环境搭建

Anaconda

Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。

Anaconda 环境包含了常用的 Python 科学计算库及依赖关系,而 RQAlpha 有很多模块是依赖于这些科学计算库的,因此下载 Anaconda 可以轻松搭建出一个强大的 Python 量化研发的基础环境。

注解

安装 Anaconda 比较简单,只需要去 Anaconda 官网 下载对应操作系统版本的安装包进行安装即可。

当安装成功后,执行如下命令来查看是否安装成功:

  1. conda -V

For GNU/Linux

如果您使用 GNU/Linux 系统,可以使用如下方式进行 Anaconda 环境(基于 Python 3)的安装,下面以 CentOS 为例:

  1. # 首先从 Anaconda 官网下载 anaconda Linux 64Bit 版本命令行安装包
  2. $ wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh
  3.  
  4. # 修改权限让脚本可以运行
  5. $ chmod +x Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh
  6.  
  7. # 运行该安装脚本
  8. $ ./Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh
  9.  
  10. # 剩下就是一路Yes或者Enter好了...
  11.  
  12. Welcome to Anaconda3 4.2.0 (by Continuum Analytics, Inc.)
  13.  
  14.  
  15. In order to continue the installation process, please review the license
  16.  
  17. agreement.
  18.  
  19. Please, press ENTER to continue
  20. >>>
  21.  
  22. # 重新加载一下 bash 就可以使用 `conda` 命令了
  23. $ source ~/.bashrc
  24.  
  25. #然后尝试一下运行 `conda -V` 命令行看是否已经安装成功,如果返回对应的版本信息,则说明安装成功。
  26.  
  27. $ conda -V
  28. conda 4.2.13
  29.  
  30. #设置matplotlib的backend(没有图形化界面的情况下)
  31. $ echo "backend: Agg" > ~/.config/matplotlib/matplotlibrc

安装中文字体: 将 WenQuanYi Micro Hei.ttf 放到 /usr/share/fonts/chinese

在执行以下命令如出现问题,请参考 5. Mac 下安装中文字体相关问题:

  1. mkdir /usr/share/fonts/chinese
  2. cd /usr/share/fonts/chinese
  3. wget https://static.ricequant.com/data/WenQuanYi%20Micro%20Hei.ttf
  4. fc-cache -fv
  5. fc-list
  6. rm -rf ~/.cache/matplotlib
  7. rm -rf ~/.fontconfig

conda 虚拟环境

  • 构建 conda 虚拟环境 我们强烈建议您去创建并使用Python虚拟环境,因为这样才能让您的开发环境更加独立,不会因为安装不同的包而出现问题,造成运行失败等。

目前流行的Python虚拟环境有两种:condapyenv, 由于大部分的量化开发都是基于 Anaconda 的 python 技术栈,因此我们建议您使用 conda 作为默认的虚拟环境开发。

以下有几个常用的虚拟环境命令可以使用:

  1. # 创建 conda 虚拟环境( :code:`env_name` 是您希望创建的虚拟环境名)
  2. $ conda create --name env_name python=3.5
  3.  
  4. # 如您想创建一个名为rqalpha的虚拟环境
  5. $ conda create --name rqalpha python=3.5
  6.  
  7. # 使用 conda 虚拟环境
  8. $ source activate env_name
  9. # 如果是 Windows 环境下 直接执行 activcate
  10. $ activate env_name
  11.  
  12. # 退出 conda 虚拟环境
  13. $ source deactivate env_name
  14. # 如果是 Windows 环境下 直接执行 deactivate
  15. $ deactivate env_name
  16.  
  17. # 删除 conda 虚拟环境
  18. $ conda-env remove --name env_name

安装 TA-Lib

您可以使用PyPI安装:

  1. $ pip install TA-Lib

如果发现无法通过 pip 安装,请访问 https://mrjbq7.github.io/ta-lib/install.html 解决。

对于 Windows 用户,如果编译困难,可以根据您本地的Python版本下载指定的whl包,然后 pip install TA_Lib-0.4.9-cp27-none-win_amd64.whl 来完成安装。