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过去三个月，我们带大家走过了基础的Python数据类型与控制结构入门、介绍了常用的金融数据科学库，以及常见的经典交易策略原理，还有机器学习原理的应用。
量化投资必备技能一：NumPy数据处理
量化投资必备技能二：Pandas数据处理
量化投资必备技能三：Python可视化工具
量化投资必备技能四：SciPy计算库
量化投资必备技能五：Scikit-learn机器学习基础
量化投资必备技能六：大数据时代如何进行机器学习
一量小课堂 | 经典量化策略 No.1：量化择时
一量小课堂 | 经典量化策略 No.2：动量和反转策略
一量小课堂 | 经典量化策略 No.3：基金结构套利
一量小课堂 | 经典量化策略 No.4：宏观择时与行业轮动
一量小课堂 | 经典量化策略 No.5：对冲基金策略概述
一量小课堂 | 经典量化策略 No.6：多因子价值策略
一量小课堂 | 经典量化策略 No.7：商品期货CTA策略
一量小课堂 | 经典量化策略 No.8：CTA趋势策略
一量小课堂 | 经典量化策略 No.9：CTA套利策略
今天，我们就综合运用所学的知识，花5分钟的时间，来实战一下，用Python来快速实现一个机器学习量化交易策略。
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获取金融数据
关于金融数据，一般分为结构化数据和非结构化数据。我们可以通过读取本地文件、网络爬虫或是通过一些金融数据库与统计网站的API来获取。我们在一量学院的课程中介绍过如何读取csv文件、Quandl、Yahoo、Tushare的数据（详见一量学院量化交易培训课程）。
今天，我们介绍一下导入万得wind数据，导入原理和步骤都一致。
1. 安装所需的Python库
2. 通过对应接口调取数据
3. 设置索引和列名
导入wind接口包WindPy，并启动接口
接下来就可以通过指定股票代码，来调用指定时间区间的交易数据啦。
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数据预处理
我们实际处理数据的时候常常会遇到不能批量获得数据、存在异常和缺失值、量纲不一致、维度太多等问题。因此，我们需要数据预处理。数据预处理包括将数据整合、标准化、缺失值填补、异常值、特征工程等。
运用concat函数来整合数据
标准化、缺失值、异常值处理
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编写策略
量化交易策略有很多，比如均线、动量、反转的技术面策略，也有构造财务分析指标来进行打分选股的基本面策略；
更有一些交叉学科的策略，比如金融和统计学交叉，通过统计分析来套利，比如配对交易、布林带等；
以及金融和计算机科学交叉，通过机器学习和深度学习来获利，如通过SVM、逻辑回归、Bagging和Boosting的一些集成算法来预测股市涨跌。
如果利用支持向量机SVM，基于股票历史交易的最高价、最低价、开盘价、收盘价这些基础特征，就可以来预测下一日股市价格：
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获取结果和优化
得到结果之后，我们可以看看策略获得的收益率。假设我们执行了机器学习SVM的策略，我们可以通过predict函数，将预测的测试集的股价添加到DataFrame中，如果预测的比第二天开盘高，那么我们就设置为买入信号。
1. 通过np.where函数找出买入信号，并计算收益率
2. 通过np.cumprod累乘函数计算策略的累计收益率
3. 比较策略选股和对标股票池的收益率
关于策略的优化，需要根据所选的方法进行。总体而言，可以分为三类：一是结合多指标加强信号和指标有效性，二是增添约束条件，过滤一些数据噪声，三是运用学习曲线、网格搜索等方法来进行调参。
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可视化分析
可视化可以让纷繁复杂的数据更加清晰直观，便于分析。我们可以通过Pandas自带的plot函数绘制效果曲线图，也可以通过常用的matplotlib来绘制。我们以常用的Matplotlib库来实现可视化：
如图，蓝色是股票收益，橙色是策略收益，绿色是优化后的策略收益。可以观察出，策略在市场下跌的时候会有更好的表现，在震荡期可以选择别的策略来进一步优化策略等等。还不错吧，轻松实现了一个完整的机器学习量化交易策略，就这么简单。
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