量化合約丨合約量化丨合約跟單丨交易所繫統開發實現技術案例及原始碼（demo）

　　量化合約指的是目標或任務具體明確，可以清晰度量。根據不同情況，表現為數量多少，具體的統計數字，範圍衡量，時間長度等等。所謂量化就是把經過抽樣得到的瞬時值將其幅度離散，即用一組規定的電平，把瞬時抽樣值用最接近的電平值來表示。經過抽樣的影像，只是在空間上被離散成為畫素(樣本)的陣列。而每個樣本灰度值還是一個由無窮多個取值的連續變化量，必須將其轉化為有限個離散值，賦予不同碼字才能真正成為數字影像。這種轉化稱為量化。

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　　（1）NumPy:

　　NumPy是基於Python的科學計算的基礎包，可用來儲存和處理大型矩陣，提供了矩陣、線性代數、傅立葉變換和隨機生成函式等解決方案。

　　（2）SciPy：

　　SciPy是基於NumPy的庫，它提供了方便、快捷的N維陣列操作。它包括統計、最佳化、整合、線性代數模組、傅立葉變換、訊號和影像處理、常微分方程求解器等等。

　　（3）Statsmodels:

　　Statismodels是一個Python包，提供一些互補scipy統計計算的功能，包括描述性統計和統計模型估計和推斷，主要使用者統計建模和計量經濟學。

　　（4）Pandas

　　Pandas是基於NumPy的一種工具，Pandas納入了大量庫和一些標準的資料模型，提供了高效地操作大型資料集所需的工具。

　　（5）TAlib：

　　TAlib是一個處理金融資料和技術分析的開放程式碼庫。

　　（6）其他

　　networkx、Pillow、Py、Pytz、Requests、Scipy、sympy、Tables、xlrd、xlwt等

　　二.NumPy

　　（1）ndarray陣列基礎

　　Pyhton中用列表儲存一組值，可將列表當成是陣列使用。此外，Python有array模快，但他不支援多維陣列，無論是列表還是array模組都沒有科學運算函式，不適合做矩陣等科學計算。因此，NumPy沒有使用Python本身的陣列機制，而是提供了ndarray陣列物件，該物件不斷能方便的存取陣列，而且擁有豐富的陣列計算函式，比如向量的加法、減法、乘法等。使用ndarray陣列，首先需要匯入Numpy函式庫，也可以直接匯入該函式庫。

　　建立陣列是進行陣列計算的先決條件，可以透過array()函式定義陣列例項物件，其引數為Python的序列物件。

　　文字描述太枯燥，我們來舉個例子：

　　from numpy import*

　　import numpy as np

　　a=np.array([[1,2,4],[3,6,9]])

　　print(a)

　　結果是這樣的：

　　[[1 2 4]

　　[3 6 9]]

　　（2）陣列支援索引和切片

　　NumPy陣列可按照列表的方式進行索引和切片，也可按如下方式訪問陣列中行、列與特定元素：

　　我們還是用上一個例子：

　　from numpy import*

　　import numpy as np

　　a=np.array([[1,2,4],[3,6,9]])

　　print(a)

　　print(a[:,1])

　　print(a[1,1])