在 Python 演算法交易領域中，穩固的基礎設施至關重要。本文將引導讀者建立一個 Python 演算法交易環境，涵蓋套件管理、虛擬環境設定、容器化佈署及雲端例項應用。此基礎建設將作為後續開發和佈署交易策略的基本，無論是互動式分析或自動化交易系統。我們將深入探討 Conda 作為套件和環境管理器，並介紹 Docker 容器技術和雲端例項的佈署流程，確保讀者能建構一個高效、可擴充套件且穩定的交易系統。
焦點和先決條件
本章的焦點在於Python作為演算法交易的程式語言。這本章假設讀者已經具備一些Python和流行的Python套件的經驗，例如資料分析。好的入門書包括Hilpisch（2018）、McKinney（2017）和VanderPlas（2016），這些書可以幫助建立Python資料分析和金融的堅實基礎。讀者也應該具備一些使用Python的互動式分析工具的經驗，例如IPython。
本章將呈現和解釋適用於相關主題的Python程式碼，例如回測交易策略或使用流資料。然而，它不能提供所有套件的徹底介紹。它試圖強調套件的核心功能，例如NumPy的向量化。
本章也不提供金融和營運方面的徹底介紹。相反，它關注於使用Python建立自動演算法交易系統的必要基礎設施。當然，絕大多數例子都是從演算法交易領域中選取的。然而，當涉及動量或均值迴歸策略時，它們基本上只是簡單地使用，而不提供（統計）驗證或對其複雜性的深入討論。
交易策略
在整本章中，四種不同的演算法交易策略被用作例子。它們在以下章節中簡要介紹，並在第4章中更詳細地介紹。所有這些交易策略都可以分類為主要尋求alpha的策略，因為它們的主要目標是生成與市場方向無關的正收益。
典型的例子是股票指數、單一股票或加密貨幣（以法定貨幣計價）。本章不涉及同時涉及多個金融工具的策略（配對交易策略、根據籃子的策略等）。它只涵蓋從結構化金融時間序列資料中派生的交易訊號，而不是從未結構化資料來源（如新聞或社交媒體）中派生的訊號。
簡單移動平均線
第一種交易策略型別依靠簡單移動平均線（SMA）來生成交易訊號和市場定位。這些交易策略已被推廣。基本思想是，較短期的SMA如果高於較長期的SMA，則訊號為多頭市場定位，反之則訊號為中性或空頭市場定位。
動量
動量策略背後的基本思想是，假設金融工具將繼續按照其最近的表現行事一段時間。例如，如果股票指數在過去五天平均回報為負，則預計其明天的表現也將為負。
均值迴歸
在均值迴歸策略中，假設金融工具如果目前遠離某個均值或趨勢水平，則將迴歸到該水平。例如，假設一檔股票的價格低於其200天SMA水平10美元，則預計股票價格將在不久的將來迴歸到其SMA水平。
Python 基礎設施
在建造一棟房子時，選擇合適的木材是非常重要的。木匠的目標應該是使用能夠有效切割的工具，並在有時間時將其磨利。
— Miyamoto Musashi (《五輪書》)
對於 Python 新手來說，Python 的佈署可能看起來很複雜。同樣，Python 的眾多函式庫和套件也可能令人感到不知所措。首先，Python 有多種版本，如 CPython、Jython、IronPython 或 PyPy。此外，還有 Python 2.7 和 3.x 之間的區別。本章著重於 CPython，Python 最流行的版本，以及 3.8 版本。
即使只關注 CPython 3.8（以下簡稱「Python」），佈署仍然存在多個挑戰：
- 解譯器（標準 CPython 安裝）只包含所謂的標準函式庫（例如，涵蓋典型的數學函式）。
- 可選的 Python 套件需要單獨安裝，有數百個可供選擇。
- 編譯（「建造」）此類非標準套件可能很棘手，需要考慮相依性和作業系統特定的要求。
- 處理這些相依性和版本一致性（維護）可能很繁瑣且耗時。
- 某些套件的更新和升級可能需要重新編譯許多其他套件。
- 更改或替換一個套件可能會在其他地方引起問題。
- 在某個時候從一個 Python 版本遷移到另一個版本可能會放大所有上述問題。
幸運的是，有工具和策略可以幫助解決 Python 佈署問題。本章涵蓋以下型別的技術，以幫助 Python 佈署：
套件管理器
套件管理器，如 pip 或 conda，幫助安裝、更新和刪除 Python 套件。它們還幫助維護不同套件的版本一致性。
虛擬環境
