cvxoptpython

㈠ 選股策略回測用 Matlab 好還是用 python 好

都是工具，也都可以開發選股策略的回測，推薦Python.理由：Python免費且開源Python編程語言簡潔優美Python有眾多的量化包，包括獲取數據、處理數據、回測、風險分析。目前國外、國內很多平台和項目都是使用PythonPython開發策略，簡潔高效，這里舉幾個例子：1.[量化學堂-策略開發]金叉死叉策略2.[量化學堂-策略開發]海龜策略3.[量化學堂-策略開發]淺談小市值策略4.[量化學堂-策略開發]多頭排列回踩買入策略5.[量化學堂-策略開發]藉助talib使用技術分析指標來炒股6.[量化學堂-策略開發]大師系列之價值投資法7.[量化學堂-策略開發]事件驅動策略（基於業績快報）8.[量化學堂-策略開發]基於協整的配對交易9.[量化學堂-策略開發]使用cvxopt包實現馬科維茨投資組合優化:以一個股票策略為例這些策略涵蓋了股票量化主要的策略類型，但是使用Python語言，每個策略代碼都不多。

㈡ python whl文件怎麼安裝

1、了解自己的Python版本的，方便後續下載合適的.whl文件。
win+R進入命令運行窗口，輸入cmd打開命令提示符，接著輸入python即可
這是我的版本3.7.1，win32
2、選擇需要的.whl文件下載
https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
我的是64位所以選擇的是mysqlclient?1.4.2?cp37?cp37m?win_amd64.whl
3、將文件復制到pip安裝的位置，也方便以後找，一般在D:PythonScripts目錄下，你們的python安裝在哪個盤，到那個盤找就行，anaconda的目錄一般也是在D:AnacondaScripts目錄下。
（1）可能有的朋友沒有安裝pip，一路cd到easy_install.exe所在的地方，執行指令「easy_install.exe pip」,就安裝好pip了；
（2）既然沒有安裝pip，那麼wheel肯定也沒有了，通過"pip install wheel"就可以了；
（3）如果顯示pip不是內部命令，需要先將pip添加到環境變數里，方式「此電腦--屬性--高級系統設置--高級--環境變數--PATH--編輯」將路徑粘貼上去即可。
4、接著關鍵的時候到了！！！
在命令運行窗口（重進一次）先進入python所在的盤,(以我的D盤為例)，直接輸入D：，會看到D:>
將你剛剛存的地址輸入進去 cd D:AnacondaScripts (cd後面的空格不能省)！！
5、輸入安裝指令，格式為pip +install+somewhat.whl，我的就是
pip install mysqlclient?1.4.2?cp37?cp37m?win_amd64.whl，回車就開始安裝了。
這就安裝成功了 Successfully installed cvxopt-1.1.9
6、卸載的話步驟一樣，把install換為uninstall就可以了.
眾多python培訓視頻，盡在python學習網，歡迎在線學習！

㈢ reportlab 怎麼安裝

1. 先安裝pip
a) https://pip.pypa.io/en/latest/installing.html
b) 獲取上面網址的get-pip.py
c) 運行python get-pip.py
d) 安裝完成之後 pip應用程序安裝在C:\Python27\Scripts目錄下，把這個路徑加到path環境變數裡面
e) cmd-》 輸入pip -》可看到命令幫助，表示安裝成功
2. 下載PIL
a) http://www.pythonware.com/procts/pil
b) 下載對應版本的文件
c) Exe文件直接安裝
3. 下載Reporlab包
a) https://pypi.python.org/pypi/reportlab/
b) 取下對應python版本的whl
c) Pip install 上面取下來的文件

㈣ 如何在Python中利用CVXOPT求解二次規劃問題

>= -Wb
x <= c1 - Wb
where:
x: active weights of assets (active weight = portfolio weight - benchmark weight)
S: covariance matrix of asset returns
a: expected stock excess returns
g: target gain
Wb: weights of assets in the benchmark
c: upper limit (weight) of any asset in the portfolio

