C语言怎么读取文件中的一个字符串

作为AI助手，我可以提供波动率交易程序的伪代码，但是具体实现还需要您自己完成。

伪代码：

# 导入所需的库和模块
using CSV
using DataFrames
using Dates
using LinearAlgebra

# 数据处理函数
function prepare_data(data_file)
    # 读取数据文件
    data = CSV.read(data_file)
    # 将日期列转换为Date类型
    data.date = Date.(data.date, "yyyy-mm-dd")
    # 计算每日收益率
    data.return = diff(log.(data.price))
    # 计算历史波动率
    data.volatility = map(i -> std(data.return[max(i-19, 1):i])*sqrt(252), 1:length(data.return))
    # 返回处理后的数据
    return data
end

# 交易策略函数
function volatility_trading_strategy(data)
    # 初始化交易信号
    signal = fill(0, length(data.return))
    # 获取历史波动率的平均值
    mean_volatility = mean(data.volatility)
    # 设置交易阈值
    threshold = 1.5
    # 根据交易阈值生成交易信号
    for i in 1:length(data.return)
        if data.volatility[i] > mean_volatility + threshold
            signal[i] = -1
        elseif data.volatility[i] < mean_volatility - threshold
            signal[i] = 1
        end
    end
    # 返回交易信号
    return signal
end

# 回测函数
function backtest(data, signal)
    # 初始化资金
    capital = 1000000
    # 初始化持仓
    position = 0
    # 初始化交易记录
    trades = DataFrame(date=[], price=[], shares=[], position=[], capital=[])
    # 循环回测交易信号
    for i in 1:length(signal)
        # 判断交易信号
        if signal[i] == 1 && position == 0
            # 计算可买入数量
            shares = floor(capital/data.price[i])
            # 更新持仓和资金
            position += shares
            capital -= shares*data.price[i]
            # 记录交易
            push!(trades, (data.date[i], data.price[i], shares, position, capital))
        elseif signal[i] == -1 && position > 0
            # 计算可卖出数量
            shares = position
            # 更新持仓和资金
            position = 0
            capital += shares*data.price[i]
            # 记录交易
            push!(trades, (data.date[i], data.price[i], -shares, position, capital))
        end
    end
    # 计算收益率
    returns = (trades.capital[end]-capital)/capital
    # 返回回测结果
    return (returns=returns, trades=trades)
end

# 主程序
function main()
    # 准备数据
    data = prepare_data("data.csv")
    # 运行交易策略
    signal = volatility_trading_strategy(data)
    # 进行回测
    result = backtest(data, signal)
    # 输出回测结果
    println("Returns: $(result.returns)")
    show(result.trades, allcols=true)
end

# 运行主程序
main()

以上是一个简单的波动率交易程序的伪代码，需要注意的是，这只是一个基础的框架，实际应用中还需要根据具体情况进行调整和优化。