虛擬環境，如 venv 或 conda 環境，允許您為每個專案建立一個獨立的 Python 環境，具有自己的套件和版本。這有助於避免版本衝突和相依性問題。
套件管理工具
套件管理工具，如 pipenv，結合了套件管理器和虛擬環境的功能。它們允許您管理套件和版本，並為每個專案建立一個獨立的環境。
Python 佈署策略
Python 佈署策略，例如使用 Docker 或 Kubernetes，允許您將 Python 應用程式容器化和佈署到雲端或本地環境。
程式碼示例
以下是使用 pip 安裝套件的示例：
# 安裝套件
pip install numpy
# 更新套件
pip install --upgrade numpy
# 刪除套件
pip uninstall numpy
以下是使用 conda 建立虛擬環境的示例：
# 建立虛擬環境
conda create --name myenv python=3.8
# 啟用虛擬環境
conda activate myenv
# 安裝套件
conda install numpy
# 關閉虛擬環境
conda deactivate
以下是使用 pipenv 管理套件的示例：
# 建立 pipenv 環境
pipenv --python 3.8
# 安裝套件
pipenv install numpy
# 更新套件
pipenv update
# 刪除套件
pipenv uninstall numpy
虛擬環境管理器
虛擬環境管理器（Virtual Environment Manager）是一種工具，允許使用者在同一臺機器上管理多個Python版本的安裝。例如，使用者可以在同一臺機器上安裝Python 2.7和Python 3.8，或者測試最新的Python套件開發版本，而不會影響其他版本的安裝。
容器技術
Docker容器代表了一個完整的檔案系統，包含所有執行特定軟體所需的元件，例如程式碼、執行時環境和系統工具。例如，使用者可以在Docker容器中執行Ubuntu 20.04作業系統，搭配Python 3.8安裝和相應的Python程式碼，並將其佈署在Mac OS或Windows 10機器上。這樣的容器化環境可以之後佈署在雲端，無需進行重大修改。
雲端例項
佈署Python程式碼用於金融應用通常需要高用性、安全性和效能。這些要求通常只能透過雲端例項（虛擬伺服器）來滿足。與長期租用專用伺服器相比，雲端例項的好處是使用者只需為實際使用的時間付費。另一個優點是雲端例項可以在幾分鐘內即可使用，這有助於敏捷開發和擴充套件。
本章結構
本章的結構如下：
- 「Conda作為套件管理器」介紹Conda作為Python的套件管理器。
- 「Conda作為虛擬環境管理器」關注Conda的虛擬環境管理能力。
- 「使用Docker容器」簡要介紹Docker作為容器化技術，並關注建立Ubuntu基礎容器的Python 3.8安裝。
- 「使用雲端例項」展示如何佈署Python和Jupyter Lab，一個強大的根據瀏覽器的工具套件，用於Python開發和佈署在雲端。
本章的目標是建立一個適當的Python安裝，包括最重要的工具、數值、資料分析和視覺化套件，所有這些都可以在專業的基礎設施上使用。這種組合將作為後續章節中實作和佈署Python程式碼的骨幹，無論是互動式金融分析程式碼還是指令碼和模組形式的程式碼。
Conda作為套件管理器
雖然Conda可以單獨安裝，但透過Miniconda安裝是一種高效的方法。Miniconda是一個最小的Python分佈，包括Conda作為套件和虛擬環境管理器。
安裝Miniconda
使用者可以在Miniconda頁面下載Miniconda的不同版本。以下假設使用Python 3.8 64位版本，可以在Linux、Windows和Mac OS上使用。以下示例是在Ubuntu基礎的Docker容器中，透過wget下載Linux 64位安裝程式，然後安裝Miniconda。以下程式碼應該可以正常執行（可能需要進行一些小的修改）：
$ docker run -ti -h pyalgo -p 11111:11111 ubuntu:latest /bin/bash
root@pyalgo:/# apt-get update; apt-get upgrade -y
...
