Cách cài đặt môi trường Python - VS Code và gợi ý các thư viện python cần thiết cho quant
Cách cài đặt môi trường Python - VS Code và gợi ý các thư viện python cần thiết cho quant
VS Code là một công cụ miễn phí, mạnh mẽ, và hoạt động gần như giống hệt nhau trên cả Windows và macOS, mang lại trải nghiệm làm việc đồng nhất cho các nhà phân tích Quant. Hôm nay, XNO sẽ hỗ trợ các quant và nhà đầu tư trong việc cài VS Code (logo màu xanh dương, khác với bản VS Studio logo tím), và thông tin về các thư viện cùng extension cần thiết, hỗ trợ bạn thiết lập chiến lược một cách tốt nhất.
Nếu bạn chưa tải Python, hãy vào python.org để sử dụng phiên bản mới nhất.
Nhấn nút Download for Mac. Bạn sẽ tải về một file nén (.zip).
Bước 2: Giải nén và Di chuyển Ứng dụng
Tìm file .zip đã tải xuống (thường nằm trong thư mục Downloads). macOS sẽ tự động giải nén thành ứng dụng Visual Studio Code.app.
Kéo (Drag) và Thả (Drop) ứng dụng Visual Studio Code.app vào thư mục Applications của bạn.
Bước 3: Thiết lập Lệnh code trong Terminal (Rất Quan trọng)
Để có thể mở VS Code từ bất kỳ thư mục nào bằng Terminal (cực kỳ hữu ích khi kích hoạt môi trường ảo Python):
Mở VS Code.
Mở Command Palette bằng cách nhấn tổ hợp phím Cmd + Shift + P.
Gõ: Shell Command: Install 'code' command in PATH.
Chọn tùy chọn này. Bạn có thể phải nhập mật khẩu quản trị (administrator password) của mình.
Bây giờ, bạn có thể mở Terminal, di chuyển đến thư mục dự án Quant của mình và gõ code . để mở dự án ngay lập tức.
3.1. Tạo Môi Trường Ảo (Virtual Environment)
Đây là bước quan trọng nhất để cô lập các dự án Quant của bạn, tránh xung đột thư viện:
Mở Terminal hoặc Command Prompt (hoặc sử dụng Terminal tích hợp sẵn của VS Code).
Để mở Terminal: bạn hãy tìm "View" ở thanh menu phía trên, rồi chọn "Terminal":
Tạo thư mục dự án:mkdir quant_project. Lệnh "mkdir" (make directory) sẽ tạo thư mục mới, sau đó bạn thêm tên dự án ngay phía sau, như quant_project chẳng hạn.
Trong ví dụ bên trên, thư mục được tạo đã tự động lưu vào ổ C, Users, thư mục ACER.
Lưu ý rằng có một số ký tự nhất định không nên dùng khi đặt tên folder.
Tạo môi trường ảo (virtual environment):python -m venv .venv. -my venv có thể hiểu là my virtual environment, sau -m venv là tên môi trường bạn muốn đặt, ví dụ: quant_venv
Kích hoạt môi trường: (Ví dụ cho macOS/Linux) source ./.venv/bin/activate
3.2. Cài Đặt Extensions (Phần Mở Rộng) Cốt Lõi
Mở VS Code và truy cập vào tab Extensions (Ctrl+Shift+X hoặc Cmd+Shift+X) để cài đặt những phần mở rộng sau:
3.3. Thiết Lập và Cài Đặt Thư Viện Chuyên Biệt
Chọn Python Interpreter (Ctrl+Shift+P -> Python: Select Interpreter) là .venv của bạn. Sau đó, cài đặt các gói thư viện sau trong Terminal tích hợp:
Thư Viện Lõi và Phân Tích Kỹ Thuật
# Thư viện dữ liệu lõi
pip install pandas numpy scipy
# Thư viện backtesting và mô hình hóa
pip install backtrader zipline statsmodels
# Thư viện Phân tích Kỹ thuật (Tùy chọn, cần có thư viện C)
# Nếu cần, cài đặt Ta-Lib cho các chỉ báo kỹ thuật hiệu suất cao
# pip install TA-Lib
# Thư viện dữ liệu chứng khoán real-time
# pip install git+https://github.com/xno-quant/xnoapi
Nhìn chung, các thư viện Python này sẽ hỗ trợ bạn như sau:
Thư viện dữ liệu lõi
Pandas: Cung cấp cấu trúc dữ liệu DataFrame mạnh mẽ để nhập, làm sạch, biến đổi và quản lý hiệu quả các chuỗi thời gian (time series) dữ liệu tài chính.
