引言:

邢不行的系列帖子「量化小講堂」,通過實際案例教初學者使用python進行量化投資,了解行業研究方向,希望能對大家有幫助。

【歷史文章匯總】請點擊此處

【必讀文章】:

【邢不行|量化小講堂系列27-Python量化入門】EOS期現套利,一周時間,15%無風險收益

【邢不行|量化小講堂系列20-Python量化入門】10年400倍策略分享(附視頻逐行代碼講解)

個人微信:xingbuxing0807,有問題歡迎交流。

windows下如何安裝Python、pandas

本篇內容主要講如何安裝Python和pandas。Python比較好安裝,而pandas比較難裝,當時裝了我一整天。pandas是Python下面的一個package,專門用於金融數據的分析,簡直是神器。這裡有pandas的簡單入門介紹http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html

本篇主要涵蓋以下三部分內容:

1.Python、Pycharm的安裝2.使用Pycharm創建、運行Python程序3.安裝pandas

安裝教程

1.Python、Pycharm的安裝

從Python官網下載windows版本的Python,要下載python2,不要下載python3。鑒於大家可能上了官網都不知道下載哪個版本(我自己一開始就是),我已經將安裝文件上傳到百度雲,下載地址在附件中。安裝文件下載好之後,就像一般的軟體一樣,一直點擊next就能安裝。

Pycharm是一個ide,說簡單點就是一個用來編寫Python程序的軟體,也是個神器,可以讓我們更加方便的編寫Python程序。我們後面安裝pandas就需要用到它。Pycharm有收費版本也有免費版本,我們用免費版本就已經綽綽有餘了。可以去官網下載,因為是國外的網站,下載速度可能很慢,我已經將安裝文件上傳到百度雲,下載地址在附件中。

下載好之後一路點擊next就能安裝好。

2.使用Pycharm創建、運行Python程序 安裝好Python和Pycharm之後,我們打開pycharm(桌面上應該有快捷方式),打開之後出現下圖。

點擊創建create new project,出現下圖;

這裡需要在紅框中填寫一個路徑地址。這裡解釋一下這個路徑,每當我們新建一個Python項目,一般是創建個新的空文件夾,把和這個項目相關的程序、數據等內容都放在這個文件夾中,方便管理。紅色框中的路徑就是指向這個文件夾。我這裡這個文件夾叫demo,填寫好之後點擊create,出現下面這個畫面:

順序點擊File,New,Python File,填寫文件名,這就創建了一個Python程序文件,如下圖所示:

輸入一行簡單的代碼 print 『Hello World!』,順序點擊Run,Run 『demo』,就可以運行程序,並且查看輸出了,結果如下圖:

以上就是一個簡單的Python程序

3.安裝pandas

pandas是Python下面的一個庫,一般來說安裝庫都是非常麻煩的,因為需要在命令行下面操作的,利用pip,

easy_install等工具,對於非計算機專業的人來說簡直是噩夢。幸好有了Pycharm,它可以幫我們很方便的安裝各類庫。下面以安裝pandas為例,介紹如何使用Pycharm安裝package:

順序點擊File,Settings,出現下面這個設置頁面:

然後點擊Project,Project Interpreter,如下圖所示,點擊頁面最右邊的+號:

出現下面這個頁面:

在搜索框中輸入pandas,點擊最下方的Install Package,根據網速快慢,等待不定的時間,就完成了安裝,如下圖所示:

安裝過程中可能會提示:Microsoft Visual C++ 9.0 is required (Unable to find vcvarsall.bat). Get it from http://aka.ms/vcpython27

只要按照提示說的的去下載一個VC就可以了。這樣就安裝好了pandas。

然後在按照同樣的流程安裝好其他一些pandas依賴的package,分別是:numpy,dateutil,可能還有其他。

安裝好之後試著運行下面這個程序,如果沒有報錯,就說明完全安裝好pandas了。如果報錯,一般是因為缺少依賴的庫,按照上述方法繼續安裝就可以了。


對本文研究有自己的想法的朋友,歡迎在評論區留言。關於文中的代碼、數據,以及下期《量化小講堂》想了解的內容,也可以加我個人微信xingbuxing0807交流。

如果你想入門量化,但是始終找不到方向,可以加入我的知識星球。我會在裡面解答你的問題,分享我的感悟,不論是投資、技術,還是職業選擇、思維方式。

-- 學習和成長從來都不是一個人的事 --???

t.zsxq.com/VbMrjYb (二維碼自動識別)

推薦閱讀:

相关文章