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移植 Python 量化交易 TA-Lib 庫到函數計算

發布時間:2020-08-09 16:29:17 來源:網絡 閱讀:258 作者:阿里系統軟件技術 欄目:云計算

TA-Lib,全稱“Technical Analysis Library”, 即技術分析庫,是 Python 金融量化的高級庫,涵蓋了 150 多種股票、期貨交易軟件中常用的技術分析指標,如 MACD、RSI、KDJ、動量指標、布林帶等等。

TA-Lib 可分為 10 個子板塊:

  • Overlap Studies(重疊指標)
  • Momentum Indicators(動量指標)
  • Volume Indicators(交易量指標)
  • Cycle Indicators(周期指標)
  • Price Transform(價格變換)
  • Volatility Indicators(波動率指標)
  • Pattern Recognition(模式識別)
  • Statistic Functions(統計函數)
  • Math Transform(數學變換)
  • Math Operators(數學運算)

移植 Python 量化交易 TA-Lib 庫到函數計算

本文介紹通過 Funcraft 的模板將 Python 量化交易庫 TA-lib 移植到函數計算。

依賴工具

本項目是在 MacOS 下開發的,涉及到的工具是平臺無關的,對于 Linux 和 Windows 桌面系統應該也同樣適用。在開始本例之前請確保如下工具已經正確的安裝,更新到最新版本,并進行正確的配置。

  • Docker
  • Funcraft

對于 MacOS 用戶可以使用 homebrew 進行安裝:

brew cask install docker
brew tap vangie/formula
brew install fun

Windows 和 Linux 用戶安裝請參考:

https://github.com/aliyun/fun/blob/master/docs/usage/installation.md

安裝好后,記得先執行 fun config 初始化一下配置。

初始化

使用 fun init 命令可以快捷地將本模板項目初始化到本地。

fun init vangie/ta-lib-example

安裝依賴

$ 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

本地調用

$ 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

執行

$ 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"
]

參考閱讀

  1. 函數計算
  2. 【手把手教你】股市技術分析利器之TA-Lib(一)

“阿里巴巴云原生關注微服務、Serverless、容器、Service Mesh 等技術領域、聚焦云原生流行技術趨勢、云原生大規模的落地實踐,做最懂云原生開發者的技術圈。”

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