Python量化交易中常用的数据类型有哪些？

个人最常用的还是numpy的数据类型，也就是np.array，由于这种数据格式和matlab中矩阵的相关用法是比较相似的，而我个人比较熟悉用matlabmssql 通用数据类型，所以在用python处理数据的时候也就把这个习惯带过来了，在进行矩阵的相关操作的时候(比如矩阵的加减运算，矩阵相乘和矩阵点乘，取转置)比较方便。

另外一种也会用到的数据格式叫做pandas dataframe，一般在用的时候喜欢简称pd.dataframe，这种格式一般在调用api获取数据时接收到的就是这种数据类型，这种数据类型不太适合想象成矩阵，因为它一般会涉及到用一个“column”直接调取一整列来进行操作，另外pandas库里面有一些数据处理操作很方便，比如删除缺失值函数pd.dropna()，以及中位数去极值操作winzorise_med()函数也需要数据格式为pandas dataframe。

以上两种数据格式基本上就搞定量化交易中数据处理的部分了，除此之外有时候可能需要存储一些字符串列表，比如存储筛选的股票代码，交易信息等，这个时候统一用list就行，list进行修改还是挺方便的，也比较泛用。

至于模型的训练，比如sklearn里面各种机器学习的算法模型，我基本上都是用numpy数组带进去训练的。

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（编辑：航空爱好网）

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