" 在量化策略投研中，Python 是一种非常流行的编程语言，因为它有丰富的库和易于使用的语法。以下是一些常用的 Python 函数： 1. NumPy：这是一个用于数值计算的库，提供了多维数组对象和许多数学操作函数，如求和、求积、排序、切片等。 2. Pandas：这是一个用于数据处理和分析的库，提供了类似于 Excel 的数据结构（如 DataFrame 和 Series）和许多数据操作函数，如筛选、排序、聚合等。 3. Matplotlib：这是一个用于绘制数据图形的库，提供了多种绘图函数和图表类型，如折线图、散点图、柱状图等。 4. Scikit-learn：这是一个用于机器学习的库，提供了许多常用的机器学习算法和工具，如回归、分类、聚类、降维等。 5. Tushare：这是一个用于获取和处理金融数据的库，提供了许多股票、基金、期货等金融产品的数据，以及实时行情和历史数据。 6. Backtrader：这是一个用于回测和策略研究的库，提供了一个完整的回测框架和许多内置的策略函数，如均线策略、ATR 跟踪止损策略等。 7. Zipline：这是一个用于构建和回测交易策略的库，提供了一个简洁的 API 和许多内置的因子函数，如移动平均、波动率等。 8. Quantlib：这是一个用于金融工程和量化策略研究的库，提供了一个 C++ 的核心库和许多 Python 的接口函数，如债券定价、利率模型等。 这些函数并不是必须的，但在量化策略投研中非常有用。你可以根据你的需求选择和组合这些函数，以实现你的策略和研究目标。"