MacOS下RQAlpha本地安装总结

本文总结了在MacOS下安装RQAlpha的完整过程,包括构建conda虚拟环境、安装TA-Lib、解决Matplotlib报错、运行回测并分析结果,以及从bcolz文件导出数据的步骤。通过安装和配置,最终成功实现量化策略回测。

最近将RQAlpha本地化使用,按照 RQAlpha 文档 中的介绍一步步安装,遇到了一些坑,回测过程及回测详细结果的获取也费了一些时间,所以把安装过程进行了一个总结,包括安装过程中遇到的问题、文件存储的位置、及bcolz文件格式数据的导出。

1 构建conda 虚拟环境

step1   安装Anaconda2 (根据需要2或3都可以)

step2   创建 conda 虚拟环境( :code:`env_name` 是您希望创建的虚拟环境名)

$ conda create --name env_name python=2.7

step3   使用 conda 虚拟环境   $ source activate env_name

# 退出 conda 虚拟环境

$ source deactivate env_name

# 删除 conda 虚拟环境

$ conda-env remove --name env_name

2 安装 TA-Lib

执行$ pip install TA-Lib (直接执行一般会有报错,错误信息有点忘了)

如果报错需要先执行 $ brew install ta-lib

如果显示brew is not command的话需要先安装homebrew,homebrew用于安装依赖

安装homebrew执行下面的语句

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

3 安装前

1、更新pip 和 setuptools

$ pip install -U pip setuptools cython -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2、安装 bcolz(二进制数据库文件,对数据进行了压缩,本地化RQAlpha工程的数据源,最后有介绍如何将bcolz文件导出

$ pip install bcolz -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3、第二步出问题可能是没有安装X-code(轻量级的C/C++ clang编译器)

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