数据是量化交易的基础，PTrade作为云端服务器，数据直接获取：get_price：
支持2005年1月1日之后的历史数据（1分钟线(1m)、5分钟线(5m)、15分钟线(15m)、30分钟线(30m)、60分钟线(60m)、120分钟线(120m)、日线(1d)、周线(1w/weekly)、月线(mo/monthly)、季度线(1q/quarter)和年线(1y/yearly)）
每个时间周期，返回7个主要数据：(开盘、最高、最低、收盘、交易量、交易金额、最新价）
数据的存放方式可以直观的用矩阵来理解：
每一只stock作为纵向切片，每一个时间点作为横向切片，通过Python的数据处理方法，可以调用矩阵中任何位置的数据，操作方便：
1m周期：
1d周期：（日线还增加4个数据字段：昨收盘价、涨停价、跌停价、涨跌停限制）
1mo周期：
当然还可以多股票获取，方便批量操作：
股票数据是非常多的，Quant往往要花费大量的时间来进行数据清洗，从而找到自己需要的数据和使用方式。
我刚开始接触量化的时候，对数据结构花了很长时间才适应，从看K线、趋势线、支撑压力线，转变为看底层数据、看概率。
脱离股票的走势图形，是否可以看到交易的真相呢？
本系列会继续探索量化交易。