root@pyalgo:/# apt-get install -y gcc wget
...
root@pyalgo:/# cd root
root@pyalgo:~# wget \
> -O miniconda.sh \
> https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
...
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
內容解密：
以上命令使用Docker執行一個Ubuntu容器，安裝必要的套件，然後下載Miniconda的安裝指令碼。使用者可以根據自己的需求修改命令，例如更改Docker容器的版本或安裝不同的Python版本。
圖表翻譯：
以下是使用Mermaid語法繪製的Docker容器執行過程圖表：
graph LR
A[Docker容器] -->|執行|> B[Ubuntu容器]
B -->|安裝套件|> C[Miniconda安裝]
C -->|下載安裝指令碼|> D[Miniconda.sh]
D -->|執行安裝指令碼|> E[Miniconda安裝完成]
以上圖表展示了Docker容器執行、安裝套件、下載Miniconda安裝指令碼、執行安裝指令碼的過程。使用者可以根據自己的需求修改圖表，例如新增或刪除步驟。
安裝 Miniconda
Miniconda 是一種輕量級的 Python 分佈版，包含了 Conda 包管理器和 Python 解譯器。以下是安裝 Miniconda 的步驟：
下載安裝指令碼
首先，下載 Miniconda 的安裝指令碼。這個指令碼是一個 shell 指令碼，會下載和安裝 Miniconda。
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.8.3-Linux-x86_64.sh -O miniconda.sh
執行安裝指令碼
下載完成後，執行安裝指令碼。
bash miniconda.sh
接受授權條款
安裝過程中，會要求您接受授權條款。按下 Enter 鍵即可開始安裝。
確認安裝位置
安裝過程中，會要求您確認安裝位置。按下 Enter 鍵即可使用預設位置。
初始化 Miniconda
安裝完成後，會要求您是否要初始化 Miniconda。輸入 yes 即可初始化 Miniconda。
驗證安裝
安裝完成後，開啟新的 terminal 視窗，輸入 conda --version 即可驗證安裝是否成功。
Conda 包管理器
Conda 是一個包管理器，允許您輕鬆地安裝、更新和管理 Python 包。以下是 Conda 的一些基本命令：
conda create --name myenv：建立一個新的環境。conda activate myenv：啟用環境。conda install package_name：安裝包。conda update package_name：更新包。conda remove package_name：移除包。
Python 基礎
Python 是一種高階語言，易於學習和使用。以下是 Python 的一些基本語法：
print("Hello, World!")：印出字串。x = 5：指定。if x > 10:：條件陳述式。for i in range(10):：迴圈。
練習
- 安裝 Miniconda。
- 建立一個新的環境。
- 安裝必要的包。
- 寫一個 Python 程式，印出 “Hello, World!"。
內容解密：
上述內容介紹瞭如何安裝 Miniconda、使用 Conda 包管理器和 Python 基礎語法。這些是 Python 開發的基礎知識，瞭解這些知識可以幫助您更好地使用 Python。
基礎Python環境設定與Conda的基本操作
在進行演算法交易的Python環境設定中，首先需要安裝Miniconda。Miniconda是一個輕量級的Conda版本，包含了基本的Conda功能和Python解譯器。下面是安裝Miniconda的過程：
首先，下載並安裝Miniconda。安裝完成後，會提示您重新啟動shell以使變更生效。您也可以設定Conda的基礎環境不在啟動時自動啟動，方法是執行以下命令：
conda config --set auto_activate_base false
接下來，更新Conda以確保您擁有最新的功能和安全補丁：
conda update -y conda
然後，將Conda的路徑新增到系統的環境變數中，以便在任何地方都能夠使用Conda：
export PATH="/root/miniconda3/bin/:$PATH"
並將此路徑新增到您的shell組態檔中，以便在未來的shell會話中繼續使用Conda：
echo ". /root/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh" >> ~/.bashrc
重新啟動shell或執行bash命令以使變更生效。您現在應該可以看到(base)提示，表示您已經在Conda的基礎環境中。
驗證Python環境
驗證Python環境是否正常工作，執行以下命令：
python
您應該會看到Python的版本和相關資訊，例如：
Python 3.8.3 (default, May 19 2020, 18:47:26)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
在Python環境中，輸入以下命令以測試是否能夠正常執行Python程式：
print('Hello Python for Algorithmic Trading World.')
