条件判断、循环语句、函数定义、模块与包管理

说实话，Python 基础语法里，条件判断和循环是最常用的两块。我做了这么多年量化交易系统，每天写的代码里，至少一半都在做「如果…就…」或者「遍历每个数据」这类操作。今天咱们就把这块彻底捋清楚。

条件判断：if / elif / else

条件判断说白了就是让代码做选择题。Python 的写法很简洁，没有花括号，全靠缩进。

price = 105.5
if price > 100:
    print("价格超过100，考虑卖出")
elif price > 80:
    print("价格在80-100之间，持有观察")
else:
    print("价格低于80，考虑买入")

我在项目中遇到过一个问题：新手容易把 elif 写成 else if。Python 里没有 else if，只有 elif。嗯，这个坑我踩过一次，调试了半天才发现。

循环语句：for 和 while

循环就是重复做某件事。量化交易里最常见的场景：遍历历史 K 线数据、遍历股票列表、遍历策略参数。

for 循环

# 遍历股票代码列表
stocks = ["000001", "600036", "300750"]
for code in stocks:
    print(f"正在处理股票: {code}")

你想想看，如果不用循环，处理 3000 只股票得写多少行代码？

range() 函数

需要按索引遍历时，range() 就派上用场了。

for i in range(5):
    print(f"第{i+1}次迭代")

range(5) 生成 0 到 4 的整数序列。注意，它不包含 5。我刚开始学的时候老记混，后来就记住「左闭右开」这个原则。

while 循环

while 适合你不知道要循环多少次的情况。比如等待某个条件满足。

balance = 10000
target = 20000
while balance < target:
    balance *= 1.01  # 每天增长1%
    print(f"当前余额: {balance:.2f}")

函数定义：def

函数就是把一段逻辑封装起来，方便重复使用。量化交易系统里，函数无处不在：计算均线、生成交易信号、计算收益率…

def calculate_sma(prices, window=5):
    """计算简单移动平均线"""
    if len(prices) < window:
        return None
    sma = sum(prices[-window:]) / window
    return sma

# 使用函数
close_prices = [10, 11, 12, 13, 14, 15]
result = calculate_sma(close_prices, 3)
print(f"3日均线: {result}")

我个人习惯给函数写文档字符串（docstring），就是函数体第一行的那个三引号注释。这样过几个月回头看代码，还能记得当初为什么这么写。

参数传递

Python 的参数传递有点特殊。不可变类型（int、str、tuple）传的是值，可变类型（list、dict）传的是引用。

def modify_list(lst):
    lst.append(100)  # 会修改原列表

my_list = [1, 2, 3]
modify_list(my_list)
print(my_list)  # 输出 [1, 2, 3, 100]

为什么会这样？因为列表是可变对象，函数内部修改会影响外部。这个特性在写策略时特别容易踩坑，我曾经因为没注意这个，回测结果一直对不上。

模块与包管理

写量化系统，不可能把所有代码塞到一个文件里。模块和包就是用来组织代码的。

模块

一个 .py 文件就是一个模块。用 import 导入。

# 假设有一个文件叫 data_utils.py
# 里面定义了函数 fetch_stock_data()

# 在另一个文件中导入
import data_utils
data = data_utils.fetch_stock_data("000001")

# 也可以直接导入函数
from data_utils import fetch_stock_data
data = fetch_stock_data("000001")

包

包就是一个包含 __init__.py 文件的文件夹。多个模块放在一起就成了包。

my_quant_system/
├── __init__.py
├── data/
│   ├── __init__.py
│   ├── fetcher.py
│   └── cleaner.py
├── strategy/
│   ├── __init__.py
│   ├── ma_strategy.py
│   └── momentum.py
└── utils/
    ├── __init__.py
    └── logger.py

导入包里的模块：

from my_quant_system.data import fetcher
from my_quant_system.strategy.ma_strategy import MaStrategy

知识体系总览

下面这张图把本章的核心逻辑串起来了。条件判断和循环是基础控制流，函数是代码复用的最小单元，模块和包则是更大粒度的组织方式。

避坑指南

最后分享几个我踩过的坑：

• 缩进问题：Python 用缩进表示代码块，混用空格和 Tab 会报错。我建议统一用 4 个空格。
• 循环中修改列表：遍历列表时不要删除元素，否则索引会乱。可以先生成副本再操作。
• 模块循环导入：A 模块导入 B，B 又导入 A，会报错。设计时要避免这种依赖关系。
• 默认参数陷阱：函数的默认参数如果是可变对象（如列表），多次调用会累积修改。用 None 加判断可以解决。

好了，这一章的内容就这些。条件判断、循环、函数、模块，这四个东西是写量化系统的基本功。练熟了，后面写策略、做回测就顺手多了。

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