做网站和做app哪个简单,网站开发工作计划,360怎么做网站,深圳企业网站建设制作设计公司Dask#xff1a;Python高效并行计算利器 Dask是一个开源的Python并行计算库#xff0c;旨在扩展Python常用工具#xff08;如NumPy、Pandas、Scikit-learn等#xff09;的功能#xff0c;使其能够处理更大规模的数据集和更复杂的计算任务。它通过动态任务调度和分布式计算…DaskPython高效并行计算利器 Dask是一个开源的Python并行计算库旨在扩展Python常用工具如NumPy、Pandas、Scikit-learn等的功能使其能够处理更大规模的数据集和更复杂的计算任务。它通过动态任务调度和分布式计算能够高效处理超出单机内存容量的大数据。 文中内容仅限技术学习与代码实践参考市场存在不确定性技术分析需谨慎验证不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认知为策略开发打下基础。 第一章Dask与Pandas基础回顾与对比
一、理论部分
一Dask与Pandas的关系及区别
Pandas 是用于数据处理和分析的强大工具尤其擅长处理结构化数据但它的计算能力受限于单机内存和计算资源。Dask 则是一个并行计算库能够扩展 Pandas 的功能使我们能够在多核 CPU 甚至集群上处理大规模数据。Dask 通过创建计算任务的有向无环图DAG智能地管理任务的并行执行从而提高计算效率。
二Dask在处理大规模数据方面的优势
并行计算 Dask 能够将任务分解成多个小任务并在多个核心或节点上并行执行大大加快计算速度。可处理超大规模数据 即使数据量超过内存限制Dask 也能通过分块处理的方式进行计算。与 Pandas 高度兼容 Dask 的 API 设计与 Pandas 高度相似使得熟悉 Pandas 的用户能够快速上手。
三A股市场数据分析对计算框架的需求
A 股市场拥有海量的股票数据包括日线、分钟线、基本面数据等。随着数据量的增长和分析复杂度的提高传统的单机计算框架如 Pandas 难以满足高效数据分析的需求。Dask 能够很好地应对这些挑战提供快速、可扩展的数据分析能力。
二、实战部分
一使用 Tushare 获取 A 股基础数据
首先我们需要安装 Tushare 和 Dask 库。在终端中运行以下命令
pip install tushare dask[distributed] bokeh然后获取 Tushare 的 API 接口
import tushare as ts
import pandas as pd# 设置 Tushare pro 的 token请替换为你的实际 token
ts.set_token(your_token)
pro ts.pro_api()# 获取 A 股股票列表
stock_basic pro.stock_basic(exchange,list_statusL,fieldsts_code,symbol,name,area,industry,list_date,
)# 后续章节数据准备# 保存 parquet 文件
stock_basic.to_parquet(./data/stock_basic.parquet)# 读取 parquet 文件
stock_basic pd.read_parquet(./data/stock_basic.parquet)
print(stock_basic.head())二Pandas 处理 A 股日线数据的基本操作示例
获取股票日线数据并进行基本处理
import pandas as pd# 获取某只股票的日线数据
df pro.daily(ts_code000001.SZ, start_date20230101, end_date20231231)# 数据清洗检查缺失值
print(df.isnull().sum())# 简单统计计算涨跌幅的均值和标准差
print(df[pct_chg].mean(), df[pct_chg].std())三将 Pandas 代码改写为 Dask 代码的初步尝试及对比分析
使用 Dask 处理相同的数据
import dask.dataframe as dd# 使用 Dask 获取数据
ddf dd.from_pandas(df, npartitions4)# Dask 数据清洗检查缺失值
print(ddf.isnull().sum().compute())# Dask 简单统计计算涨跌幅的均值和标准差
print(ddf[pct_chg].mean().compute(), ddf[pct_chg].std().compute())对比分析
性能 对于小规模数据Pandas 和 Dask 的性能差异不大。但当数据量增大时Dask 的并行计算优势会逐渐显现。内存使用 Dask 通过分块处理数据能够更好地管理内存使用避免因数据过大导致内存不足的问题。代码兼容性 大部分 Pandas 的代码可以很容易地改写为 Dask 代码只需将 pd 替换为 dd 并添加 .compute() 来触发计算。
第二章Dask Delayed - 实现自定义并行计算
一、理论部分
一Dask Delayed的核心原理
Dask Delayed 是 Dask 提供的一个简单且强大的装饰器用于将单个函数的执行标记为延迟计算。通过延迟计算Dask 可以构建一个计算任务的有向无环图DAG智能地管理任务的并行执行从而提高计算效率。
二如何构建延迟计算图
使用 delayed 装饰器标记函数Dask 会记录函数的调用过程而不是立即执行。通过 dask.compute() 函数触发整个计算图的执行。
三并行计算在A股数据分析中的应用场景
多只股票数据的并行读取与处理复杂技术指标的并行计算大规模数据的分组统计
二、实战部分
一对A股多只股票的历史数据进行并行读取与初步处理
import dask
import dask.dataframe as dd
import pandas as pddask.delayed
