一个完整的量化策略，在编写过程中无法避免使用数学函数，策略需要对数据进行预处理，以做出相应的买卖判断，本节主要介绍Python简单运算函数。（详细会在数据分析章节讲述）

Python数学函数列表

【示例】Python数学函数案例

#获取数据用于案例示范

close=get_price(['600519.SH'], None, '20171120', '1d', ['close'], True, None, 5, is_panel=1)['close']

#获取贵州茅台在2017.11.20过去5日的日线收盘价数据，赋值到close变量

#计算5日收盘价均值

ma5=close.mean()

print('均值:'+str(ma5.values))

#计算5日收盘价最大值

max5=close.max()

print('最大值:'+str(max5.values))

#计算5日收盘价最小值

min5=close.min()

print('最小值:'+str(min5.values))

#计算5日收盘价总和

sum5=close.sum()

print('总和:'+str(sum5.values))

#计算5日收盘价方差

var5=close.var()

print('方差:'+str(var5.values))

#计算5日收盘价标准差

std5=close.std()

print('标准差:'+str(std5.values))

#计算5日收盘价的绝对值

abs5=close.abs()

print('绝对值:'+str(abs5.values))

#计算5日收盘价的中值

median5=close.median()

print('中值:'+str(median5.values))

均值：[691.068]

最大值：[719.11]

最小值：[678.75]

总和：[3455.34]

方差：[272.43072]

标准差：[16.50547546]

绝对值：[678.75]、[688.08]、[719.11]、[690.25]、[679.15]

中值：[688.08]