您應該會看到以下輸出：
Hello Python for Algorithmic Trading World.
離開Python環境，執行以下命令：
exit()
Conda的基本操作
Conda是一個強大的包管理工具，允許您輕鬆地安裝、更新和移除Python包。以下是Conda的一些基本操作：
- 安裝Python：您可以使用Conda安裝特定的Python版本，例如Python 3.8，使用以下命令：
conda install python=3.8
- 更新Python：如果您想要更新Python到最新版本，可以使用以下命令：
conda update python
這些命令可以幫助您管理Python環境和包。接下來，我們將探討更多Conda的高階功能和演算法交易相關的應用。
使用Conda進行包管理
Conda是一個強大的包管理工具，能夠輕鬆地管理Python和其他語言的包。以下是Conda的一些基本用法：
更新Python版本
如果您想要更新Conda中的Python版本，可以使用以下命令：
conda update python
這個命令會更新Conda中的Python版本到最新的版本。
安裝包
要安裝一個包，可以使用以下命令：
conda install $PACKAGE_NAME
將 $PACKAGE_NAME 替換為您想要安裝的包名稱。例如，要安裝NumPy，可以使用以下命令：
conda install numpy
更新包
要更新一個包，可以使用以下命令：
conda update $PACKAGE_NAME
將 $PACKAGE_NAME 替換為您想要更新的包名稱。
移除包
要移除一個包，可以使用以下命令：
conda remove $PACKAGE_NAME
將 $PACKAGE_NAME 替換為您想要移除的包名稱。
更新Conda
要更新Conda本身，可以使用以下命令：
conda update conda
搜尋包
要搜尋包，可以使用以下命令：
conda search $SEARCH_TERM
將 $SEARCH_TERM 替換為您想要搜尋的關鍵字。
列出安裝的包
要列出已經安裝的包，可以使用以下命令：
conda list
安裝NumPy
以下是安裝NumPy的範例：
conda install numpy
這個命令會安裝NumPy和其依賴的包，包括Intel Math Kernel Library（mkl）。
內容解密：
在上面的範例中，Conda會自動安裝NumPy和其依賴的包，包括mkl。mkl是一個高效能的數學函式函式庫，能夠加速數字運算。當您在Intel處理器的機器上安裝NumPy時，Conda會自動安裝mkl，以便您能夠充分利用Intel處理器的效能。
圖表翻譯：
以下是Conda安裝NumPy的流程圖：
flowchart TD
A[開始] --> B[搜尋包]
B --> C[安裝包]
C --> D[安裝依賴包]
D --> E[完成安裝]
在這個流程圖中，Conda首先搜尋NumPy包，然後安裝NumPy和其依賴的包，包括mkl。最後，Conda完成安裝並傳回成功訊息。
使用Conda進行套件管理
Conda是一個強大的套件管理工具，允許您輕鬆地安裝、更新和管理套件。以下是使用Conda安裝多個套件的範例：
conda install -y ipython matplotlib pandas pytables scikit-learn scipy
這個命令會安裝ipython、matplotlib、pandas、pytables、scikit-learn和scipy等套件。
安裝套件
當您執行安裝命令時，Conda會先收集套件的中繼資料，然後解決環境的依賴關係。以下是安裝過程的輸出：
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /root/miniconda3
added / updated specs:
- ipython
- matplotlib
- pandas
- pytables
- scikit-learn
- scipy
The following packages will be downloaded:
package | build
套件管理
Conda不僅可以安裝套件，也可以更新和移除套件。以下是更新套件的範例：