def fetch_stock_data(ts_code, start_date, end_date):# 获取单只股票的日线数据df pro.daily(ts_codets_code, start_datestart_date, end_dateend_date)return df# 获取股票列表
stock_list stock_basic[:10][ts_code].tolist()# 构建延迟计算图
results []
for stock in stock_list:result fetch_stock_data(stock, 20230101, 20231231)results.append(result)# 触发计算
final_results dask.compute(*results)# 查看结果
for i, df in enumerate(final_results):print(f股票代码{stock_list[i]})print(df.head())print(\n)# 后续章节数据准备# 按 ts_code 分区写入
stock_data pd.concat(final_results)
stock_data stock_data.sort_values(trade_date)
stock_data.to_parquet(./partitioned_data/, partition_colsts_code)# 读取 parquet 文件
stock_data pd.read_parquet(./partitioned_data/)
print(stock_data.head())二实现自定义的技术指标计算并行应用于多只股票
dask.delayed
def calculate_technical_indicator(df):# 计算移动平均线df[ma5] df[close].rolling(window5).mean()df[ma10] df[close].rolling(window10).mean()# 计算相对强弱指数RSIdelta df[close].diff()gain (delta.where(delta 0, 0)).rolling(window14).mean()loss (-delta.where(delta 0, 0)).rolling(window14).mean()rs gain / lossdf[rsi] 100 - (100 / (1 rs))return df# 构建延迟计算图
processed_results []
for result in results:processed_result calculate_technical_indicator(result)processed_results.append(processed_result)# 触发计算
final_processed_results dask.compute(*processed_results)# 查看结果
for i, df in enumerate(final_processed_results):print(f股票代码{stock_list[i]})print(df.tail())print(\n)三对比使用与不使用Delayed的计算性能差异
import time# 不使用 Delayed 的情况
start_time time.time()normal_results []
for stock in stock_list:df pd.read_parquet(partitioned_data,filters[(ts_code, , stock),(trade_date, , 20230101),(trade_date, , 20231231),],)normal_results.append(df)end_time time.time()
print(f不使用 Delayed 的计算时间{end_time - start_time}秒)dask.delayed
def get_stock_data(ts_code, start_date, end_date):# 获取单只股票的日线数据df pd.read_parquet(partitioned_data,filters[(ts_code, , ts_code),(trade_date, , start_date),(trade_date, , end_date),],)return df# 构建延迟计算图
results []
for stock in stock_list:result get_stock_data(stock, 20230101, 20231231)results.append(result)# 使用 Delayed 的情况
start_time time.time()# 重新构建延迟计算图并触发计算
final_results dask.compute(*results)
end_time time.time()
print(f使用 Delayed 的计算时间{end_time - start_time}秒)第三章Dask Dataframe - 大规模结构化数据处理
一、理论部分
一Dask Dataframe的分块机制
Dask Dataframe 将数据分为多个块partitions每个块是一个 Pandas Dataframe。这种分块机制使得 Dask 能够处理超过内存限制的大规模数据通过并行处理每个块来加速计算。
二与Pandas兼容的API设计及扩展
Dask Dataframe 的 API 设计与 Pandas 高度兼容使得熟悉 Pandas 的用户能够快速上手。同时Dask 还扩展了一些功能能够更好地处理大规模数据。
三大数据场景下的数据分区与筛选策略
在大数据场景下合理的数据分区和筛选策略能够大大提高计算效率。可以通过时间、行业、市值等维度对数据进行分区并在计算过程中进行有效的筛选。
二、实战部分
一处理大规模A股日线数据实现数据的清洗与预处理
