林晨開始計算最基礎的幾個技術指標。他先寫了一個移動平均線函式：
def calculate_(df, window=5):
df【f{window}】 = df【close】.rolling(window=window).an
return df
然後是相對強弱指數（RSI）：
def calculate_rsi(df, window=14):
delta = df【close】.diff
gain = (delta.where(delta ＞ 0, 0)).rolling(window=window).an
loss = (-delta.where(delta ＜ 0, 0)).rolling(window=window).an
rs = gain / loss
df【rsi】 = 100 - (100 / (1 + rs))
return df
一個下午，林晨沉浸在程式碼和數學公式裡。他計算了 CD、布林帶、動量指標……每完成一個指標函式，他就執行測試，看著資料框裡新增的列，有種創造者的成就感。
傍晚六點，當林晨終於完成第一批 10 只股票的特徵工程時，窗外已是華燈初上。他靠在椅背上，看著螢幕上那些密密麻麻的數字和曲線，忽然笑了。
“原來這就是量化分析的基礎”。他喃喃道，“把市場變成數字，把數字變成特徵，把特徵餵給模型……”
這個過程的繁瑣超出了他的預期，但每一步的完成都讓他更接近目標。更重要的是，透過親手處理這些資料，他開始真正理解金融市場的資料結構——不再是股民眼中的 K 線圖，而是程式設計師眼中的多維矩陣。
手機震動，是母親發來的微信：“晨晨，吃飯了嗎？別老盯著電腦”。
林晨回覆：“吃了，媽。在學新東西，挺好的”。
他關掉電腦，走到窗前。對面樓裡家家戶戶亮著燈，有人家在做飯，有孩子在寫作業，有夫妻在看電視——這是最普通的鵬城夜晚。而在這千萬扇窗戶中的一扇後面，一個失業的 35 歲程式設計師，正在嘗試用程式碼解讀市場的秘密。
林晨忽然想起多年前剛學程式設計時，老師說過的話：“程式設計師的超能力，是把複雜世界抽象成邏輯”。
他現在做的正是這件事：把波詭雲譎的金融市場，抽象成一行行資料、一個個特徵、一條條規則。
晚飯時，蘇婉問起進展。林晨用最通俗的方式解釋：“就像你要做一桌好菜，我先去把各種食材買齊，洗乾淨，切好，準備好調料。現在食材準備階段完成了一小部分”。
“那什麼時候能炒菜”？蘇婉問。
“還得研究菜譜呢”。林晨笑道，“就是交易策略”。
晚上九點，林晨重新坐回電腦前。他沒有繼續寫程式碼，而是打開了一個空白文件，開始整理今天的學習筆記：
1．資料來源：tushare（部分付費）＋ akshare（免費但需處理反爬）
2．儲存方案：SQL 資料庫，已設計基礎表結構
3．資料處理：pandas 資料清洗，初步完成缺失值、異常值處理
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