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commit
e1933a5288
@ -2,22 +2,22 @@
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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.
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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:
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搭建此环境需要安装以下软件,它们都是开源且免费下载的:
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- [Oracle VirtualBox][1] - 虚拟机
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- [Oracle VirtualBox][1] - 用于虚拟操作系统
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- [Ubuntu Desktop Linux][2] - 作为我们的虚拟操作系统
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- [Python][3] - 核心编程环境
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- [NumPy][4]/[SciPy][5] - 快速、高效的数组和矩阵运算
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- [IPython][6] - Python的可视化交互环境
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- [matplotlib][7] - 图形化的虚拟数据
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- [pandas][8] - 数据“冲突”和时间序列分析
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- [scikit-learn][9] - 机器学习和人工智能算法
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- [NumPy][4]/[SciPy][5] - 用于快速、高效的数组和矩阵运算
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- [IPython][6] - 用于Python的可视化交互开发
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- [matplotlib][7] - 用于数据的图形可视化
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- [pandas][8] - 用于数据“冲突”和时间序列分析
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- [scikit-learn][9] - 用于机器学习和人工智能算法
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这些工具(配合合适的 [证券master数据库][10]),将使我们能够创建一个快速可交互的策略研究环境。Pandas是专为数据“冲突”设计的,它可以高效地导入和清洗时间序列数据。NumPy/SciPy在底层运行,使得系统被很好的优化。IPython/matplotlib (和qtconsole,详见下文)使结果可视化可交互并快速迭代。scikit-learn可让我们将机器学习技术应用到我们的策略中,以进一步提高性能。
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这些工具(配合合适的 [证券master数据库][10]),将使我们能够创建一个快速可交互的策略研究环境。Pandas是专为数据“冲突”设计的,它可以高效地导入和清洗时间序列数据。NumPy/SciPy在底层运行,使得系统被很好的优化。IPython/matplotlib (以及qtconsole,详见下文)使结果可视化可交互并快速迭代。scikit-learn可让我们将机器学习技术应用到我们的策略中,以进一步提高性能。
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请注意,我写这篇教程是为了那些无法或不愿意直接安装ubuntu系统的windows或Mac OSX用户,通过VirtualBox来搭建此环境。VirtualBox使我们可在host操作系统中创建一个虚拟机,可模拟guest操作系统,而丝毫不影响host操作系统。由此我们可以在完整安装Ubuntu前练习Ubuntu和Python工具。如果已经安装Ubuntu桌面系统,可跳过“在Ubuntu下安装Python研究环境包”这一节。
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请注意,我写这篇教程是为了那些无法或不愿意直接安装ubuntu系统的windows或Mac OSX用户,通过VirtualBox来搭建此环境。VirtualBox使我们可在host操作系统中创建一个虚拟机,可模拟guest操作系统,而丝毫不影响host操作系统。由此我们可以在完整安装Ubuntu前练习Ubuntu和Python工具。如果已经安装Ubuntu桌面系统,可直接跳到“在Ubuntu下安装Python研究环境包”这一节。
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##安装VirtualBoX和Ubuntu##
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##安装VirtualBoX和Ubuntu Linux##
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Mac OSX操作系统上关于VirtualBox安装的部分已经写过了,这里将简单的移到Windows环境中。一旦各种host操作系统下的VirtualBox安装完毕,其它过程就都一样了。
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@ -25,13 +25,13 @@ Mac OSX操作系统上关于VirtualBox安装的部分已经写过了,这里将
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**下载Ubuntu桌面磁盘镜像**
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打开收藏夹,导航到[Ubuntu 桌面][11]主页,然后选择Ubuntu 13.04:
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打开Web浏览器,导航到[Ubuntu 桌面][11]主页,然后选择Ubuntu 13.04:
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![](https://s3.amazonaws.com/quantstart/media/images/qs-python-ubuntu-install-0004.png)
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*下载Ubuntu13.04(64位(如适用))*
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你会被问及是否愿意捐赠一些money,不过这个是可选的。进入下载页面后选择Ubuntu 13.04。你需要选择是否要下载32位或64位版本。很可能你是64位系统,但如果你有疑问,那么选择32位。在Mac OSX系统上,Ubuntu桌面ISO磁盘镜像将保存到下载目录下。安装VirtualBox后我们就要用到它了。
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你会被问及是否愿意捐赠一些money,不过这个是可选的。进入下载页面后选择Ubuntu 13.04。你需要选择是否要下载32位或64位版本。很可能你是64位系统,但如果你有疑问,那么选择32位。在Mac OSX系统上,Ubuntu桌面ISO磁盘镜像将保存到Downloads目录下。安装VirtualBox后我们就要用到它了。
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**下载和安装VirtualBox**
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@ -49,20 +49,20 @@ Mac OSX操作系统上关于VirtualBox安装的部分已经写过了,这里将
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*双击安装包图标,安装VirtualBox*
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打开后,按照安装说明操作,保持默认(除非你觉得有必要修改他们!)。VirtualBox安装完毕后,可从Applications文件夹中打开(可通过Finder搜索到)。VirtualBox运行过程中它的图标将出现在Dock栏里,如果你以后想经常以虚拟机方式使用Ubuntu,你可以将VirtualBox图标永久保存在Dock栏中:
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打开后,按照安装说明操作,保持默认(除非你觉得有必要修改他们!)。VirtualBox安装完毕后,可从Applications文件夹中打开(可通过Finder搜索到)。VirtualBox运行过程中它的图标将出现在下面的Dock栏里,如果你以后想经常以虚拟机方式使用Ubuntu,你可以将VirtualBox图标永久保存在Dock栏中:
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![](https://s3.amazonaws.com/quantstart/media/images/qs-python-ubuntu-install-0008.png)
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*还没有磁盘镜像的VirtualBox*
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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):
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点击“新建”(类似齿轮的图标),创建一个新的“virtual box”(例如,虚拟操作系统),命名为"Ubuntu Desktop 13.04 Algorithmic Trading"(你可以使用别的类似的描述):
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![](https://s3.amazonaws.com/quantstart/media/images/qs-python-ubuntu-install-0009.png)
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*命名我们的新虚拟环境*
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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):
