PyCharm及vscode快速配置RQSDK上手说明文档

2020-06-10 本文已影响0人冰_Angus

PyCharm及 VS Code 快速配置RQSDK上手

PyCharm

为什么要用PyCharm？

PyCharm 作为 IDE（集成开发环境），再带 python 解释器和虚拟环境管理功能，开箱即用
PyCharm 默认的内置功能极为丰富（Git、数据库支持、框架支持等），无需手动配置插件便可直接使用
PyCharm 内置了在业界无出其右的静态代码审查（code inspect）功能

PyCharm 下载

官网提供了专业版和社区版下载。

专业版用于科学计算和 Web 开发。同时具有 HTML、JS 和 SQL 等支持。专业版 PyCharm 支持试用30天。
社区版用于通常的 Python 开发。免费且开源。

创建 PyCharm 工程（Project）

下载且安装完成 PyCharm 后，便可打开 Pycharm 后建立一个工程。该阶段可以设置项目使用的 Python 解释器/虚拟环境，后续开发中的代码提示、调试等功能都依赖为工程配置的虚拟环境：

点击 Create New Project 按钮
展开 Project interpreter
选择虚拟环境（若没有已存在环境，则 PyCharm 会自动创建）
点击 Create 按钮

建立一个项目

如果没有python环境，编辑器右下角会有进度条提示python的安装进度。

工程创建完成后，亦可在设置中修改当前工程使用的虚拟环境：

点击左上角菜单栏FIle -> Settings（macOS 中为 PyCharm -> Preference）
点击 Project: **** -> Project Interpreter
点击右边小齿轮 -> Show All
点击加号（+） -> 选择虚拟环境（Virtualenv Environment) 或者 Conda 环境（Conda Environment) `

配置python环境

在 PyCharm 中安装 RQSDK

若当前工程配置的虚拟环境中还未安装 RQSDK，可以直接在 PyCharm 中调用终端（terminal）安装，PyCharm 会自动在改终端激活先前配置好的虚拟环境。
若点击左下角 Terminal 以激活终端，输入以下代码以安装 RQSDK

pip install -i https://pypi.douban.com/simple rqsdk

使用 PyCharm 编写代码

创建 Python 模块（module）鼠标右键项目文件夹 -> New -> Python File -> 输入文件名
若当前工程正确配置了虚拟环境，且虚拟环境中安装了 RQSDK，在 py 文件中输入“rq”时便可以看到 PyCharm 给出的代码提示

image.png
在 py 文件中输入代码，如使用 RQDatac 调取日线数据：

import rqdatac

rqdatac.init()
print(rqdatac.get_price("000001.XSHE"))

在编辑区域点击右键执行 Run... 便可以运行当前模块，注意，上述代码的运行要求事先使用 rqsdk license 命令配置好 license。

当用了 rqsdk install rqalpha_plus 后，当前python环境也会有 rqoptimizer 和 rqfactor

使用 PyCharm 运行回测

回测在终端中需要通过 rqalpha-plus 命令而非 python 命令运行，故在 PyCharm 中运行回测需要进行一些额外的配置，以简单的 buy-and-hold 回测策略为例。

创建名为 buy_and_hold 的 python 模块并键入以下代码：

# buy_and_hold.py

def init(context):
    context.s = "000001.XSHE"
    context.fired = False
    
def handle_bar(context, bar_dict):
    if not context.fired:
        order_shares(context.s, 1000)
        context.fired = True

点击右上角的 Add Configuration

打开配置启动参数窗口

在打开的窗口中将第一项左侧默认的运行方式由 Script path 修改为 Module name
设置 Module name 为 rqalpha_plus，设置 Parameters 为回测运行的子命令 run 及其参数，如：
```
run -f buy_and_hold.py -s 20190101 -e 20191231 -a stock 20000 --plot
```

配置启动命令

点击 OK 按钮以完成配置
点击右上角的三角形按钮以运行回测，或点击虫子按钮以调试（debug）代码

运行策略

Visual Studio Code (VS Code)

为什么要用 VS Code？

轻量化，下载安装更快；资源占用低，对配置相对不足的计算机更友好
启动快速，首次创建工程时没有漫长等待创建索引的过程
生态健全，有着丰富的第三方主题和插件

在Visual Studio Code官网可以下载标准版。

安装 Python 插件（Extensions）

VScode 不是 python 专用的编辑器，故使用其开发 python 需要安装专门的插件支持才能获得代码提示、审查、调试等功能：

在左侧栏点击 Extensions 后，搜索 python，选择搜索到的第一项并点击 install 按钮安装。

image.png

设置虚拟环境/Python 解释器

使用 Ctrl+Shift+P 快捷键（macOS 为 Command+Shift+P）打开 command palette 窗口
输入关键字 python select 并找到 Python: Select Interpreter 一项，点击该项并在随后弹出的 Python 解释器列表中选择目标虚拟环境中的解释器（若目标虚拟环境未列出，则需要手工输入解释器的路径）

使用 VS Code 编写代码

新建一个文件夹
将文件夹拖入到VS code 窗口
创建py文件 demo_rqdatac.py

创建py文件

VS code 代码补全功能

使用rqdatac 查看平安银行日线数据

文件中输入以下代码：

import rqdatac

# 从 https://www.ricequant.com/welcome/trial/rqdata-cloud 申请试用 获取rqdata_uri
uri = "tcp://phone_number:password@rqdatad-pro.ricequant.com:16011"

rqdatac.init(uri=uri)

print(rqdatac.get_price("000001.XSHE", 20190101, 20190501))

vs code demo

运行rqalpha-plus
生成样例策略并运行

image.png

运行样例策略需要的命令如下 (假设conda环境名为py35)

conda activate py35
pip install rqsdk -i https://pypi.douban.com/simple/ 
rqsdk install rqalpha-plus
rqsdk download-data
rqalpha-plus examples
rqalpha-plus run -f examples/buy_and_hold.py -s 2018-01-01 -e 2018-05-31 -fq 1m --plot --account stock 1000000

命令对应作用如下：

激活名为 py35 的 conda环境，如果没有则输入conda create -n py35
安装 rqsdk和rqalpha-plus
生成样例策略文件夹
使用 examples 的 buy_and_hold.py 策略启动回测

用debug方式运行回测

选择python解释器 1

选择python解释器 2

launch.json配置如下

{
    // 使用 IntelliSense 了解相关属性。 
    // 悬停以查看现有属性的描述。
    // 欲了解更多信息，请访问: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Python: 模块",
            "type": "python",
            "request": "launch",
            "module": "rqalpha-plus",
            "args": ["run", "-f", "examples\\buy_and_hold.py", "-s", "2018-01-01", "-e", "2018-05-31", "-fq", "1m", "--plot", "--account", "stock", "1000000"]
        }
    ]
}

debug 运行buy_and_hold.py 1

debug 运行buy_and_hold.py 2

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