当然，以绝对的方式知道了收益，可能已经帮助您了解您是否做出了一个好的投资，但作为一个金融分析师，您可能会对更有力地衡量股票价值更有兴趣，比如某种股票的价值大幅上涨或下跌了多少。这样做的一个方法是计算每日的百分比变化。

现在知道这一点很好，但不要担心； 您会进一步深入它！

本节介绍了一些您在开始执行先验分析之前，可以首先探索数据的方法。但是，在这方面您还可以走得更远。如果您想了解更多，请考虑使用我们的Python Exploratory Data Analysis。

下一步，将使用head()，tail()，索引等等探索您的数据。您可能还需要将您的时间序列数据可视化。Pandas的绘图整合了Matplotlib，使得这项任务变得容易； 只需使用plot()函数并传递相关参数即可。此外，您还可以使用grid参数用以指示在绘图的背景中添加网格。

如果您在原文中运行代码，您将会看到以下图表：

如果您想对Matplotlib了解更多，以及如何开始使用它，请查看DataCamp的Intermediate Python for Data Science课程。

常见的财务分析

现在，您已经了解了数据，时间序列数据以及如何使用pandas快速浏览数据，现在是深入了解一些您可以做的常见财务分析的时候了，以便您可以开始制定交易策略。

在本节的其余部分，您将了解有关回退、移动窗口、波动率计算和普通最小二乘回归（OLS）的更多信息。

您可以在原文中阅读并练习更多关于常见财务分析的内容。

创建交易策略

现在您对数据做了一些初步分析，现在是制定您的第一个交易策略的时候了；但在您进入所有这些之前，为什么不先了解一些最常见的交易策略呢？经过简短介绍，您无疑将更简单地实现您的交易策略。

您可能还记得，在介绍中，交易策略是一个关于长期或短期进入市场的固定计划，但还有更多的信息您还没有真正得到；一般来说，有两个常见的交易策略：动量策略和震荡策略。

首先，动量策略也被称为分离或趋势交易。当您遵循这一策略时，您会这样做的原因是您认为数据的移动将继续朝着当前的方向发展。换句话说，您相信股票有可以发现和利用的惯性，即向上或向下的趋势。

这个策略的一些例子是移动均线交叉，双均线交叉和海龟交易：

移动均线交叉发生在资产的价格从移动平均线的一边移动到另一边的时候。这种交叉代表了势头的变化，可以作为进入或退出市场的决定点。您会看到这个策略的一个例子，本教程后面的定量交易的“您好世界”。

双均线交叉发生在短期平均线跨越长期平均线时。该信号用于识别正在短期平均线的方向上移动的惯性。当短期平均线跨越长期平均线并处于其上方时，产生买入信号，而卖出信号是由短期平均过往长期平均线而低于平均水平触发的。

海龟交易最初是由Richard Dennis教导的一个众所周知的趋势跟踪交易。其基本策略是买入20日高点和卖出20天低点的期货。

其次，震荡策略也被称为融合或循环交易。这一策略背离了数量运动最终会逆转的观点。这可能看起来有点抽象，但是当您使用这个例子时它就不会这么抽象了。回归中值策略，实际上是您相信股票会回到自己的平均水平，那么当您偏离这个平均值时您就可以利用它。

这听起来很实用，是吗？

除了回归中值策略，这种策略的另一个例子是与其相似的配对交易中值回归。回归中值策略基本上表明股票回归中值，而配对交易策略拓展了这一点，并指出如果两个股票相关性相对较高，如果其中一个与另一个移动相关，则可以使用两个股票价格差异的变化表示交易事件。这意味着如果两个股票之间的相关性有所下降，那么价格较高的股票就可以被视为一个空头。另一方面，价格较低的股票应该处于长期状态，因为其价格将会升高，回归平均水平。

除了这两种最常见的策略之外，还有一些您可能偶尔会遇到的其他一些策略，例如预测策略，这种预测策略试图预测股票的方向或价值，如基于某些历史因素的随后的未来时间段。还有高频交易（HFT）策略，利用了亚毫秒级的市场微观结构。

这就是关于现在未来的所有音乐; 让我们现在关注开发您的第一个交易策略！