import dask.dataframe as dd
import pandas as pd# 获取股票列表
stock_basic pd.read_parquet(./data/stock_basic.parquet)
stock_list stock_basic[:10][ts_code].tolist()# 构建 Dask Dataframe
ddf dd.from_delayed([get_stock_data(stock, 20230101, 20231231) for stock in stock_list]
)# 数据清洗去除缺失值和异常值
ddf ddf.dropna(subset[close, vol])
ddf ddf[(ddf[close] 0) (ddf[vol] 0)]# 预处理计算每分钟成交量加权平均价
ddf[vwap] (ddf[close] * ddf[vol]).cumsum() / ddf[vol].cumsum()# 查看结果
print(ddf.head())二基于Dask Dataframe进行复杂的分组统计如按行业、按市值等分组分析股票走势
# 获取股票行业信息
industry_data stock_basic[:10][[ts_code, industry]]# 合并行业信息到分钟线数据
ddf ddf.merge(industry_data, onts_code, howleft)# 按行业分组计算每个行业股票的平均价格走势
grouped ddf.groupby(industry)[close].mean().compute()# 查看结果
print(grouped)三优化Dataframe计算过程中的内存使用与计算效率
# 优化内存使用转换数据类型
ddf[close] ddf[close].astype(float32)
ddf[vol] ddf[vol].astype(int32)# 持久化数据到内存避免重复计算
ddf ddf.persist()# 计算每个行业的成交量总和
industry_vol_sum ddf.groupby(industry)[vol].sum().compute()# 查看结果
print(industry_vol_sum)第四章Dask Array - 高维数据的并行计算
一、理论部分
一Dask Array的块状数据结构
Dask Array 将数据分为多个块chunks每个块是一个 NumPy 数组。块这种状数据结构使得 Dask 能够处理超过内存限制的大规模数组数据并通过并行处理每个块来加速计算。
二类似NumPy的API设计及并行计算实现
Dask Array 的 API 设计与 NumPy 高度相似使得熟悉 NumPy 的用户能够快速上手。Dask 通过并行计算和优化任务调度实现了对大规模数组的高效处理。
三在量化分析中的矩阵运算场景应用
在量化分析中Dask Array 可以用于计算股票的相关性矩阵、进行矩阵分解、执行复杂的因子计算等高维数据运算场景。
二、实战部分
一构建A股股票的相关性矩阵分析股票间的联动性
import dask
import dask.array as da
import matplotlib.pyplot as plt# 获取多只股票的日线收盘价格
dask.delayed
def get_price_data(ts_code, start_date, end_date):df pd.read_parquet(partitioned_data,columns[trade_date, close],filters[(ts_code, , ts_code),(trade_date, , start_date),(trade_date, , end_date),],)return df.set_index(trade_date)[close]# 构建 Dask Dataframe
ddf [get_price_data(stock, 20230101, 20231231) for stock in stock_list]price_dfs dask.compute(*ddf)
prices pd.concat(price_dfs, axis1, keysstock_list).ffill().dropna()# 计算收益率并转换为Dask Array
returns prices.pct_change().dropna()
dask_returns da.from_array(returns.values.T, chunks(10, 1000)) # 分块处理# 并行计算相关系数矩阵
corr_matrix da.corrcoef(dask_returns)# 可视化结果
plt.figure(figsize(10, 8))
plt.imshow(corr_matrix.compute(), cmapviridis, interpolationnone)
plt.colorbar()
plt.title(Stock Correlation Matrix)
plt.show()二使用 Dask 进行大规模因子计算如计算多种技术指标的矩阵运算
from dask.distributed import Client
import dask.dataframe as dd
import numpy as np
import pandas as pd
import talib# 启动Dask本地集群
