第 4 章：Python 量化基础

从 Python 金融数据处理开始，到搭建第一个完整的回测框架。掌握 NumPy 向量化、Pandas 数据处理、数据获取、K 线可视化与回测引擎设计。

使用方法

1. 学本章内容 → 从数据到回测再到绩效指标的完整工作流
2. 跑代码 → 每一步都有可运行的代码示例
3. 做练习 → 修改参数、添加新逻辑，验证理解
4. 点「掌握检查」 → 解锁下一章

章节一览

章节	主题	内容简介
4.1 NumPy 与 Pandas 基础	向量化操作与金融数据	NumPy 数组、Pandas DataFrame、收益率计算、滚动统计、合并对齐
4.2 数据获取与预处理	从零获取行情数据	yfinance 下载、OHLCV 数据清洗、缺失值处理、复权、时间对齐
4.3 K 线图与可视化	用 K 线"看"市场	mplfinance K 线图、成交量图、均线叠加、多股票对比
4.4 回测框架搭建	第一个完整回测	策略信号 → 持仓管理 → 成交记录，跑通完整闭环

数据来源

所有章节使用 yfinance / akshare 获取 A 股或美股真实行情数据。

进度

每章预计 1-2 小时。全部 4 章约 4-8 小时完成。