SPL 量化实战：趋势交易策略深度解析与应用
通过创新的数据处理流程，我们首先导入文件`daily/300750.csv`并建立时间序列。接着，筛选出2020年1月1日至2024年5月6日的交易数据。随后，我们计算价格调整因子，以反映连续价格变化。
具体步骤如下：
1. 初始化数据集，提取关键数据列。
2. 筛选出指定日期范围内的数据。
3. 推导出价格调整因子，基于前后价格比率。
4. 计算复权后的收盘价，并以此建立新的数据序列。
5. 提取复权后的收盘价列。
6. 设置滑动窗口大小为252天。
7. 定义极端值检测的时间间隔为3天。
8. 设定收益率为0.5%。
9. 确定迭代范围，从第253天至数据集末尾。
10. 初始化一个空列表用于存储结果。
11. 遍历指定日期范围内的数据。
12. 计算当前窗口内数据的中位数。
13. 筛选出窗口期内未出现极端最低值的记录。
14. 应用筛选结果。
15. 筛选出窗口期内未出现极端最高值的记录。
16. 应用筛选结果。
17. 获取当前日期的数据。
18. 如果当前最低值小于中位数且当前最高值大于窗口期内最高值，则在结果列表首位插入1。
19. 如果当前最高值小于窗口期内最低值，则在结果列表首位插入-1。
20. 其他情况，在结果列表首位插入0。
21. 初始化信号状态和基准价格，计算交易信号，并记录是否发生交易以及交易份额。
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