移植Python量化交易TA-Lib库到函数计算

本文涉及的产品
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: TA-Lib全称“技术分析库”,即技术分析库,是Python金融量化的高级库,涵盖了150种多种股票,期货交易软件中常用的技术分析指标,如MACD,RSI,KDJ,动量指标,布林带等等。

TA-Lib 可分为 10 个子板块:

Overlap Studies(重叠指标)
Momentum Indicators(动量指标)
Volume Indicators(交易量指标)
Cycle Indicators(周期指标)
Price Transform(价格变换)
Volatility Indicators(波动率指标)
Pattern Recognition(模式识别)
Statistic Functions(统计函数)
Math Transform(数学变换)
Math Operators(数学运算)
image.png

本文介绍通过 Funcraft 的模板将 Python 量化交易库 TA-lib 移植到函数计算。

依赖工具

本项目是在 MacOS 下开发的,涉及到的工具是平台无关的,对于 Linux 和 Windows 桌面系统应该也同样适用。在开始本例之前请确保如下工具已经正确的安装,更新到最新版本,并进行正确的配置。

  • Docker
  • Funcraft

对于 MacOS 用户可以使用 homebrew 进行安装:

brew cask install docker
brew tap vangie/formula
brew install fun
AI 代码解读

Windows 和 Linux 用户安装请参考:

https://github.com/aliyun/fun/blob/master/docs/usage/installation.md
安装好后,记得先执行

fun config
AI 代码解读

初始化一下配置。

初始化
使用 fun init 命令可以快捷地将本模板项目初始化到本地。

fun init vangie/ta-lib-example
AI 代码解读

安装依赖

$ fun install
using template: template.yml
start installing function dependencies without docker

building ta-lib-example/ta-lib-example
Funfile exist, Fun will use container to build forcely
Step 1/5 : FROM registry.cn-beijing.aliyuncs.com/aliyunfc/runtime-python3.6:build-1.7.7
 ---> 373f5819463b
Step 2/5 : COPY ta-lib-0.4.0-src.tar.gz /tmp
 ---> Using cache
 ---> 64f9f85112b4
Step 3/5 : RUN cd /tmp; tar -xzf ta-lib-0.4.0-src.tar.gz
 ---> Using cache
 ---> 9f2d3f836de9
Step 4/5 : RUN cd /tmp/ta-lib/ ;     ./configure --prefix=/code/.fun/root/usr ;     make ; make install
 ---> Using cache
 ---> 7725836973d4
Step 5/5 : RUN TA_LIBRARY_PATH=/code/.fun/root/usr/lib     TA_INCLUDE_PATH=/code/.fun/root/usr/include     fun-install pip install TA-Lib
 ---> Using cache
 ---> a338e71895b7
sha256:a338e71895b74a0be98278f35da38c48545f04a54e19ec9e689bab976265350b
Successfully built a338e71895b7
Successfully tagged fun-cache-d4ac1d89-5b75-4429-933a-2260e2f7fbec:latest
copying function artifact to /Users/vangie/Workspace/ta-lib-example/{{ projectName }}

Install Success


Tips for next step
======================
* Invoke Event Function: fun local invoke
* Invoke Http Function: fun local start
* Build Http Function: fun build
* Deploy Resources: fun deploy
AI 代码解读

本地调用

$ fun local invoke
using template: template.yml

Missing invokeName argument, Fun will use the first function ta-lib-example/ta-lib-example as invokeName

skip pulling image aliyunfc/runtime-python3.6:1.7.7...
FunctionCompute python3 runtime inited.
FC Invoke Start RequestId: dc1495b2-13ec-4ecf-a2dc-a0026d82651a
FC Invoke End RequestId: dc1495b2-13ec-4ecf-a2dc-a0026d82651a
[
    "HT_DCPERIOD",
    "HT_DCPHASE",
    "HT_PHASOR",
    "HT_SINE",
    "HT_TRENDMODE"
]

RequestId: dc1495b2-13ec-4ecf-a2dc-a0026d82651a          Billed Duration: 350 ms         Memory Size: 1998 MB    Max Memory Used: 34 MB
AI 代码解读

部署

$ fun deploy
using template: template.yml
using region: cn-shanghai
using accountId: ***********4733
using accessKeyId: ***********EUz3
using timeout: 600

Waiting for service ta-lib-example to be deployed...
        Waiting for function ta-lib-example to be deployed...
                Waiting for packaging function ta-lib-example code...
                The function ta-lib-example has been packaged. A total of 39 files files were compressed and the final size was 3.23 MB
        function ta-lib-example deploy success
service ta-lib-example deploy success
AI 代码解读

执行

$ fun invoke
using template: template.yml

Missing invokeName argument, Fun will use the first function ta-lib-example/ta-lib-example as invokeName

