2026年9月20日
【Python量化数据工程实战 #02】只会看 K 线不会做特征？动量、波动、资金流三因子实战
摘要： 【Python量化数据工程实战 #02】只会看 K 线不会做特征？动量、波动、资金流三因子实战 本文是「Python 量化数据工程实战」系列第 2 篇。上篇我们把原始 K 线清洗完了，但清洗后的 OHLCV 对模型来说还是"太原始"。真正能产生预测力的，是从原始价格中提炼出来的"特征"——动量告诉你趋势有多强，波动告诉你风险有多大，资金流告诉你谁在进场谁在离场。这篇用 pandas 从零构造三 阅读全文
posted @ 2026-09-20 16:16 量化分析码农 阅读(18) 评论(0) 推荐(0)
【Python量化数据工程实战 #01】拉下来的行情全是"脏数据"？停牌、跳空、异常值一站式清洗
摘要： 【Python量化数据工程实战 #01】拉下来的行情全是"脏数据"？停牌、跳空、异常值一站式清洗 本文是「Python 量化数据工程实战」系列第 1 篇。做量化的人都有这样的经历：兴冲冲拉了一年的日线，跑回测时发现某只股票中间缺了 30 天——原来那段时间停牌了；又或者某天收益率突然跳到 +900%，查了半天发现是除权没处理。数据清洗是量化工程里"最不起眼、最耗时间、最容易出 bug"的环节。这 阅读全文
posted @ 2026-09-20 06:42 量化分析码农 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)