如何使用Python API引入Python语言支持的第三方库?
发布时间:2023-8-8 14:18阅读:106
随着量化在国内的深入发展以及大量专业编程人员进入量化这个领域,市场上的量化投资者对Python的需求越来越大,量化交易平台的Python API就是为了满足这部分投资者而量身打造。PythonAPI既可以高效使用量化交易平台底层的数据接口及交易接口,也可以方便地引入Python支持的第三方库,极大地便利了量化投资者的模型策略需求。
在介绍Python API之前,我们先来了解一下API是个什么概念?
API是一个应用程序编程接口,它是一组定义软件组件之间交互的协议、接口和工具集,它允许软件系统之间的相互通信和交互,使得开发者可以在自己的应用程序中使用其他应用程序的功能和数据,从而提高开发效率和增加程序功能。通俗来说,API就是两个软件之间交互的桥梁。
目前我在用的一款量化交易软件,API用的是基于Python3.X规范的标准量化投资策略应用程序接口,这款量化交易软件主要是通过以下两种方式对外提供:分别是平台自带的Python环境和用户自行安装Python三方库。
一、平台自带的Python环境
我正在用的这款量化交易软件自带Python运行环境。用户安装完客户端后,默认可以直接使用Python,在这个打包的Python环境中,除了提供标准的Python API带的库外,还集成了如下一些第三方库:
名称版本说明NumPy1.16.2NumPy(Numeric Python)
提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型、矢量处理,以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然和 x
文件中写入多个工作表的文本,数字,公式和超链接。可以完成 xlsx
文件的自动化构造,包括:合并单元格,制作excel图表等功能。matplotlib3.0.3matplotlib是基于numpy的一套Python工具包。这个包提供了丰富的数据绘图工具,主要用于绘制一些统计图形。Pandas0.22.0Python
Data Analysis Library 或 Pandas 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas
纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas 提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。Patsy0.5.0一个线性模型分析和构建工具库。SciPy1.2.1SciPy
函数库在 NumPy 库的基础上增加了众多的数学、科学以及工程计算中常用的库函数。例如线性代数、常微分方程数值求解、信号处理、图像处理、稀疏矩阵等。Statsmodels0.8.0Python
的统计建模和计量经济学工具包,包括一些描述统计、统计模型估计和推断。TA_Lib0.4.17称作技术分析库,是一种广泛用在程序化交易中进行金融市场数据的技术分析的函数库。它提供了多种技术分析的函数,可以大大方便我们量化投资中编程工等方法。tensorflow1.8.0TensorFlow
是一个开源的、基于 Python 的机器学习框架,它由 Google
开发,并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用,是目前最热门的机器学习框架。numexpr2.7.0Numexpr
是一个非常简单易用的 Numpy 性能提升工具。xlrd1.2.0python
操作 excel 主要用到 xlrd 和 xlwt 这两个库,即 xlrd 是读 excel,xlwt 是写 excel 的库。xlwt1.3.0python
操作 excel 主要用到 xlrd 和 xlwt 这两个库,即 xlrd 是读 excel,xlwt 是写 excel 的库。xlsxwriter1.2.7XlsxWriter
是 Python 用来构造 xlsx 文件的模块,可用于在 Excel2007 + XLSX 文件中写入多个工作表的文本,数字,公式和超链接。可以完成
xlsx 文件的自动化构造,包括:合并单元格,制作excel图表等功能。matplotlib3.0.3matplotlib是基于numpy的一套Python工具包。这个包提供了丰富的数据绘图工具,主要用于绘制一些统计图形。sklearn0.20.3Scikit-learn(sklearn)
是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归(Regression)、降维(Dimensionality
Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。
二、用户自行安装Python三方库
对于有经验的Python开发者来说,平台提供了自行安装第三方库的方式。为了引入额外的第三方库,用户需要做如下一些操作:
1.安装前注意事项
(1)三方库的安装有可能会引起系统错误,建议有经验的用户进行尝试,已经内置的库,如果没有特殊需要请勿随意升级,特别是平台内置的pandas库请务必不要升级,其他库请自行尝试;
(2)安装三方库前,请备份目录下的DLLs和Lib这两个文件夹,以便在安装三方库引起系统错误后,替换回来,恢复系统默认的库所用。
2.安装流程
(1)下载官方的Python3,并安装;
(2)按【win+r】键打开系统运行框,输入cmd,回车,打开cmd命令行窗口;
(3) 在命令行窗口输入一下命令,并回车进行安装:Python3安装目录\Scripts\pip.exeinstall三方库的名称--target=量化软件安装目录\bin.x64\Lib\site-packages安装示例:如要安装tensorflow,可在cmd窗口中输入以下指令:C:\Python36\Scripts\pip.exeinstalltensorflow--target=D:\量化软件名称\bin.x64\Lib\site-packages经过以上几个步骤后,用户就可以在Python编辑器中使用自己安装的Python第三方库。三、用户自行设置Python三方库路径
为了满足部分客户需求,系统也提供了自行设定三方库的路径的功能,可点击系统左上方设置,在弹出的系统设置面板中,切换到交易设置-模型设置子面板,设置功能如下:
Python库路径:可自定义设定Python库的路径;
Python库下载:点击Python库下载,系统将会从服务器上下载最新的系统Python库到上面指定的路径。
温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。