Python算法工具包algorithm_toolkit-0.1.2发布

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0 下载量 113 浏览量 更新于2024-10-05 收藏 2.19MB GZ 举报
资源摘要信息:"algorithm_toolkit-0.1.2.tar.gz是一个Python库,它提供了算法实现和工具集,供Python开发人员在编程中使用。此库的版本号为0.1.2,是一个较早版本的Python算法工具包,虽然版本较早,但仍然可能包含一些基础的算法实现,例如排序、搜索、数学运算等。" 知识点详细说明: 1. Python库的概念与作用 Python库是一组预先编写的代码模块,它们可以被Python程序导入和使用。这些库通常由Python社区成员开发,以支持特定类型的编程任务,比如网络编程、图像处理或者数值计算。在这个例子中,algorithm_toolkit库作为算法工具集,可帮助开发者在数据结构和算法方面的问题上找到现成的解决方案,从而节省开发时间,提高编程效率。 2. Python语言的应用领域 Python是一种广泛应用于软件开发的高级编程语言。其应用领域包括但不限于Web开发、数据科学、人工智能、自动化脚本编写、桌面应用开发和嵌入式系统开发。它具有简洁的语法,强大的标准库,以及丰富第三方库支持,使其在处理各种开发任务时十分灵活和高效。 3. 资源的安装与使用方法 要使用algorithm_toolkit库,首先需要将其安装到Python环境中。根据描述,安装方法可以通过访问提供的链接查看具体步骤。通常,对于tar.gz格式的Python包,安装过程可能包括解压缩文件、进入解压缩后的目录、运行安装脚本等步骤。具体而言,安装过程可能如下: - 首先使用命令行工具下载库文件:wget *** * 解压该文件:tar -xzvf algorithm_toolkit-0.1.2.tar.gz - 进入解压后的目录:cd algorithm_toolkit-0.1.2 - 根据安装说明运行安装脚本:python setup.py install 4. 官方资源来源的优势 官方资源意味着库文件是经过维护者确认、测试和打包的,通常质量较高,更新维护更及时。使用官方资源可以保证开发者使用的是库的稳定和安全版本,同时在有需要时可以获得官方的文档支持和错误修复。 5. Python开发语言的特性 Python作为一种解释型、交互式、面向对象的高级编程语言,具有以下特点: - 易于学习和使用:简洁的语法和代码可读性强。 - 可扩展性:可以使用C/C++等语言编写扩展模块。 - 可移植性:可以在多种操作系统上运行,包括Linux、macOS和Windows。 - 标准库强大:内置了丰富的功能模块,如网络编程、文件操作、数据处理等。 6. Python库的分类 Python库大致可以分为三类: - 标准库:Python自带的库,无需额外安装,例如os、sys、math等。 - 第三方库:由第三方开发者创建并维护,需要通过工具如pip安装,例如requests、numpy等。 - 自定义库:用户根据自己的需求编写的库,可以根据项目需要进行封装和分发。 7. 版本号的意义与管理 在软件开发中,版本号对于标识软件的不同发行版本至关重要。通常遵循语义化版本命名规则,如MAJOR.MINOR.PATCH,分别表示主版本号、次版本号和修订号。在这个案例中,algorithm_toolkit库的版本号为0.1.2,表示这是一个较早期的版本,可能在功能和稳定性上还有提升空间。 以上知识点涵盖了Python库的基础概念、Python语言的特性和应用、库的安装和使用、官方资源的优势以及版本管理的意义。希望这些信息能够帮助开发者更好地理解和利用algorithm_toolkit库,以及Python编程语言。

帮我把下面一段C++代码改写成python代码:#include "Trade.h" #include "WPrice.h" #include <algorithm> double normalCDF(double x) // Phi(-∞, x) aka N(x) { return std::erfc(-x / std::sqrt(2)) / 2; //erfc()是互补误差函数,该返回值表示标准正态分布下var小于x的概率,即N(x) } CTrade::CTrade(double tick) : wp_bid(0.01), wp_ask(0.01), m_tick(tick), m_TimeRound(50) { newday(NULL); } CTrade::~CTrade() { } void CTrade::OnBook(const BTRec& btRec) { wp.setGamma(0.1); wp_bid = wp.getWP(&btRec.Bids); wp_ask = wp.getWP(&btRec.Asks); if (wp_mid > 0){ //wp_mid初始化为-1,仅遇到第一条BTRec记录时条件为false double wp_now = (wp_bid + wp_ask) / 2; //updated wp_mid int volume = btRec.volume; //volume between two orderbook records double ratio = normalCDF((wp_now - wp_mid) / (2 * m_tick)); //m_tick = tick = 0.2 double buyvolume = ratio*volume, sellvolume = (1 - ratio)*volume; m_TimeRound.update(buyvolume, sellvolume, btRec.rec_time.timestamp); //volume moving average if (mv_volume < 0) { mv_volume = volume; mv_buyvolume = buyvolume; } else{ mv_volume += 0.002*(volume - mv_volume); mv_buyvolume += 0.002*(buyvolume - mv_buyvolume); } // round trip volatility if (time_ini < 0 || btRec.rec_time.timestamp - time_ini >= time_scale){ if (time_ini>0){ double dp = wp_now - wp_ini; volatility += 0.05*(dp*dp - volatility); } time_scale = m_TimeRound.getTime() * 1000; //in milliseconds time_ini = btRec.rec_time.timestamp; wp_ini = wp_now; } } wp_mid = (wp_bid + wp_ask) / 2; } void CTrade::newday(const char* p) { wp_mid = -1; m_TimeRound.newday(p); volatility = 16 * m_tick*m_tick; time_slapse = -1, time_scale = -1, wp_ini = -1, time_ini = -1; mv_buyvolume = mv_volume = -1; }

2023-05-15 上传

import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)运行有错误

2023-05-26 上传