conda update -y ipython
這個命令會更新ipython套件到最新版本。
環境管理
Conda也可以管理多個環境，允許您為不同的專案建立不同的環境。以下是建立新環境的範例：
conda create -n myenv python=3.8
這個命令會建立一個名為myenv的新環境，使用Python 3.8版本。
圖表翻譯：
graph LR
A[Conda] -->|安裝套件|> B[ipython]
A -->|更新套件|> C[ipython]
A -->|建立環境|> D[myenv]
B -->|套件管理|> E[Conda]
C -->|套件管理|> E
D -->|環境管理|> E
內容解密：
Conda是一個強大的套件管理工具，允許您輕鬆地安裝、更新和管理套件。使用Conda，您可以建立多個環境，為不同的專案建立不同的環境。Conda也可以更新和移除套件，讓您輕鬆地管理套件。
Python 基礎設施
在完成安裝程式後，除了標準函式庫外，還有一些重要的金融分析函式庫已經可用。其中包括：
- IPython：一種改進的互動式 Python Shell，提供了更好的程式碼完成、除錯和視覺化功能。
以下是安裝過程的詳細輸出：
# 安裝過程輸出
backcall-0.2.0 | py_0 15 KB
...
zstd-1.4.5 | h9ceee32_0 619 KB
# 總安裝大小
Total: 144.9 MB
# 新安裝的套件
The following NEW packages will be INSTALLED:
backcall pkgs/main/noarch::backcall-0.2.0-py_0
blosc pkgs/main/linux-64::blosc-1.20.0-hd408876_0
...
zstd pkgs/main/linux-64::zstd-1.4.5-h9ceee32_0
# 下載和解壓套件
Downloading and Extracting Packages
glib-2.65.0 | 2.9 MB | ############################## | 100%
...
snappy-1.1.8 | 40 KB | ############################## | 100%
# 事務處理
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
內容解密：
上述安裝過程輸出顯示了各個套件的安裝大小和進度。其中，backcall、blosc 和 zstd 等套件都是金融分析中常用的函式庫。IPython 是一個改進的互動式 Python Shell，提供了更好的程式碼完成、除錯和視覺化功能。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[開始安裝] --> B[下載套件]
B --> C[解壓套件]
C --> D[事務處理]
D --> E[完成安裝]
圖表說明：
上述流程圖顯示了安裝過程的各個步驟。從開始安裝到完成安裝，各個步驟之間的順序和關係都很清楚。這個流程圖可以幫助使用者更好地理解安裝過程。
Python 資料分析工具包
Python 是一種強大的程式語言，廣泛用於資料分析和科學計算。以下是幾個常用的 Python 資料分析工具包：
從建構穩固 Python 基礎設施的角度來看，本章涵蓋了從套件管理、虛擬環境到容器化與雲端佈署的完整流程，展現了兼顧開發效率和環境穩定性的最佳實務。透過 Conda、Docker 和雲端例項的整合運用，有效解決了 Python 套件管理的複雜性以及版本相容的挑戰，為後續演算法交易策略的實作奠定了堅實的基礎。然而，本章並未深入探討不同佈署方案的成本效益與效能差異，這對於實際應用中的技術選型至關重要。展望未來，隨著 Serverless 技術的興起和雲端原生應用的普及，預期 Python 演算法交易系統的佈署將更加彈性化和自動化。對於追求高效能和低延遲的交易策略，探索根據 WebAssembly 的 Python 執行環境或編譯型 Python 技術，將是未來提升交易系統效能的關鍵方向。玄貓認為，掌握這些新興技術，並將其整合至現有的 Python 基礎設施，將賦予交易者更大的競爭優勢。