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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backtesting引擎因为效率原因可能需要本地安装(因此需分配多的多的内存):
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![](https://s3.amazonaws.com/quantstart/media/images/qs-python-ubuntu-install-0010.png)
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@ -74,7 +74,6 @@ Mac OSX操作系统上关于VirtualBox安装的部分已经写过了,这里将
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*选择镜像所使用的硬盘类型*
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You will now see a complete system with listed details:
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完整系统的详细信息如下:
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![](https://s3.amazonaws.com/quantstart/media/images/qs-python-ubuntu-install-0012.png)
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@ -114,7 +113,7 @@ You will now see a complete system with listed details:
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*输入您的用户名和密码(此密码是管理员密码)*
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现在, Ubuntu将安装文件。它应该是比较快的,因为它是从硬盘复制到硬盘!完成后VirtualBox将重启。如果不自行重启,你可以去菜单强制关机。接下来将回到Ubuntu的登录界面:
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现在, Ubuntu将安装文件。它应该是比较快的,因为它是从硬盘复制到硬盘!完成后VirtualBox将重启。如果不自行重启,你可以去菜单强制重启。接下来将回到Ubuntu的登录界面:
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![](https://s3.amazonaws.com/quantstart/media/images/qs-python-ubuntu-install-0019.png)
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@ -128,22 +127,22 @@ You will now see a complete system with listed details:
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*Ubuntu桌面登录后的整体界面*
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最后需要做的事是点击火狐图标,通过访问一个网站(我选择QuantStart.com,有意思吧!),来测试互联网/网络功能是正确的:
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最后需要做的事是点击火狐图标,通过访问一个网站(我选择QuantStart.com,有意思吧!),来测试互联网/网络功能正常:
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![](https://s3.amazonaws.com/quantstart/media/images/qs-python-ubuntu-install-0021.png)
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*Ubuntu中的火狐浏览器(注:原文此处为"The Ubuntu Desktop login screen")*
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*Ubuntu中的火狐浏览器
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现在Ubuntu桌面已经安装完毕,接下来,我们就可以开始安装的算法交易研究环境软件包。
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现在Ubuntu桌面已经安装完毕,接下来,我们就可以开始安装算法交易研究环境软件包。
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## Installing the Python Research Environment Packages on Ubuntu ## 在Ubuntu上安装Python研究环境软件包
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## 在Ubuntu上安装Python研究环境软件包
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点击左上角的搜索按钮,在输入框里输入“Terminal”,弹出命令行界面。双击终端图标启动终端:
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![](https://s3.amazonaws.com/quantstart/media/images/qs-python-ubuntu-install-0022.png)
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**Ubuntu中的终端界面(注:原文此处为"Ubuntu Desktop login screen")*
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**Ubuntu中的终端界面*
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所有后续的命令都在此终端输入。
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@ -159,13 +158,13 @@ You will now see a complete system with listed details:
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E: Could not get lock /var/lib/dpkg/lock - open (11: Resource temporarily unavailable)
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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。
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为了解决这个问题,再次运行"sudo apt-get -y update"或者它不起作用,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。
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一旦这些更新命令成功执行,接下来我们需要安装Python,NumPy/SciPy,matplotlib,pandas,scikit-learn和IPython。我们将开始安装Python开发包和编译器,编译器将在编译所有软件的时候用到:
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一旦这两个更新命令成功执行,接下来我们需要安装Python,NumPy/SciPy,matplotlib,pandas,scikit-learn和IPython。我们将从Python开发包和编译器开始安装,编译器将在编译所有软件的时候用到:
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sudo apt-get install python-pip python-dev python2.7-dev build-essential liblapack-dev libblas-dev
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一旦安装必要的软件包,我们就可以通过pip,即Python包管理器,安装NumPy的。pip将下载NumPy的zip包,然后从源代码编译。请记住,编译需要花费一些时间,大概10-20分钟!
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一旦必要的软件包已安装,我们就可以通过pip,即Python包管理器,安装NumPy。pip将下载NumPy的zip包,然后从源代码编译。请记住,编译需要花费一些时间,大概10-20分钟!
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sudo pip install numpy
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@ -238,11 +237,11 @@ NumPy安装完了后,我们需要在继续之前检查它是否可用。如果
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最后, 我们需要安装IPython.这是一个交互式的Python解释器,它提供了一个更精简的工作流相比标准的Python控制台。在以后的教程中,我将讲述IPython在算法交易开发中的充分的用处:
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最后, 我们需要安装IPython.这是一个交互式的Python解释器,它相比标准的Python控制台,提供了一个更精简的工作流。在以后的教程中,我将讲述IPython在算法交易开发中的完整用途:
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sudo pip install ipython
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虽然IPython本身已经相当有用,但它通过包含qtconsole可以有更强大的能力,qtconsole提供了内联matplotlib可视化的能力。尽管如此,它需要多一点点的工作以使它启动和运行。
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虽然IPython本身已经相当有用,它通过包含qtconsole可以有更强大的能力,qtconsole提供了内联matplotlib可视化的能力。尽管如此,它需要多一点点的工作以使它启动和运行。
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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!):
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