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@Channelchan 2018-01-22T15:19:56.000000Z 字数 1793 阅读 27841

环境与工具安装--OSX


Anaconda

在清华镜像源:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
下载新版Anaconda3。

目前建议下载4.4.0版本:Anaconda3-4.4.0-MacOSX-x86_64.pkg

下载完成后可以双击打开:

屏幕快照 2017-12-02 11.46.46.png-54.5kB

下面的步骤都选择继续,以默认方式安装。

目的卷宗,选择仅为我安装

屏幕快照 2017-12-02 11.47.34.png-83.4kB

下面的步骤都选择继续直到安装完成。

终端(Terminal)

Terminal 是macbook的命令行工具,可以通过terminal调用系统API和命令,有些相关操作(安装python包, 配置环境变量等)需要通过terminal完成。

打开Terminal

在spotlite中输入terminal,可以找到并打开。
屏幕快照 2017-12-02 12.13.45.png-98.5kB
屏幕快照 2017-12-02 12.16.31.png-142kB
然后即可在Terminal中输入命令并按回车执行。

用Terminal查看anaconda是否成功安装

执行

conda

输出下面所示的结果说明安装成功:
屏幕快照 2017-12-02 12.18.47.png-147.4kB

在Terminal运行python

python

即可进入python交互式编程界面:
屏幕快照 2017-12-02 12.21.37.png-37.9kB

在python交互界面输入并执行:

  1. exit()

即可退出python回到Terminal:
屏幕快照 2017-12-02 12.23.57.png-40.8kB

安装其他工具

Homebrew

Homebrew是一个macOS的包管理工具,能够方便的安装许多macOS程序。可以再Terminal使用以下命令安装:

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

CommandLineTools

在编译某些python包时会需要用到gcc,可以通过安装CommandLineTools,一起安装相关的软件。

使用以下命令安装:

xcode-select --install

使用以下命令检查是否已经安装:

xcode-select -p

如果已安装会输出其所在的目录。

Git

Git是一个开源的分布式版本控制系统,可以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理。 Git可以搭配pip使用直接将托管在github上的python包下载并安装到本机。

可以用Homebrew安装git:

brew install git

PyCharm

PyCharm是Jetbrains开发的Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。

可以通过下面链接下载并直接安装免费的 PyCharm Community:
https://download.jetbrains.com/python/pycharm-community-2017.3.dmg

也可以到官网下载其他版本:
http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac

安装Python第三方包

Anaconda环境自带许多数据分析的基础包(numpy, pandas等),但是还需要通过pip安装一些其他第三方包。

ta-lib

ta-lib是用于计算技术指标的python包。在macOS下需要先用brew安装ta-lib再用pip安装:

brew install ta-lib
pip install TA-Lib

alphalens

分析因子数据所用的包。

单独安装:

pip install alphalens

JAQS

因子与事件驱动分析,参数优化等功能。

单独安装:

pip install git+https://github.com/xingetouzi/JAQS.git@fxdayu

rqalpha

rqalpha是米筐开发并开源的本地回测引擎,可使用pip安装。

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

查看是否安装成功:

rqalpha version

更新用于回测的数据:

rqalpha update_bundle

sklearn

单独安装:

pip install -U scikit-learn
conda install scikit-learn

tensorflow

CPU 版本

pip install --upgrade tensorflow

Keras

pip install keras -U --pre

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