2013-10-28 11:04:23 +08:00
在Ubuntu下用Python搭建桌面算法交易研究环境
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这篇文章将讨论在ubuntu下,使用Python编程语言,来搭建一个强大,高效和易交互的算法交易策略研究环境.几乎所有的后续的算法交易文章都将利用此环境.
搭建此环境需要安装以下软件,它们都是开源的或免费下载的:
- [Oracle VirtualBox][1] - 虚拟机
- [Ubuntu Desktop Linux][2] - 作为我们的虚拟操作系统
- [Python][3] - 核心编程环境
- [NumPy][4]/[SciPy][5] - 快速、高效的数组和矩阵运算
- [IPython][6] - Python的可视化交互环境
- [matplotlib][7] - 图形化的虚拟数据
- [pandas][8] - 数据“冲突”和时间序列分析
- [scikit-learn][9] - 机器学习和人工智能算法
这些工具（配合合适的 [证券master数据库][10]） ， ， ， ， ，
请注意， ， ， ， ，
##安装VirtualBoX和Ubuntu##
Mac OSX操作系统上关于VirtualBox安装的部分已经写过了， ，
开始安装前，
**下载Ubuntu桌面磁盘镜像**
打开收藏夹，导航到[Ubuntu 桌面][11]主页， ：
*下载Ubuntu13.04（ （ ） ）
你会被问及是否愿意捐赠一些money， ， ， ，
**下载和安装VirtualBox**
现在， ， ， （ ）
*Oracle VirtualBox下载页面*
一旦文件下载完毕， （ ， ） ：
*双击安装包图标，
打开后， ， （ ！ ） ， （ ）
*还没有磁盘镜像的VirtualBox*
点击类似齿轮的图标,创建一个新的虚拟盒子(也就是虚拟机),命名为"Ubuntu Desktop 13.04 Algorithmic Trading"(你可以使用别的类似的描述):
*命名我们的新虚拟环境*
分配虚拟机内存.因为是测试系统,所以我只分配了512Mb.一个实际的回溯引擎因为效率原因需要一个本地安装(这样才能明显分配到更多内存):
*选择虚拟磁盘的RAM量*
创建虚拟硬盘,大小为推荐的8Gb,动态生成VirtualBox磁盘镜像,名字同上:
*选择镜像所使用的硬盘类型*
You will now see a complete system with listed details:
完整系统的详细信息如下:
*已经创建的虚拟镜像*
现在我们需要在VirtualBox中为新的磁盘镜像包含一个虚拟的'CD驱动器',这样就可以假装从这张光盘驱动器引导我们的Ubuntu磁盘镜像。在Settings里点击“Storage”选项卡， （ ） ， ，
*在第一次启动时选择Ubuntu桌面ISO*
一切就绪， ， ， （ ） ， ：
*点击 "Install Ubuntu "开始安装*
确保勾选两个框， ：
*安装MP3和Wi-Fi的专用驱动程序*
现在， ， ！ ， （ ， ） ， ， ， ：
*选择您所在的地理位置*
输入您的用户凭据，请务必记住您的密码，以后安装软件包的时候需要它：
*输入您的用户名和密码（此密码是管理员密码）*
现在， Ubuntu将安装文件。它应该是比较快的， ！ ， ：
*Ubuntu桌面登录界面*
用您的用户名和密码登录， ：
*Ubuntu桌面登录后的整体界面*
最后需要做的事是点击火狐图标， （ ， ！ ） ，
*Ubuntu中的火狐浏览器（ ： ）
现在Ubuntu桌面已经安装完毕， ，
## Installing the Python Research Environment Packages on Ubuntu ## 在Ubuntu上安装Python研究环境软件包
点击左上角的搜索按钮， ， ：
**Ubuntu中的终端界面（ ： ）
所有后续的命令都在此终端输入。
任何崭新的Ubuntu Linux系统上做的第一件事就是更新和升级软件包。前者告诉Ubuntu可用的新软件包有哪些， （ ） ：
sudo apt-get -y update
sudo apt-get -y upgrade
*-y前缀告诉Ubuntu接受所有回答“是/否”的问题为'是'。 “sudo”是一个Ubuntu/Debian Linux的命令， ， ，
你可能会在这里得到一个错误消息：
E: Could not get lock /var/lib/dpkg/lock - open (11: Resource temporarily unavailable)
为了解决这个问题，你只需再次运行"sudo apt-get -y update"或者万一第一种方式不起作用，你可以在该站点([http://penreturns.rc.my/2012/02/could-not-get-lock-varlibaptlistslock.html][13])上查看是否有其他的命令。
一旦这些更新命令成功执行， ， ， ， ， ， ：
sudo apt-get install python-pip python-dev python2.7-dev build-essential liblapack-dev libblas-dev
一旦安装必要的软件包， ， ， ， ， ， ！
sudo pip install numpy
NumPy安装完了后,我们需要在继续之前检查它是否可用。如果你仔细看终端，你会发现计算机名后面跟了你的用户名。比如我的是`mhallsmoore@algobox`，随后是提示符。在提示符下键入`python`，
mhallsmoore@algobox:~$ python
Python 2.7.4 (default, Sep 26 2013, 03:20:26)
[GCC 4.7.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy
>>> from numpy import mean
