AFML项目安装与配置指南

原创于 2025-04-09 10:59:45 发布 · 914 阅读

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AFML项目安装与配置指南

AFML All the answers for exercises from Advances in Financial Machine Learning by Dr Marco Lopez de Parodo. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/afm/AFML

1. 项目基础介绍

AFML（Advances in Financial Machine Learning）项目是基于Dr Marcos López de Prado所著的《 Advances in Financial Machine Learning》一书的所有练习题的答案集合。该项目涵盖了一系列金融机器学习的实验性和实践性内容，适合对定量策略和金融机器学习感兴趣的进阶学习者。项目主要使用的编程语言是Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

Python：作为主要的编程语言，Python因其强大的科学计算库和简洁的语法而被广泛应用于金融机器学习领域。
Numpy：用于高性能的数学计算。
Scipy：用于科学和技术计算的库。
Numba：用于加速数值计算。
Pandas：数据处理和分析工具。
Matplotlib：数据可视化库。
Sklearn：提供简单有效的数据挖掘和数据分析工具。
Statsmodels：估计和测试统计模型。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下软件：

Python 3.7.4
pip（Python的包管理器）

如果您的系统中没有安装上述软件，请先进行安装。

安装步骤

克隆项目仓库

打开命令行窗口，使用以下命令克隆项目仓库到本地：
```
git clone https://github.com/boyboi86/AFML.git
```
安装项目依赖

进入项目目录，使用pip安装项目所需的所有依赖：
```
cd AFML
pip install -r requirements.txt
```
其中requirements.txt文件应包含以下内容：
```
numpy==1.17.3
scipy==1.3.1
numba==0.49.1
pandas==1.0.3
matplotlib==3.1.1
sklearn==0.23.1
statsmodels==0.10.1
```
如果requirements.txt文件不存在，则需要手动安装上述依赖。
运行示例代码

在克隆的项目目录中，包含了多个.ipynb的Jupyter笔记本文件，这些文件包含了书中的练习题和答案。可以使用Jupyter Notebook打开这些文件开始学习和实验：
```
jupyter notebook
```
在Jupyter Notebook界面中，浏览到AFML项目文件夹，打开任意一个.ipynb文件即可开始。