========= FC invoke Logs begin =========
FC Invoke Start RequestId: 83e23eba-02b4-4380-bbca-daec6856bf4a
FC Invoke End RequestId: 83e23eba-02b4-4380-bbca-daec6856bf4a

Duration: 213.86 ms, Billed Duration: 300 ms, Memory Size: 128 MB, Max Memory Used: 43.50 MB
========= FC invoke Logs end =========

FC Invoke Result:
[
    "HT_DCPERIOD",
    "HT_DCPHASE",
    "HT_PHASOR",
    "HT_SINE",
    "HT_TRENDMODE"
]
AI 代码解读

参考阅读
函数计算
【手把手教你】股市技术分析利器之TA-Lib(一)

相关实践学习
【文生图】一键部署Stable Diffusion基于函数计算
本实验教你如何在函数计算FC上从零开始部署Stable Diffusion来进行AI绘画创作,开启AIGC盲盒。函数计算提供一定的免费额度供用户使用。本实验答疑钉钉群:29290019867
建立 Serverless 思维
本课程包括: Serverless 应用引擎的概念, 为开发者带来的实际价值, 以及让您了解常见的 Serverless 架构模式
目录
打赏
0
0
0
0
15
分享
相关文章
Python图像处理实用指南:PIL库的多样化应用
本文介绍Python中PIL库在图像处理中的多样化应用,涵盖裁剪、调整大小、旋转、模糊、锐化、亮度和对比度调整、翻转、压缩及添加滤镜等操作。通过具体代码示例,展示如何轻松实现这些功能,帮助读者掌握高效图像处理技术,适用于图片美化、数据分析及机器学习等领域。
96 20
【02】仿站技术之python技术,看完学会再也不用去购买收费工具了-本次找了小影-感觉页面很好看-本次是爬取vue需要用到Puppeteer库用node.js扒一个app下载落地页-包括安卓android下载(简单)-ios苹果plist下载(稍微麻烦一丢丢)-优雅草卓伊凡
【02】仿站技术之python技术,看完学会再也不用去购买收费工具了-本次找了小影-感觉页面很好看-本次是爬取vue需要用到Puppeteer库用node.js扒一个app下载落地页-包括安卓android下载(简单)-ios苹果plist下载(稍微麻烦一丢丢)-优雅草卓伊凡
67 7
【02】仿站技术之python技术,看完学会再也不用去购买收费工具了-本次找了小影-感觉页面很好看-本次是爬取vue需要用到Puppeteer库用node.js扒一个app下载落地页-包括安卓android下载(简单)-ios苹果plist下载(稍微麻烦一丢丢)-优雅草卓伊凡
【03】做一个精美的打飞机小游戏,规划游戏项目目录-分门别类所有的资源-库-类-逻辑-打包为可玩的exe-练习python打包为可执行exe-优雅草卓伊凡-持续更新-分享源代码和游戏包供游玩-1.0.2版本
【03】做一个精美的打飞机小游戏,规划游戏项目目录-分门别类所有的资源-库-类-逻辑-打包为可玩的exe-练习python打包为可执行exe-优雅草卓伊凡-持续更新-分享源代码和游戏包供游玩-1.0.2版本
185 31
【03】做一个精美的打飞机小游戏,规划游戏项目目录-分门别类所有的资源-库-类-逻辑-打包为可玩的exe-练习python打包为可执行exe-优雅草卓伊凡-持续更新-分享源代码和游戏包供游玩-1.0.2版本
|
3月前
|
Python的标准库
Python的标准库
204 77
|
3月前
|
Python的标准库
Python的标准库
97 11
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解和选择适合的数据可视化图表类型,帮助更有效地展示和分析数据。
134 8
云大使 X 函数计算 FC 专属活动上线!享返佣,一键打造 AI 应用
如今,AI 技术已经成为推动业务创新和增长的重要力量。但对于许多企业和开发者来说,如何高效、便捷地部署和管理 AI 应用仍然是一个挑战。阿里云函数计算 FC 以其免运维的特点,大大降低了 AI 应用部署的复杂性。用户无需担心底层资源的管理和运维问题,可以专注于应用的创新和开发,并且用户可以通过一键部署功能,迅速将 AI 大模型部署到云端,实现快速上线和迭代。函数计算目前推出了多种规格的云资源优惠套餐,用户可以根据实际需求灵活选择。
Serverless + AI 让应用开发更简单,加速应用智能化
Serverless + AI 让应用开发更简单,加速应用智能化
阿里云 EMR Serverless Spark 在微财机器学习场景下的应用
面对机器学习场景下的训练瓶颈,微财选择基于阿里云 EMR Serverless Spark 建立数据平台。通过 EMR Serverless Spark,微财突破了单机训练使用的数据规模瓶颈,大幅提升了训练效率,解决了存算分离架构下 Shuffle 稳定性和性能困扰,为智能风控等业务提供了强有力的技术支撑。
162 15

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等