《量化交易入门》第 3 章：Python 基础（交易版）——变量、列表与循环#

3.1 为什么是 Python#

先说句实话：量化不是非得用 Python。C++ 更快，Excel 也能凑合。但 Python 在量化圈几乎是默认语言，原因有三：

1. 上手快：语法接近大白话，读起来像英文句子，零基础一两天就能写小脚本。
2. 生态全：拉数据的 akshare、算数据的 pandas、做模型的机器学习库，全都围绕 Python 长出来的。换个语言，这些轮子全要自己造。
3. 免费：Python 本身开源免费，装好就能用，跟学生党零资金起步完美匹配。

这一章的目标不是让你成为程序员，而是让你能读懂、能改、能跑通本书里所有代码。做到这一步，后面的回测、因子、风险章节你都能跟得上。

3.2 变量：给数据起个名字#

程序里天天要跟数据打交道：一个价格、一个日期、一个收益率。老是用”那个数”称呼太累，所以我们给数据起名字，这个名字就叫变量。

1
close_price = 10.5      # 一个收盘价
2
name = "贵州茅台"        # 一段文字
3
is_above_ma = True      # 一个判断结果（真/假）

规则就一条：名字 = 值，等号左边是名字，右边是值。之后用到这个名字，Python 就知道你指的是那个值。

有个细节新手常蒙：这里的 = 不是数学里的”等于”，而是**“把右边的值装进左边的名字里”**。所以下面这行完全合法：

1
price = price + 0.1     # 把 price 原来的值加 0.1，再装回 price

翻译过来就是”价格涨了 1 毛钱”。数学里没人这么写（两边减 price 变成 0=0.1），但程序里这是每天在干的事。

变量名怎么取？ 用能看懂意思的英文，比如 close_price 比 cp 好，volume 比 v 好。过两周你自己回来看代码，会觉得当时取了个好名字简直是救命恩人。

3.3 列表：把一串价格放一起#

一只股票有几千天的收盘价，总不能一个价格一个变量吧？Python 用列表解决：用方括号把一堆数据按顺序装起来。

1
closes = [10.2, 10.5, 10.3, 10.8, 11.0]   # 最近 5 天收盘价

取数据靠下标（位置）。注意一个反直觉的规则：编号从 0 开始，不是 1。

1
closes[0]   # 第 1 个 → 10.2
2
closes[1]   # 第 2 个 → 10.5
3
closes[-1]  # 倒数第 1 个 → 11.0（最后一天）
4
closes[-2]  # 倒数第 2 个 → 10.8

第 1 章我们用过 prices[-6:-1] 这种写法，叫切片：[-6:-1] 表示”从倒数第 6 个取到倒数第 1 个（不含最后一个）“，刚好是”最近 5 天、不含今天”。记住一个心法：-1 永远是最后一个，这在算”今天 vs 昨天”时极常用。

3.4 循环：让程序替你重复干活#

人的耐心有限：手动算 10 天的涨跌幅还行，算 3000 天就直接崩溃。循环就是**“让一段代码反复执行”**——这是程序最值钱的地方之一。

1
for day in ["周一", "周二", "周三"]:
2
    print("今天是", day)

输出：

1
今天是 周一
2
今天是 周二
3
今天是 周三

拆开看：for 变量 in 列表 会把列表里的元素一个个拿出来，装进变量 day，然后执行缩进的那行代码。缩进（开头那 4 个空格）在 Python 里不是装饰，是语法——它表示”这几行属于这个循环”。漏了缩进，程序直接报错。

如果要”按位置”循环（比如要知道今天是第几天），用 range：

1
for i in range(5):
2
    print("第", i + 1, "天")

range(5) 生成 0,1,2,3,4 这 5 个数，配合”下标从 0 开始”的规则，正好对应列表的 5 个位置。

3.5 判断：if 让程序做决定#

循环让程序”重复干活”，判断让程序”分情况干活”。交易里到处是判断：“价格在均线上方吗？""成交量放大没有？""该止损了吗？“——这些在 Python 里都长一个样：

1
price = 12.1
2
ma5 = 11.5
3

4
if price > ma5:
5
    print("价格在 5 日均线上方，趋势偏强")
6
elif price < ma5:
7
    print("价格在 5 日均线下方，趋势偏弱")
8
else:
9
    print("价格正好等于均线")

if 后面跟一个条件，条件成立（结果为真）就执行缩进的代码；不成立就看 elif（否则如果）再判断一次；全都不成立就执行 else（否则）的代码。注意条件里 >（大于）、<（小于）、>=（大于等于）、<=（小于等于）、==（等于，两个等号）、!=（不等于）这些符号，跟数学很像，但”等于”一定要写两个等号——一个等号是给变量赋值的，别搞混。

