移植Python量化交易TA-Lib库到函数计算

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

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

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

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

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

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

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"
]

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
【玩转ComfyUI】基于函数计算一键部署AI生图平台ComfyUI
本次实验将带大家通过使用阿里云产品函数计算FC,快速使用ComfyUI实现更高质量的图像生成。
从 0 入门函数计算
在函数计算的架构中,开发者只需要编写业务代码,并监控业务运行情况就可以了。这将开发者从繁重的运维工作中解放出来,将精力投入到更有意义的开发任务上。
目录
相关文章
|
数据可视化 数据挖掘 数据安全/隐私保护
Python实现时间序列动量策略:波动率标准化让量化交易收益更平稳
时间序列动量策略(TSMOM)是一种基于资产价格趋势的量化交易方法,通过建立多头或空头头寸捕捉市场惯性。然而,传统TSMOM策略因风险敞口不稳定而面临收益波动问题。波动率调整技术通过动态调节头寸规模,维持恒定风险水平,优化了策略表现。本文系统分析了波动率调整TSMOM的原理、实施步骤及优势,强调其在现代量化投资中的重要地位,并探讨关键参数设定与实际应用考量,为投资者提供更平稳的风险管理体验。
904 4
Python实现时间序列动量策略:波动率标准化让量化交易收益更平稳
|
监控 Serverless Docker
函数计算操作报错合集之遇到报错:Python Jedi client: couldn't create connection to server.是什么原因
在使用函数计算服务(如阿里云函数计算)时,用户可能会遇到多种错误场景。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因和解决方法,包括但不限于:1. 函数部署失败、2. 函数执行超时、3. 资源不足错误、4. 权限与访问错误、5. 依赖问题、6. 网络配置错误、7. 触发器配置错误、8. 日志与监控问题。
1270 0
|
运维 Serverless 测试技术
函数计算产品使用问题之怎么使用python读取csv文件
函数计算产品作为一种事件驱动的全托管计算服务,让用户能够专注于业务逻辑的编写,而无需关心底层服务器的管理与运维。你可以有效地利用函数计算产品来支撑各类应用场景,从简单的数据处理到复杂的业务逻辑,实现快速、高效、低成本的云上部署与运维。以下是一些关于使用函数计算产品的合集和要点,帮助你更好地理解和应用这一服务。
|
存储 运维 Java
函数计算产品使用问题之如何使用Python的requests库向HTTP服务器发送GET请求
阿里云Serverless 应用引擎(SAE)提供了完整的微服务应用生命周期管理能力,包括应用部署、服务治理、开发运维、资源管理等功能,并通过扩展功能支持多环境管理、API Gateway、事件驱动等高级应用场景,帮助企业快速构建、部署、运维和扩展微服务架构,实现Serverless化的应用部署与运维模式。以下是对SAE产品使用合集的概述,包括应用管理、服务治理、开发运维、资源管理等方面。
442 8
|
运维 Serverless API
函数计算产品使用问题之如何在Python中使用环境变量
阿里云Serverless 应用引擎(SAE)提供了完整的微服务应用生命周期管理能力,包括应用部署、服务治理、开发运维、资源管理等功能,并通过扩展功能支持多环境管理、API Gateway、事件驱动等高级应用场景,帮助企业快速构建、部署、运维和扩展微服务架构,实现Serverless化的应用部署与运维模式。以下是对SAE产品使用合集的概述,包括应用管理、服务治理、开发运维、资源管理等方面。
346 8
|
自然语言处理 Serverless Docker
量化交易大揭秘:如何将TA-Lib神兵利器部署于云端函数计算,让策略飞升!
【8月更文挑战第8天】在量化交易中,TA-Lib作为技术分析库备受青睐,支持多语言包括Python。本教程指导如何将其移植至函数计算平台,实现云端交易策略。首先安装Python与TA-Lib;接着选择云服务商并创建实例。确认TA-Lib与平台Python版本兼容,必要时构建自定义运行时。使用`pip`安装TA-Lib并打包依赖。编写函数计算代码示例,如计算移动平均线。部署代码与依赖至平台,定制Dockerfile以支持自定义运行时。最后,通过平台测试功能验证功能正确性。完成移植后,即可享受Serverless架构的自动扩展与成本效益优势。
844 4
|
Serverless 语音技术 开发工具
函数计算操作报错合集之怎么何集成nls tts python sdk
在使用函数计算服务(如阿里云函数计算)时,用户可能会遇到多种错误场景。以下是一些常见的操作报错及其可能的原因和解决方法,包括但不限于:1. 函数部署失败、2. 函数执行超时、3. 资源不足错误、4. 权限与访问错误、5. 依赖问题、6. 网络配置错误、7. 触发器配置错误、8. 日志与监控问题。
406 2
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
使用Python实现深度学习模型:跨平台模型移植与部署
【7月更文挑战第10天】 使用Python实现深度学习模型:跨平台模型移植与部署
1097 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
好书推荐丨AI时代Python量化交易实战:ChatGPT让量化交易插上翅膀
好书推荐丨AI时代Python量化交易实战:ChatGPT让量化交易插上翅膀
1078 2
|
关系型数据库 MySQL Serverless
Serverless 应用引擎产品使用合集之如何访问数据库
阿里云Serverless 应用引擎(SAE)提供了完整的微服务应用生命周期管理能力,包括应用部署、服务治理、开发运维、资源管理等功能,并通过扩展功能支持多环境管理、API Gateway、事件驱动等高级应用场景,帮助企业快速构建、部署、运维和扩展微服务架构,实现Serverless化的应用部署与运维模式。以下是对SAE产品使用合集的概述,包括应用管理、服务治理、开发运维、资源管理等方面。

推荐镜像

更多