基于python的量化投资(一) ---- 开发环境的搭建

本文详细介绍如何使用Anaconda搭建Python量化开发环境,包括Anaconda的安装、常用IDE的选择与使用,如Spyder和PyCharm,以及如何通过pip和conda安装额外的软件包。同时,文章还提及了数据存储解决方案,推荐使用MySQL或MongoDB数据库。

搭建基于Python的量化开发环境,首先安装anaconda,anaconda是一个开源的python包管理器,是一个可对python开发组件进行综合管理的有效平台。anaconda中本身包含了python的内核,安装完anaconda后,就自带了python。anaconda本身还自带了功能强大的科学计算包,包括numpy,pandas,matplotlib等。关于anaconda的安装,文章比较多了,就不再赘述。anaconda下载地址 https://www.anaconda.com/distribution/,可以根据需要选择python 2.*或者python 3.*。

python作为一种解释性语言,集成开发环境IDE比较多。流行的IDE包括anaconda自带的spyder,pycharm,jupyter Notebook熟悉java开发环境的人可以用Eclips,熟悉C++开发环境的人可以用vscode。用得比较多得是spyder和pycharm,IDE都可以进行python语言的编辑、调试、运行。anaconda安装完成后,会自动安装spyder,如果使用pycharm需要另行下载安装。

安装新的软件包,使用pip install ***(安装包名称),如果无法安装或者提示错误,使用pip install --user ***。在anaconda终端下使用conda list命令可以查看当前已经安装的组件包。

如果需要把获取的数据存储到本地数据库进行处理,可以采用MySQL数据库或者MongoDB。

 

 

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