【深度学习量化交易1】一个金融小白尝试量化交易的设想、畅想和遐想
关注我的朋友们可能知道，我经常在信号处理的领域出没，时不时会发一些信号处理、深度学习科普向的文章。不过算法研究久了，总想做一些更有趣的事情。比如用深度学习算法赚大钱。。毕竟有什么事情能比暴富更有意思呢。
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手动载数据耗时费力，多个数据源难以统一管理，数据格式不一致导致处理困难。频繁的人工操作不仅浪费时间，还容易出。
重复数据、缺失值、异常值影响分析结果，人工清洗费时费力且容易出错。数据质量直接影响策略效果，但清洗过程繁琐复杂。
缺乏直观的数据可视化工具，难以快速发市场趋势和投资机会。量时间耗费在数据理上，而非策略研究与优化。
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深入了解量化交易系统的核心功能与应用
关注我的朋友们可能知道，我经常在信号处理的领域出没，时不时会发一些信号处理、深度学习科普向的文章。不过算法研究久了，总想做一些更有趣的事情。比如用深度学习算法赚大钱。。毕竟有什么事情能比暴富更有意思呢。
一晃三个多月时间过去了，十一前后股市突然爆火，行情也像过山车一样，笔者在其中靠直觉辗转腾挪，勉强落得个不赔不赚。此事也给我打了一针鸡血，加快了量化交易研究和系统开发进度。
这篇开始正式介绍我开发的量化交易系统，量化交易的第一步就是获取历史数据，用于后续的数据处理、训练以及回测。
现在我们继续量化交易系统开发旅程，近期完成的部分是——数据清洗。
数据已经下载完了，现在我最想做的事情有两件：第一，确认一下下载的数据的总体概况，比如总共有多少只股票的数据、占用的空间等基本信息。 第二，任意选取其中的某一只股票，绘制其数据文件中的各类数据的图线，也就是数据的可视化。
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