轻松入门Python量化交易(一)
大家好，数据科学是当前全球形势下快速发展的领域，它将统计学的力量与计算技术相结合，从数据中获取有价值的洞察。
数据科学家是负责将来自数学、统计学、计算机科学和特定领域等的知识整合起来，以识别模式并从大量数据中提取信息的专业人员，其中包含结构化以及非结构化的数据。有了这些信息，就可以找到解决商业、投资、科学研究和公共政策决策等问题的方案。
在金融市场方面，数据科学可以以各种方式应用，例如：
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预测模型：数据科学专业人员可以使用历史数据来创建预测模型，以识别趋势并对未来的市场状况作出预测；
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算法交易：通过分析价格、成交量和波动性等因素，使用执行买入和卖出订单的算法，基于数学模型进行自主交易；
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投资组合优化：可以使用算法和其他数学模型来优化投资组合，以实现收益最大化和风险最小化；
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欺诈检测：机器学习算法可以识别金融交易中的欺诈性活动；
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风险管理：数据科学可用于量化和促进各种金融风险管理，包括市场风险、信用风险和运营风险；
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客户分析：金融机构可以使用数据科学分析客户数据并获取有关其行为和偏好的信息，以帮助改善客户关系和保留客户。
本文将演示如何使用数据科学和Python来获得市场洞察，通过投资组合优化、开发高效的投资策略和股票分析来提高投资业绩。
Quantstats
Quantstats是用于量化金融分析和投资组合优化的Python库。该库提供了各种工具，可从不同来源获得金融数据，进行技术和基本分析，并创建和测试投资策略，还可以使用可视化工具来分析股票和投资组合。Quantstats是一款简单易用的定量金融分析工具，因此它将是本研究的首选库。要在计算机上安装Quantstats，请在任何Python环境中使用以下命令：
pip install quantstats之后可以导入一些必要的库：
# 导入库
import pandas as pd
import numpy as np
import quantstats as qs
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import plotly.express as px
import yfinance as yf安装并导入quantstats后，必须加载要分析的数据，将分析苹果、特斯拉、AMD等公司的证券，时间从2010年7月1日至2023年2月10日，我们可以使用quantstats方法download_returns来获取每日回报数据。
# 在同一时间窗口内获取4只不同的证券的每日回报率
aapl = qs.utils.download_returns('AAPL')
aapl = aapl.loc['2010-07-01':'2023-02-10']
tsla = qs.utils.download_returns('TSLA')
tsla = tsla.loc['2010-07-01':'2023-02-10']
dis = qs.utils.download_returns('DIS')
dis = dis.loc['2010-07-01':'2023-02-10']
amd = qs.utils.download_returns('AMD')
amd = amd.loc['2010-07-01':'2023-02-10']累积收益
累积收益代表投资的总收益，在观察证券时，它不仅包括市场上的升值，还包括利息和任何其他形式的收入。
通常，累积收益以百分比表示，可以通过获取证券的初始价格和指定时期结束时的最终价格来计算。然后，从最终价格中减去初始价格，加上任何利息或其他收入，再将结果除以初始价格。这给我们提供了累积收益的十进制表示，可以乘以100以百分比表示。
如下所示可以看到一个线图，显示了自2010年7月以来下载的各证券的累积收益。
观察上面的图表，可以提取一些有趣的见解。例如，你可以看到Tesla的收益与Disney的收益之间存在相当大的差异。在其收益的峰值时，特斯拉超过了25000％，另一方面，迪士尼的收益率较为适中，峰值约为650％。当然，在分析过去的数据时，我们不会仅仅从累积收益来做出投资决策。重要的是要查看其他指标并评估投资的风险。此外，650％的回报仍然是相当高的，在市场上，缓慢但稳定的增长与爆发式的回报一样有价值。
每日收益率
每日收益率显示证券价格在当天内的百分比变化。使用Quantstats，我们可以轻松地绘制出该时期的每日收益率。对于投资者来说，观察每日收益率可能有助于观察价格在市场上的变化，从而使他们能够提取关于收益波动性和一致性的信息。
# 为每只股票绘制每日收益率图表
print('\nApple Daily Returns Plot:\n')
qs.plots.daily_returns(aapl)
print('\nTesla Inc. Daily Returns Plot:\n')
qs.plots.daily_returns(tsla)
print('\nThe Walt Disney Company Daily Returns Plot:\n')
qs.plots.daily_returns(dis)
print('\nAdvances Micro Devices, Inc. Daily Returns Plot:\n')
qs.plots.daily_returns(amd)
上述图表中，我们看到AMD出现了异常波动，这可能是由于多种因素引起的，如出人意料的收益报告、对公司产品的需求增加或市场环境有利等。这种行为可能表明高波动性，因此被标记为风险较高的投资。
之后该系列的文章将继续对此展开分析，多角度且直观描述交易收益。