所有的變數或已知的。 在介紹了基本的例子min:
x'Sx
s.t.
p'x >= g
1'x = 1

㈤ windows 怎麼安裝mmseg

今天弄了一上午的python-ldap,發現要麼安裝vc，要麼用其他比較麻煩的方法，都比較麻煩。幸好找到這個地址： http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/ 這上面有很多python第三方包的二進制安裝文件，包括32位和64位的。下載安裝就ok了！ 包括了mysqldb,ldap等。 Index by date: fiona scikit-image netcdf4 mercurial scikits.audiolab numba llvmpy python-igraph rpy2 numpy opencv zope.interface sfepy quantlib gdal imread django psychopy cx_freeze msgpack regex cellcognition vigra scikit-learn pytables h5py blender-mathutils htseq bioformats simplejson pyzmq mako simpleitk qimage2ndarray ujson vlfd libsvm liblinear cgkit scipy distribute noise theano pyalembic openimageio pyaudio pymca pyamg pgmagick lxml steps sqlalchemy cffi biopython python-ldap pycurl nipy nibab... 今天弄了一上午的python-ldap,發現要麼安裝vc，要麼用其他比較麻煩的方法，都比較麻煩。幸好找到這個地址：
http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
這上面有很多python第三方包的二進制安裝文件，包括32位和64位的。下載安裝就ok了！
包括了mysqldb,ldap等。
Index by date:
fiona
scikit-image
netcdf4
mercurial
scikits.audiolab
numba
llvmpy
python-igraph
rpy2
numpy
opencv
zope.interface
sfepy
quantlib
gdal
imread
django
psychopy
cx_freeze
msgpack
regex
cellcognition
vigra
scikit-learn
pytables
h5py
blender-mathutils
htseq
bioformats
simplejson
pyzmq
mako
simpleitk
qimage2ndarray
ujson
vlfd
libsvm
liblinear
cgkit
scipy
distribute
noise
theano
pyalembic
openimageio
pyaudio
pymca
pyamg
pgmagick
lxml
steps
sqlalchemy
cffi
biopython
python-ldap
pycurl
nipy
nibabel
pygments
mahotas
py-postgresql
pyamf
planar
holopy
pyvisa
jcc
polymode
polygon
cython
pyropes
llist
shapely
vtk
pymongo
libpython
meshpy
pandas
umysql
epydoc
coverage
cheetah
pyrxp
pybluez
pythonmagick
bsdiff4
pymssql
pymol
boost.python
orange
requests
pywcs
python-sundials
pymix
pyminuit
pylzma
pyicu
assimulo
basemap
pygraphviz
pyproj
mpi4py
spyder
pytz
pyfits
mysql-python
pygame
pycparser
twisted
pil
qutip
openexr
nipype
python-snappy
visvis
docutils
pyhdf
pyqwt
kivy
scikits.umfpack
psycopg
ets
guiqwt
veusz
pyqt
pyside
dpmix
py-fcm
scikits.hydroclimpy
smc.freeimage
scipy-stack
ipython
nose
mxbase
numexpr
pyyaml
ode
virtualenv
aspell_python
tornado
pywavelets
bottleneck
networkx
statsmodels
pylibdeconv
pyhook
lmfit
slycot
ndimage
scikits.scattpy
cvxopt
pymc
pysparse
scikits.odes
matplotlib
vpython
pycuda
pyopencl
pymvpa
pythonnet
cld
mod_wsgi
nltk
python-levenshtein
rtree
pywin32
scientificpython
sympy
thrift
pyopengl-accelerate
mdp
pyopengl
gmpy
reportlab
natgrid
scikits.vectorplot
pyreadline
milk
blosc
pycogent
pip
gevent
scons
carray
python-dateutil
jinja2
markupsafe
jsonlib
pysfml
fonttools
silvercity
console
python-cjson
pycluster
cdecimal
pytst
autopy
sendkeys
ceodbc
fipy
psutil
pyephem
pycifrw
blist
line_profiler
pydbg
bitarray
pyglet
python-lzo
faulthandler
delny
pyexiv2
ilastik
twainmole
scitools
pyspharm
casuarius
pyodbc
greenlet
nitime
pylibtiff
mmtk
pycairo
pysqlite
curses
videocapture
bazaar
nlopt
trfit
libsbml
oursql
sphinx
cellprofiler
py2exe
re2
liblas
cgal-python
pymedia
ffnet
pyfftw
libxml-python
pyfltk
pymex
pymatlab
zodb3
mmlib
pygtk
pyserial
babel
scikits.ann
scikits.delaunay
numeric
pulp
nmoldyn
pymutt
iocbio
jpype
wxpython
pybox2d
dipy
mmseg
pynifti
scikits.samplerate
scikits.timeseries
vitables
quickfix
numscons
visionegg

㈥ 如何在Python中利用CVXOPT求解二次規劃問題

當迭代對象lst_iter被迭代結束，即每個元素都讀取一邊之後，指針就移動到了最後一個元素的後面。如果再訪問，指針並沒有自動返回到首位置，而是仍然停留在末位置，所以報StopIteration，想要再開始，需要重新再入迭代對象。
所以，列位就看到，當我在上面重新進行迭代對象賦值之後，又可以繼續了。這在for等類型的迭代工具中是沒有的。

㈦ 凸優化的凸優化問題的意義

之所以要研究凸優化問題是因為其有一套非常完備的求解演算法，如果將某個優化問題確認或者轉化為
凸優化問題，那麼能夠快速給出最優解。
在MATLAB軟體裡面有相應的軟體包，可以用來學習。
也可以利用其他的開源的計算軟體，利用現成的軟體包來解決凸優化問題，例如: cvx (MATLAB), cvxopt (python).

