Jupyter notebook在策略开发中的应用

这周六有幸得到与量化大咖4个多小时的面对面交流，自顶向下让我更为深刻地理解API的架构，数据的组织，程序编写中的诸多陷阱，其中，Jupyter notebook在建模中的应用给我留下了非常深刻的印象，通常，我们在编写策略的时候，基本上都是一气呵成杜绝所有语法错误完成整个程序的编写，之后再通过回测或仿真交易来查验其中存在的逻辑错误，试想，我们能否在程序编写的过程中就严格地安排好数据的组织及排除各种异常问题呢，当然有，就是通过交互式的Jupyter notebook，及时发现策略编写过程中的语法及逻辑错误，尽可能将逻辑错误排除在萌芽阶段，而不是整个策略写完了，一大堆一大堆地查错，由于我也是第一次用，尚不熟练，下面是小编使用Jupyter notebook做的示例，既有markdown又有code，棒棒哒。

若使用命令行安装Jupyter，其中，涉及到环境变量没有设置好等问题，处理起来会相对麻烦些，强烈建议安装个anaconda，其中内置了Jupyter。

利用Jupyter notebook交互式编程，通过引进第三方API，在编写策略时，助于安排数据的组织，检查数据异常，及时排除语法及逻辑错误。