手把手教你用Python做股票量化分析（一）

　　Python是目前最为流行的编程语言之一，由于其易学易用、丰富的库以及强大的数据处理和可视化功能，在金融领域中得到了广泛的应用。在本篇教程中，我们将会介绍如何使用Python进行股票量化分析，具体包括数据获取、数据预处理、特征工程、模型构建以及回测等方面。
　　首先，我们需要明确自己的研究对象，例如某一只股票、某一类股票等。在此，我们以中国平安（601318）为例，来介绍如何使用Python进行量化分析。一、数据获取
　　首先，我们需要获取历史股票数据。这里我们选择使用tushare库来获取数据。tushare是一个免费、开源的Python财经数据接口库，提供了海量的金融数据，包括股票、基金、期货等各种市场数据。
　　安装tushare库：pipinstalltushare
　　获取历史股票数据：importtushareastsimportpandasaspd登陆tushare账号ts。settoken（你的token）prots。proapi（）获取股票数据dfpro。daily（tscode601318。SH，startdate20150101，enddate20211231）df。tocsv（pingan。csv，indexFalse）
　　这里我们使用了tushare提供的daily函数，指定股票代码（601318。SH）、起止日期（20150101和20211231），并将数据保存为csv文件。二、数据预处理
　　获取到数据之后，我们需要进行数据预处理。这里我们需要对数据进行缺失值处理、数据类型转换、数据排序等操作，以便于后续的分析和建模。
　　数据读取和预处理：bashCopycode读取数据dfpd。readcsv（pingan。csv）数据处理df〔tradedate〕pd。todatetime（df〔tradedate〕）将交易日期转换为日期类型df。sortvalues（tradedate，inplaceTrue）按照日期排序df。fillna（methodffill，inplaceTrue）缺失值填充
　　这里我们将交易日期转换为日期类型，方便后续的时间序列分析。同时，我们将数据按照日期排序，并使用前向填充的方法填充缺失值。三、特征工程
　　在进行量化分析之前，我们需要进行特征工程，以提取出对股票涨跌的影响因素。这里我们选择使用技术指标作为特征，例如移动平均线、相对强弱指标等。移动平均线df〔ma5〕df〔close〕。rolling（5）。mean（）df〔ma10〕df〔close〕。rolling（10）。mean（）df〔ma20〕df〔close〕。rolling（20）。mean（）相对强弱指标df〔rsi6〕talib。RSI（df〔close〕。values，timeperiod6）df〔rsi12〕talib。RSI（df〔close〕。values，timeperiod12）df〔rsi24〕talib。RSI（df〔close〕。values，timeperiod24）布林带df〔upper〕，df〔middle〕，df〔lower〕talib。BBANDS（df〔close〕。values，timeperiod20，nbdevup2，nbdevdn2，matype0）移动平均线交叉df〔ma5crossma10〕np。where（df〔ma5〕df〔ma10〕，1，1）df〔ma10crossma20〕np。where（df〔ma10〕df〔ma20〕，1，1）
　　这里我们使用了talib库来计算技术指标，例如移动平均线、相对强弱指标、布林带等。同时，我们还计算了移动平均线的交叉情况，作为特征之一。
　　四、模型构建
　　在进行模型构建之前，我们需要将数据分为训练集和测试集。这里我们选择使用80的数据作为训练集，20的数据作为测试集。
　　数据分割：bashCopycode数据分割trainsizeint（len（df）0。8）traindfdf〔：trainsize〕testdfdf〔trainsize：〕
　　接着，我们需要选择合适的模型来进行预测。这里我们选择使用支持向量机（SVM）作为模型，以预测股票涨跌情况。