非正常程序员

Streamlit是一种新兴的Python框架，可以轻松创建互动式数据应用程序。在量化金融领域中，Streamlit能够为我们提供一个可视化工具界面，以方便进行数据分析和展示结果。下面介绍如何使用Streamlit创建一个简单而强大的量化分析界面。我们将使用Pandas和Matplotlib等库对股票数据进行分析和可视化。首先，我们需要安装Streamlit和其他必需的库。您可以通过以下命令在您的

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Qt 做为 UI 设计的神器，一直受到开源界的追捧。在 Python 世界里有两个库 PyQt 和 PySide 封装了对 Qt 的调用，两者使用上差别不大，唯一的区别就是用户协议方面，PySide 对开发闭源商用软件更友好一些。下面以 PySide6 为例简单介绍一下安装过程：安装方法pip install PySide6设置和使用 vscode 插件 Qt for python在插件的 set

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我们有了回测框架 backtrader，还缺数据和操盘策略，一步一步来，这次我们先来解决数据接口的问题。mootdx 提供了简便的调用通达信的实时数据和本地数据的接口，当然网上也有许多现成的数据接口可以调用，比如 tushare、baostock 等，但是总是觉得直接从交易软件里获取行情数据更可靠一些，而且还是免费的。安装方法pip install mootdx使用说明调用通达信在线数据前，先用命

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搭建 backtrader 量化框架安装 Backtrader 库：pip install backtrader如果需要绘图的话，还要安装 matplotlib 库，否则调用 cerebro.plot() 函数时会报错。另外，backtrader 与 matplotlib 3.3以上版本不兼容，如果以前安装过 3.3 版本的话，需要卸载并安装 3.2 版本：pip uninstall matplo

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github 的访问速度实在不敢恭维，下面是一些速度不错的镜像站：https://github.com.cnpmjs.orghttps://hub.fastgit.orghttps://gitee.com/mirrorshttps://gitclone.com/

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