㈧ python安裝第三方包出現問題：pip can't proceed with requirement 'cvxopt' e to a pre-e

你把cvxopt文件解壓後，用 python cvxopt install 載入。。

㈨ 如何執行python第三方包windows exe格式

python第三方包的windows安裝文件exe格式， 這上面有很多python第三方包的二進制安裝文件，包括32位和64位的。下載安裝就ok了！
這下面有很多python第三方包的二進制安裝文件，包括32位和64位的。下載安裝就ok了！

包括了mysqldb,ldap等。

Index by date:

fiona

scikit-image

netcdf4

mercurial

scikits.audiolab

numba

llvmpy

python-igraph

rpy2

numpy

opencv

zope.interface

sfepy

quantlib

gdal

imread

django

psychopy

cx_freeze

msgpack

regex

cellcognition

vigra

scikit-learn

pytables

h5py

blender-mathutils

htseq

bioformats

simplejson

pyzmq

mako

simpleitk

qimage2ndarray

ujson

vlfd

libsvm

liblinear

cgkit

scipy

distribute

noise

theano

pyalembic

openimageio

pyaudio

pymca

pyamg

pgmagick

lxml

steps

sqlalchemy

cffi

biopython

python-ldap

pycurl

nipy

nibabel

pygments

mahotas

py-postgresql

pyamf

planar

holopy

pyvisa

jcc

polymode

polygon

cython

pyropes

llist

shapely

vtk

pymongo

libpython

meshpy

pandas

umysql

epydoc

coverage

cheetah

pyrxp

pybluez

pythonmagick

bsdiff4

pymssql

pymol

boost.python

orange

requests

pywcs

python-sundials

pymix

pyminuit

pylzma

pyicu

assimulo

basemap

pygraphviz

pyproj

mpi4py

spyder

pytz

pyfits

mysql-python

pygame

pycparser

twisted

pil

qutip

openexr

nipype

python-snappy

visvis

docutils

pyhdf

pyqwt

kivy

scikits.umfpack

psycopg

ets

guiqwt

veusz

pyqt

pyside

dpmix

py-fcm

scikits.hydroclimpy

smc.freeimage

scipy-stack

ipython

nose

mxbase

numexpr

pyyaml

ode

virtualenv

aspell_python

tornado

pywavelets

bottleneck

networkx

statsmodels

pylibdeconv

pyhook

lmfit

slycot

ndimage

scikits.scattpy

cvxopt

pymc

pysparse

scikits.odes

matplotlib

vpython

pycuda

pyopencl

pymvpa

pythonnet

cld

mod_wsgi

nltk

python-levenshtein

rtree

pywin32

scientificpython

sympy

thrift

pyopengl-accelerate

mdp

pyopengl

gmpy

reportlab

natgrid

scikits.vectorplot

pyreadline

milk

blosc

pycogent

pip

gevent

scons

carray

python-dateutil

jinja2

markupsafe

jsonlib

pysfml

fonttools

silvercity

console

python-cjson

pycluster

cdecimal

pytst

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sendkeys

ceodbc

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psutil

pyephem

pycifrw

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pydbg

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twainmole

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casuarius

pyodbc

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nitime

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pycairo

pysqlite

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bazaar

nlopt

trfit

libsbml

oursql

sphinx

cellprofiler

py2exe

re2

liblas

cgal-python

pymedia

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pyfftw

libxml-python

pyfltk

pymex

pymatlab

zodb3

mmlib

pygtk

pyserial

babel

scikits.ann

scikits.delaunay

numeric

pulp

nmoldyn

pymutt

iocbio

jpype

wxpython

pybox2d

dipy

mmseg

pynifti

scikits.samplerate

scikits.timeseries

vitables

quickfix

㈩ 在python安裝cvxopt只能求解出以後，程序沒有問題，是電腦的原因嗎

卸載原Pyhon中的Numpy

安裝CVXOPT的whl文件，鏈接為：https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
安裝Numpy+mkl的whl文件，鏈接為：https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/