pandas数字货币量化分析入门：数据清洗到回测全流程

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pandas数字货币量化分析入门：数据清洗到回测全流程

做数字货币量化这几年，pandas基本是绕不开的工具，数据清洗、指标计算、策略回测全靠它。

从交易所API拉回K线pandas数字货币量化分析入门：数据清洗到回测全流程，时间戳缺失、重复是常事，Binance和OKX格式还不一样。我一般pd.concat合并后，dropna再resample('1H')对齐周期。脏数据不清干净，指标算出来全是错的。

特征计算用rolling窗口最省事，20日动量、布林带、ATR一行搞定。数字货币24小时交易，注意min_periods参数，不然前期NaN会让回测直接报错。

回测时pandas生成信号列，突破上轨买、下轨卖，cumsum算累计收益，跟买入持有对比，最大回撤一拉出来，有没有超额收益一目了然。

坑也踩过不少：tick数据量太大，内存比股票数据翻好几倍。我现在存parquet按需读列，比CSV快多了。千万别iterrows逐行遍历pandas数字货币，矢量化才是pandas该有的样子。