量化交易的核心法宝是 pandas (数据处理) 和 numpy (数值计算)。
虽然本章不深入讲解它们，但你需要知道它们是炼金的必备工具。
import pandas as pd
# 1. 获取灵石行情 (模拟数据)
data = {
'date': ['2026-01-01', '2026-01-02', '2026-01-03', '2026-01-04'],
'price': [100, 102, 98, 105]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 2. 计算 "移动平均线" (均线战法)
# 计算 2 日均线
df['MA2'] = df['price'].rolling(window=2).mean()
print(df)最简单的策略：金叉买入，死叉卖出。
price = 105
ma_price = 100 # 均价
if price > ma_price:
print("📈 信号：灵力上涌，买入！")
action = "BUY"
elif price < ma_price:
print("📉 信号：灵力枯竭，卖出！")
action = "SELL"
else:
print("😐 信号：观望")
action = "HOLD"在投入真金白银之前，必须先用历史数据测试你的策略。
如果回测亏了，那就调整参数；如果回测赚了... 也不一定代表未来能赚！(市场有风险，炼金需谨慎)
任务：在 Python 数据分析界，最常用的用于处理表格数据 (DataFrame) 的库叫什么？