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Position: 吳俊逸 > AI
股市
by 吳俊逸 2020-11-04 00:55:13, Reply(0), Views(20)

以下為本課程所需安裝之套件,請學員按照以下方式安裝


除了Anaconda 預設的套件,以及 Keras 等深度學習套件安裝外,

本程式執行還需要安裝下列四個套件(xgboost,shap,hyperopt,talib)- xgboost,shap, hyperopt。

Step1 : 請先開啟 Anaconda 安裝目錄下,介面輸入指令 Anaconda Prompt。

Step2 : 請在指令處,輸入 pip_install_xgboost_shap_hyperopt (所有底線_替換成空白), 即可安裝成功- talib。

[方法一]

使用前面三個套件相同的方式,輸入 pip_install_Ta-Lib (同樣底線替換成空白,注意大小寫以及橫槓)

[方法二]

如果上述方法出現Error,請以下列方式安裝:

Step 1 :找到並在 https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 網站下載主機對應到的whl檔案(例如 : 主機安裝 Python3.7,系統為64位元,則選擇 TA_Lib‑0.4.18‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl下載)

Step 2 :打開與前面安裝套件相同的指令環境,在剛剛下載.whl檔的目錄下執行下列指令pip_install_TA_Lib‑0.4.18‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl (底線換成空白)

如果還沒有安裝成功,請參考下列網址說明:

https://www.shinnytech.com/blog/ta-lib_installation_instruction/


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[CStock 1.0.5 2020/08/31] 1.0.5 更新資訊 2020/08/31  

** 新增功能  

- 新增官方 Colab 執行腳本,可以避免環境安裝與版本相容性等問題,歡迎同學多多使用

** 問題修正  

- 修正顯示與載入歷史資料格式錯誤問題 (感謝 Han Hsiang Liu 同學指正)  

- 修正季報表爬蟲問題

- 修正Colab版本中, SHAP圖表的中文顯示問題

[CStock v1.0.4 2020/08/03 ]  1.0.4 更新資訊 2020/08/03 

** 問題修正

 - 修正套件支援版本, 新版程式相容的重要套件對應版本清單如下:

    python : 3.7.4版

    xgboost : 1.1.1版

    tensorflow : 2.3.0

    CUDA :  10.0.130

    shap :  0.34.0版

[CStock v1.0.3 2020/07/24 ] 1.0.3  更新資訊  2020/07/24 

** 問題修正

 - 修正 2018 後上櫃股票的爬蟲收錄問題, 附件爬取日期更新到 2020/07/23

[CStock v1.0.2  2020/07/22 ] 1.0.2 更新資訊 2020/07/22 

** 新增功能 

 - 新增 "爬蟲間隔時間(CRAWLER_SLEEP_TIME)" 設定參數,可用來指定爬蟲 request 的間隔時間, 以避免被證交所服務阻斷

請於 cstock.py 內修改 CRAWLER_SLEEP_TIME 參數, 預設值為 5 (秒)

適用範圍 : 所有需要連續進行的爬蟲

** 問題修正 

 - 修正股票代碼被誤判為數字型態的問題

 - 修正預測資訊無法以彩色格式顯示的問題(如果無法顯示彩色, 會改顯示黑白版本)

 - 修正SHAP歸因圖因為新版Xgboost標頭而發生utf8解析錯誤的問題  

 - 修正模型起始區間的設定問題

[CStock v1.0.1 2020/07/20] 1.0.1 更新資訊 2020/07/20 

** 問題修正

 - 修正爬蟲時遇到"上市指數"與"上櫃指數"收盤日期不一致的問題

 - 將模型測試分數, 由中文顯示改回英文顯示

[CStock v1.0.0 2020/07/13] 1.0.0 更新資訊 2020/07/13 

** 新增功能

 - save_model 新增參數 epochs

   可用來指定模型最大探索參數的次數, 以增加模型強度 

   使用範例 : cs.save_model(split_date, data_1d, target_days=60, dim=MAX_CHAR_LENGTH,   

   output_file='1d_60D_model', epochs=10)     適用範圍 : 所有1維與2維模型 (目前1維模型 XGB  

   預設值 epochs=100, 2維模型 GRU 預設 epochs=50)

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