判断能跟循环配合出花来：第 3.7 节综合示例里，if i == 0 就是在循环里拦截”第一天”，continue 的意思是”这一轮到此为止，直接进入下一轮”。这套组合拳，后面写策略信号时几乎每一章都会用到。

3.6 函数：把逻辑装进盒子#

循环解决”重复执行”，函数解决”重复使用”。一段逻辑（比如算均线）你会在很多地方用，把它包成一个函数，起个名字，以后一行调用：

1
def moving_average(data, window):
2
    """计算 data 最近 window 天的平均值"""
3
    return sum(data[-window:]) / window

def 是定义函数的关键字，括号里是参数（要喂给它的数据），return 是返回值（它算完还给你什么）。定义好之后，用就一行：

1
ma5 = moving_average(closes, 5)

好处立刻体现：函数内部逻辑改一处，所有用到它的地方都跟着变。比如以后你想把均线改成”加权平均”，只改函数那一行，不用翻遍整个程序。第 1 章那个 avg，其实就是函数。

3.7 综合示例：一天的交易小工具#

把变量、列表、循环、函数凑一起，写一个”收盘后复盘小工具”：算 5 日、10 日均线，再把每一天的涨跌幅打印出来。

1
# 模拟某股票最近 10 天收盘价
2
prices = [10.2, 10.5, 10.3, 10.8, 11.0, 11.2, 10.9, 11.5, 11.8, 12.1]
3

4
def moving_average(data, window):
5
    """最近 window 天的平均价"""
6
    return sum(data[-window:]) / window
7

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def pct_change(start, end):
9
    """从 start 涨到 end 的涨跌幅（百分比）"""
10
    return (end / start - 1) * 100
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12
ma5 = moving_average(prices, 5)
13
ma10 = moving_average(prices, 10)
14
print(f"最近5日均价: {ma5:.2f}")
15
print(f"最近10日均价: {ma10:.2f}")
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for i in range(len(prices)):
18
    if i == 0:
19
        print(f"第 1 天: {prices[i]} (没有昨日数据)")
20
        continue                      # 跳过本次循环，直接进入下一天
21
    chg = pct_change(prices[i-1], prices[i])
22
    print(f"第 {i+1} 天: {prices[i]} (较昨日 {chg:+.2f}%)")

跑出来的输出（你可以复制到本地验证）：

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最近5日均价: 11.50
2
最近10日均价: 11.03
3
第 1 天: 10.2 (没有昨日数据)
4
第 2 天: 10.5 (较昨日 +2.94%)
5
第 3 天: 10.3 (较昨日 -1.90%)
6
第 4 天: 10.8 (较昨日 +4.85%)
7
第 5 天: 11.0 (较昨日 +1.85%)
8
第 6 天: 11.2 (较昨日 +1.82%)
9
第 7 天: 10.9 (较昨日 -2.68%)
10
第 8 天: 11.5 (较昨日 +5.50%)
11
第 9 天: 11.8 (较昨日 +2.61%)
12
第 10 天: 12.1 (较昨日 +2.54%)

这几十行代码里，你能看到前面讲的全部内容在配合工作：prices 是列表，moving_average 和 pct_change 是函数，for 是循环，if/continue 处理”第一天没有昨日”的特殊情况，f"..." 是把变量插进字符串的小语法（叫 f-string，第 1、2 章都见过）。你已经有能力读懂并修改一个完整的交易工具了。

3.8 这一章你该记住的#

1. 变量：名字 = 值，= 是”装入”不是”等于”
2. 列表 + 下标：从 0 开始数，-1 永远是最后一个，切片 [-6:-1] 取”最近 5 天”
3. 循环：for x in 列表 逐个取，缩进决定属于谁的代码
4. 判断：if / elif / else 分情况干活，条件里的”等于”是两个等号 ==
5. 函数：def 定义、return 返回，逻辑写一次、到处用

到这里，写策略需要的最小 Python 弹药你已经有了：能存数据（变量+列表）、能遍历（循环）、能分支（if）、能封装逻辑（函数）。第 4 章我们就用这些工具，把第 1 章那条均线规则，做成一个真正完整、能算买卖信号的策略，并说清楚它为什么有效、又为什么经常失效。

📚 《量化交易入门》系列：零基础小白向量化交易，每章一个主题 + 可运行 Python 示例。第 3 章已读，下一章《第一个策略：均线交叉为什么有效又失效》明天见。