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引言:
邢不行的系列帖子“量化小讲堂”,通过实际案例教初学者使用python进行量化投资,了解行业研究方向,希望能对大家有帮助。
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建议收藏 | Windows下安装TA-Lib终极教程
方法二:通过pip安装 接下来,我们通过另一个途径安装 TA-Lib。首先从经常遇到的问题开始。 常见问题 如果大家之前尝试过自己安装TA-lib,可能对以下的几个报错应该并不陌生:
talib/_ta_lib.c(524): fatal error C1083: Cannot open include file: 'ta_libc.h': No such file or directory build\lib.win32-3.7\talib\_ta_lib.cp37-win32.pyd : fatal error LNK1120: 337 unresolved externals
反正一句话,就是装不上。 要解决这些问题,首先需要了解:TA-Lib是什么?
TA-Lib 原理 很多同学在学习 python 的过程中了解到了这个库,所以想当然地认为,它就是一个类似于 pandas,flask 这样的第三方库,通过 pip 安装的命令,或者 anaconda 等就能完成所有的事。 其实不然,起码在 Windows 上并不是这样的。TA-Lib 不仅仅是一个 python 的库,它实质上是一个系统的库。当你安装 TA-Lib 的时候,需要依赖系统层面的 TA-Lib。 了解这个之后我们来讲一下:到底怎么装?
安装准备 我们先看一下官方给出的建议:
所以第一步我们先不忙安装,检查一下自己用的 python 是 32 位还是 64 位的。其实不用特别担心,默认安装的是 32 位的 python3,除非你做了特定的设定。后面会提到 32 位和 64 位在安装时会有的差异。
下载安装系统支持 * 32位和64位都需要 下载这个包: http://prdownloads.sourceforge.net/ta-lib/ta-lib-0.4.0-msvc.zip 解压缩到ta-lib 放置到C盘的根目录下,最终效果如下图。
需要注意的是,目录结构不能错,不要有好几层 ta-lib,最终就是路径就得是 C:\ta-lib。
手动编译 * 仅适用于64位 python,32位可以跳过此步骤 前期准备:安装 Microsoft Visual C++,就是安装 ccxt 也跳出来需要安装的那个。不清楚如何安装的可以私信我:id_ximengsi,或者邢不行老师:coinquant 。 下载并且安装 Visual Studio Community 2015,记住一定要勾选 Visual C++ 的选项。 在开始菜单中搜索并且打开 VS2015 x64 Native Tools Command Prompt
输入命令: cd C:\ta-lib\c\make\cdr\win32\msvc nmake 然而,最后编译能否成功只能看天意了。毕竟选了64位 python,ta-lib官方不是很推荐这种做法。
添加系统环境变量 理论上 C:\ 下面的内容都属于环境变量可以被检索的位置,但是为了避免一些意外,我们要手动把刚刚解压缩出来(或者编译好的)ta-lib文件夹,添加到系统变量中。 注意点 我们是添加到全局的系统变量 添加的过程需要管理员权限(家庭用户没有这个烦恼) 具体步骤 在开始菜单中搜索“环境变量”(英文系统为“environment variables”),打开编辑系统环境变量。
点击打开环境变量
在下方"系统变量"中找到 Path 这个变量,并且选中,点击编辑
添加Path:C:\ta-lib,具体步骤如下图
之后所有的步骤都点击确定即可。
安装TA-Lib 到了这一步,我们已经成功安装了底层的系统支持,也就是解决了找不到头文件(参考一开始的报错信息)的问题,顺手解决了找不到什么 link 文件的问题。 下面我们就可以在我们想要安装的 python 环境中,通过运行: pip install ta-lib 完成ta-lib的安装了。 除此之外,还可以通过下面四种方法来安装: · 系统库安装 打开命令行,输入 pip install ta-lib 回车即可
· PyCharm 自动安装 打开 File > Settings… > Project > Python Interpreter,找到界面加号然后搜索ta-lib
· PyCharm 手动安装 打开 View > Tool Windows > Terminal
在下面弹窗里输入 pip install ta-lib 回车即可 · 依然使用 Anaconda 安装 这时只需要打开 Anaconda Prompt,输入 pip install ta-lib 回车即可 以上所有方式开始后,静静等他结束就好了。
关于《量化小讲堂》之后想看的内容,或者相关问题,可以加我微信coinquant沟通。
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