjustment）vs 后复权（Backward Adjustment）
    • 3.3 Python实现复权算法
  • 第四部分：实战案例——从原始数据到量化指标
  • • 4.1 数据准备与清洗
    • 4.2 计算收益率（Returns）
    • 4.3 波动率分析 (Volatility)
    • 4.4 策略生成：双均线策略 (Dual Moving Average)
  • 第五部分：Pandas性能优化小贴士

玩转Pandas：金融数据清洗与时间序列分析实战

第一部分：Pandas金融核心——时间序列的基石

在处理金融数据时，第一条军规是：永远确保你的索引（Index）是时间戳（DatetimeIndex）。

1.1 时间索引的力量

普通的DataFrame使用整数索引（0, 1, 2…），而在时间序列中，索引即时间。

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# 模拟生成一年的分钟级数据dates=pd.date_range