>>> mean([1,2,3])
2.0
>>> exit()
现在， ， ， ， ：
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
现在,我们将通过pip安装SciPy.这将需要相当长的时间（ ， ） ， ：
sudo pip install scipy
唷！ ：
mhallsmoore@algobox:~$ python
Python 2.7.4 (default, Sep 26 2013, 03:20:26)
[GCC 4.7.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import scipy
>>> from scipy import std
>>> std([1,2,3])
0.81649658092772603
>>> exit()
接下来我们需要安装matplotlib的依赖包， ， ， ， ：
sudo apt-get install libpng-dev libjpeg8-dev libfreetype6-dev
现在我们可以安装matplotlib了:
sudo pip install matplotlib
我们将安装数据分析和机器学习库,pandas和scikit-learn.这步不需要安装额外的依赖库, 因为NumPy和SciPy已经将依赖都覆盖了.
sudo pip install -U scikit-learn
sudo pip install pandas
我需要测试scikit-learn:
mhallsmoore@algobox:~$ python
Python 2.7.4 (default, Sep 26 2013, 03:20:26)
[GCC 4.7.3] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> from sklearn load datasets
>>> iris = datasets.load_iris()
>>> iris
..
..
'petal width (cm)']}
>>>
另外,我们需要测试pandas:
>>> from pandas import DataFrame
>>> pd = DataFrame()
>>> pd
Empty DataFrame
Columns: []
Index: []
>>> exit()
最后, 我们需要安装IPython.这是一个交互式的Python解释器， ， ：
sudo pip install ipython
虽然IPython本身已经相当有用， ，
首先，我们需要安装[Qt库][14]。对于这一点，你可能需要更新你的软件包（我做了！）：
sudo apt-get update
现在我们可以安装Qt了:
sudo apt-get install libqt4-core libqt4-gui libqt4-dev
qtconsole有一些附加的包,即ZMQ和Pygments库:
sudo apt-get install libzmq-dev
sudo pip install pyzmq
sudo pip install pygments
最后我们准备启动带有qtconsole的IPython:
ipython qtconsole --pylab=inline
然后我们可以做一个图（非常简单的！）, 键入下列命令（
In [1]: x=np.array([1,2,3])
In [2]: plot(x)
Out[2]: [< matplotlib.lines.Line2D at 0x392a1d0 > ]
这将产生以下内嵌图表：
*带有qtconsole的IPython显示一幅内嵌的图表*
这就是它的安装过程。现在， ，
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来源于: http://quantstart.com/articles/Installing-a-Desktop-Algorithmic-Trading-Research-Environment-using-Ubuntu-Linux-and-Python
本文由 [LCTT ](https://github.com/LCTT/TranslateProject ) 原创翻译，[Linux中国](http://linux.cn/) 荣誉推出
2013-11-05 14:36:15 +08:00
译者：[coolpigs](https://github.com/coolpigs) 校对：[jasminepeng](https://github.com/jasminepeng)
2013-10-28 11:04:23 +08:00
[1]:https://www.virtualbox.org/
[2]:http://www.ubuntu.com/desktop
[3]:http://python.org/
[4]:http://www.numpy.org/
[5]:http://www.scipy.org/
[6]:http://ipython.org/
[7]:http://matplotlib.org/
[8]:http://pandas.pydata.org/
[9]:http://scikit-learn.org/
[10]:http://quantstart.com/articles/Securities-Master-Database-with-MySQL-and-Python
[11]:http://www.ubuntu.com/desktop
[12]:https://www.virtualbox.org/
[13]:http://penreturns.rc.my/2012/02/could-not-get-lock-varlibaptlistslock.html
2013-11-05 14:36:15 +08:00
[14]:http://qt-project.org/downloads