NumPy: Cần thiết cho các phép tính toán mảng và ma trận hiệu suất cao, là nền tảng cho mọi thuật toán và mô hình thống kê phức tạp.
SciPy: Bổ sung các mô-đun khoa học và toán học cho các tính năng nâng cao như tối ưu hóa, đại số tuyến tính, và phân tích thống kê.
Thư viện backtesting và mô hình hóa
Backtrader: Cung cấp một khuôn khổ mô phỏng mạnh mẽ để xây dựng, thử nghiệm và tối ưu hóa các chiến lược giao dịch trên dữ liệu lịch sử.
Zipline: Một thư viện sự kiện điều khiển (event-driven) hỗ trợ backtesting và giao dịch giấy (paper trading) được sử dụng phổ biến trong nền tảng Quantopian.
Statsmodels: Cho phép xây dựng các mô hình thống kê chuyên sâu như hồi quy tuyến tính (linear regression) và mô hình chuỗi thời gian (time series models) để dự đoán.
Thư viện Phân tích Kỹ thuật
TA-Lib: Cung cấp quyền truy cập nhanh chóng và tối ưu hóa vào hơn 150 chỉ báo kỹ thuật như RSI, MACD và Bollinger Bands, rất quan trọng cho việc ra quyết định dựa trên mô hình.
Thư viện dữ liệu chứng khoán real-time
xnoapi: Đóng vai trò là cổng API dữ liệu miễn phí để tương tác trực tiếp với sàn giao dịch chứng khoán (ví dụ: FPT), cho phép đặt lệnh, quản lý danh mục và truy xuất dữ liệu real-time.
Thư Viện Trực Quan Hóa Tương Tác
Trong Quant, bạn cần biểu đồ tương tác để phân tích chuỗi thời gian (time series) và hiệu suất chiến lược.
# Thư viện trực quan hóa tương tác
pip install plotly dash kaleido
Lưu ý: Sử dụng Plotly thay vì Matplotlib cho các biểu đồ tài chính tương tác, có thể phóng to, thu nhỏ và hiển thị tooltip.
Kết luận: Sẵn Sàng Giao Dịch: Cấu Hình Python Quant Đã Đầy Đủ!
Với các extensions VS Code cốt lõi và bộ thư viện mạnh mẽ—Pandas để xử lý dữ liệu, Backtrader cho backtesting, và Plotly để trực quan hóa tương tác—bạn đã có đủ công cụ để bắt đầu phân tích ngay lập tức. Đừng lãng phí thời gian vào những cấu hình phức tạp, hãy bắt đầu với những điều cơ bản trước, và theo thời gian, bạn sẽ tiến xa trong lĩnh vực Quant trading thôi.
Cộng đồng Quant & AI Việt Nam - Đầu tư định lượngluôn sẵn sàng hỗ trợ, giải đáp các thắc mắc của bạn về đầu tư/ giao dịch định lượng, bao gồm cả các kiến thức về coding trong tài chính định lượng. Nếu có câu hỏi hay yêu cầu nào, bạn có thể đăng post anonymous lên page, cộng đồng và team XNO sẽ hỗ trợ bạn sớm nhất có thể.
