cvxoptpython

㈠ 选股策略回测用 Matlab 好还是用 python 好

都是工具，也都可以开发选股策略的回测，推荐Python.理由：Python免费且开源Python编程语言简洁优美Python有众多的量化包，包括获取数据、处理数据、回测、风险分析。目前国外、国内很多平台和项目都是使用PythonPython开发策略，简洁高效，这里举几个例子：1.[量化学堂-策略开发]金叉死叉策略2.[量化学堂-策略开发]海龟策略3.[量化学堂-策略开发]浅谈小市值策略4.[量化学堂-策略开发]多头排列回踩买入策略5.[量化学堂-策略开发]借助talib使用技术分析指标来炒股6.[量化学堂-策略开发]大师系列之价值投资法7.[量化学堂-策略开发]事件驱动策略（基于业绩快报）8.[量化学堂-策略开发]基于协整的配对交易9.[量化学堂-策略开发]使用cvxopt包实现马科维茨投资组合优化:以一个股票策略为例这些策略涵盖了股票量化主要的策略类型，但是使用Python语言，每个策略代码都不多。

㈡ python whl文件怎么安装

1、了解自己的Python版本的，方便后续下载合适的.whl文件。
win+R进入命令运行窗口，输入cmd打开命令提示符，接着输入python即可
这是我的版本3.7.1，win32
2、选择需要的.whl文件下载
https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
我的是64位所以选择的是mysqlclient?1.4.2?cp37?cp37m?win_amd64.whl
3、将文件复制到pip安装的位置，也方便以后找，一般在D:PythonScripts目录下，你们的python安装在哪个盘，到那个盘找就行，anaconda的目录一般也是在D:AnacondaScripts目录下。
（1）可能有的朋友没有安装pip，一路cd到easy_install.exe所在的地方，执行指令“easy_install.exe pip”,就安装好pip了；
（2）既然没有安装pip，那么wheel肯定也没有了，通过"pip install wheel"就可以了；
（3）如果显示pip不是内部命令，需要先将pip添加到环境变量里，方式“此电脑--属性--高级系统设置--高级--环境变量--PATH--编辑”将路径粘贴上去即可。
4、接着关键的时候到了！！！
在命令运行窗口（重进一次）先进入python所在的盘,(以我的D盘为例)，直接输入D：，会看到D:>
将你刚刚存的地址输入进去 cd D:AnacondaScripts (cd后面的空格不能省)！！
5、输入安装指令，格式为pip +install+somewhat.whl，我的就是
pip install mysqlclient?1.4.2?cp37?cp37m?win_amd64.whl，回车就开始安装了。
这就安装成功了 Successfully installed cvxopt-1.1.9
6、卸载的话步骤一样，把install换为uninstall就可以了.
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㈢ reportlab 怎么安装

1. 先安装pip
a) https://pip.pypa.io/en/latest/installing.html
b) 获取上面网址的get-pip.py
c) 运行python get-pip.py
d) 安装完成之后 pip应用程序安装在C:\Python27\Scripts目录下，把这个路径加到path环境变量里面
e) cmd-》 输入pip -》可看到命令帮助，表示安装成功
2. 下载PIL
a) http://www.pythonware.com/procts/pil
b) 下载对应版本的文件
c) Exe文件直接安装
3. 下载Reporlab包
a) https://pypi.python.org/pypi/reportlab/
b) 取下对应python版本的whl
c) Pip install 上面取下来的文件

㈣ 如何在Python中利用CVXOPT求解二次规划问题

>= -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

所有的变量或已知的。 在介绍了基本的例子min:
x'Sx
s.t.
p'x >= g
1'x = 1

㈤ windows 怎么安装mmseg

今天弄了一上午的python-ldap,发现要么安装vc，要么用其他比较麻烦的方法，都比较麻烦。幸好找到这个地址： http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/ 这上面有很多python第三方包的二进制安装文件，包括32位和64位的。下载安装就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,发现要么安装vc，要么用其他比较麻烦的方法，都比较麻烦。幸好找到这个地址：
http://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
这上面有很多python第三方包的二进制安装文件，包括32位和64位的。下载安装就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求解二次规划问题

当迭代对象lst_iter被迭代结束，即每个元素都读取一边之后，指针就移动到了最后一个元素的后面。如果再访问，指针并没有自动返回到首位置，而是仍然停留在末位置，所以报StopIteration，想要再开始，需要重新再入迭代对象。
所以，列位就看到，当我在上面重新进行迭代对象赋值之后，又可以继续了。这在for等类型的迭代工具中是没有的。

㈦ 凸优化的凸优化问题的意义

之所以要研究凸优化问题是因为其有一套非常完备的求解算法，如果将某个优化问题确认或者转化为
凸优化问题，那么能够快速给出最优解。
在MATLAB软件里面有相应的软件包，可以用来学习。
也可以利用其他的开源的计算软件，利用现成的软件包来解决凸优化问题，例如: cvx (MATLAB), cvxopt (python).

㈧ python安装第三方包出现问题：pip can't proceed with requirement 'cvxopt' e to a pre-e

你把cvxopt文件解压后，用 python cvxopt install 加载。。

㈨ 如何执行python第三方包windows exe格式

python第三方包的windows安装文件exe格式， 这上面有很多python第三方包的二进制安装文件，包括32位和64位的。下载安装就ok了！
这下面有很多python第三方包的二进制安装文件，包括32位和64位的。下载安装就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

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python-cjson

pycluster

cdecimal

pytst

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sendkeys

ceodbc

fipy

psutil

pyephem

pycifrw

blist

line_profiler

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pyglet

python-lzo

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pyexiv2

ilastik

twainmole

scitools

pyspharm

casuarius

pyodbc

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pycairo

pysqlite

curses

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bazaar

nlopt

trfit

libsbml

oursql

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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

㈩ 在python安装cvxopt只能求解出以后，程序没有问题，是电脑的原因吗

卸载原Pyhon中的Numpy

安装CVXOPT的whl文件，链接为：https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/
安装Numpy+mkl的whl文件，链接为：https://www.lfd.uci.e/~gohlke/pythonlibs/