【写在前面】
按照之前分析的逻辑在 上搜索python写的量化投资教程，找到了abu量化这个工程。为什么先看他呢，纯属个人感觉。首先，他有一本配套的非常入门的书籍，对于我这个初学者而言，理论结合实践，正合适不过；其次，这个工程有一个app版本，里面有很多趋势投资派的技术分析指标策略，界面做的还比较炫；最后，是我个人的一个习惯，总想把最好的留在最后，先拿其他工程练手，一来可以兼收并蓄，二来可以更好的理解目标工程。
但是，我并没有把这个资源作为推荐放到总集里面去，原因有几个：第一个原因，是这个工程3年没更新了；第二个原因，工程的文档不全，读代码全靠自己摸索；第三个原因，使用的python版本是2.x，在3.x的环境中跑会 错，很多包和程序用法都需要更改；第四个原因，如果作为编程技术入门书籍，例子过于简略，如果作为策略讲解，书中几乎没有，大部分都是调用；第五个原因，这里面的策略，大多是技术分析指标，使用普通的炒股软件写公式也可以完成，还不是真正意义上的量化投资。但这不妨碍我们学习python开发量化的框架，拿自己熟悉的技术指标分析做试点，也能更好的理解和运用这些框架。
Anyway, Let’s Go!
注：本工程计划只写3篇：
第一篇，整体介绍、python基础实例、numpy实例（含正态分布买入策略、伯努利买入策略等）、pandas实例、python可视化、数学统计python实例；
第二篇，解读整个工程；
第三篇，写自己的一些改造。
【配套的书】
该工程配套的书叫《量化交易之路：用python做股票量化分析》，全书分为4个部分11章，如下：
【练习】
【【环境搭建】】
1、安装python 3.x（如果想完全跑通书中的例子，得用2.x，使用3.x的环境部分代码需要调整）
2、安装依赖的包
【【运行】】
推荐在Jupyter Notebook中运行，可以在web浏览器上交互，方便调试和查看结果。
可使用如下命令，把想要的工程目录设置为启动目录，或者把工程放到jupyter默认启动的目录下也行。
【【示例一：python基础】】
包括基础字符串、列表推导式、列表、字典、lambda函数、高阶函数、偏函数等
1、基础字符串，在jypyter中输入以下代码，并点击run（运行），看到执行结果
2.列表推导式，一种简介的写法，代码和运行结果
3.列表
4.字典
5.lambda函数，匿名函数。（为了避免代码显得太乱，把前面的输出都注释掉，只保留定义的基础数据。）
6.高阶函数：slice、map reduce、namedtuple OrderedDict、filter、一个应用
6.1 slice切片（例：从第1个元素开始，每两个组成一个数组成新数组……（1,2）（2,3）（3,4）……）
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