client Client()try:# 示例数据stock_data pd.read_parquet(partitioned_data)# 创建Dask DataFrame并分区ddf dd.from_pandas(stock_data[[trade_date, ts_code, close]], npartitions4)ddf ddf.set_index(ts_code).repartition(partition_size25MB)# 定义计算RSI的函数def calculate_rsi(partition, timeperiod14):# 确保按时间排序partition partition.sort_values(trade_date)partition[trade_date] pd.to_datetime(partition[trade_date])# 使用TA-Lib计算RSIpartition[RSI] talib.RSI(partition[close].values, timeperiodtimeperiod)return partition# 并行计算RSIresult ddf.map_partitions(calculate_rsi,meta{trade_date: datetime64[ns], close: float64, RSI: float64},)# 执行计算并获取结果df_result result.compute()print(df_result.tail(20))
finally:# 关闭Dask客户端client.close()三对比Dask Array与传统NumPy在大规模数据计算上的性能表现
import numpy as np
import dask.array as da
import time# 使用 NumPy 计算相关性矩阵
numpy_values ddf[close].compute()
start_time time.time()
numpy_corr_matrix np.corrcoef(numpy_values)
end_time time.time()
print(fNumPy 计算时间{end_time - start_time}秒)# 使用 Dask Array 计算相关性矩阵
start_time time.time()
dask_corr_matrix da.corrcoef(ddf[close]).compute()
end_time time.time()
print(fDask Array 计算时间{end_time - start_time}秒)第五章Dask分布式计算与集群部署
一、理论部分
一Dask分布式架构概述
Dask 分布式架构由客户端、调度器Scheduler和工作节点Workers组成。客户端提交任务调度器负责任务调度与资源管理工作节点执行具体计算任务。
二Worker节点的任务分配与数据传输机制
调度器根据任务依赖关系和数据位置等因素智能地将任务分配给工作节点。工作节点之间通过网络进行数据传输确保数据在计算过程中高效流动。
三在企业级A股数据分析项目中的部署方案
在企业级项目中可以根据数据规模和计算需求部署单机多进程、多机集群等不同形式的 Dask 分布式环境。通过合理配置资源实现高效的并行计算。
二、实战部分
一搭建本地Dask分布式集群
from dask.distributed import Client, LocalCluster# 搭建本地分布式集群
cluster LocalCluster(n_workers4, threads_per_worker2)
client Client(cluster)# 查看集群信息
print(client)二将前面章节的实战案例迁移到分布式环境下运行
# 以第二章的股票数据并行读取与处理为例
dask.delayed
def get_stock_data(ts_code, start_date, end_date):# 获取单只股票的日线数据df pd.read_parquet(partitioned_data,filters[(ts_code, , ts_code),(trade_date, , start_date),(trade_date, , end_date),],)return df# 获取股票列表
stock_basic pd.read_parquet(./data/stock_basic.parquet)
stock_list stock_basic[:10][ts_code].tolist()# 构建延迟计算图
results []
for stock in stock_list:result get_stock_data(stock, 20230101, 20231231)results.append(result)# 在分布式环境下触发计算
final_results dask.compute(*results)# 查看结果
for i, df in enumerate(final_results):print(f股票代码{stock_list[i]})print(df.head())print(\n)三监控集群运行状态分析分布式计算的性能瓶颈与优化方向
# 查看任务进度
client.dashboard_link# 分析性能瓶颈
# 通过 Dask 的可视化仪表板可以查看任务执行时间、数据传输情况等信息从而找出性能瓶颈。
# 常见的优化方向包括增加工作节点数量、调整任务划分粒度、优化数据传输方式等。第六章Dask在量化投资策略中的综合应用
一、理论部分
一量化投资策略的典型流程与计算需求
量化投资策略通常包括数据获取、数据处理、因子计算、策略构建和回测等环节。每个环节都对计算框架提出了不同的需求如高效的数据处理、大规模并行计算、复杂模型的实现等。
二Dask如何支持多因子模型、回测系统等复杂策略开发
Dask通过其强大的并行计算和大规模数据处理能力能够高效地支持多因子模型的因子计算、数据整合以及回测系统的快速模拟。它能够处理海量的历史数据和实时数据为复杂策略的开发提供坚实的基础。
三大规模数据下的策略优化与风险控制
在大规模数据环境下策略优化需要考虑计算效率和资源利用。同时风险控制也需要通过高效的数据分析和模型监测来实现。Dask能够帮助在这些方面进行有效的管理和优化。
二、实战部分
一开发基于Dask的多因子选股模型处理海量基本面与技术面数据
import dask.dataframe as dd
from dask.distributed import Client# 搭建本地分布式集群
cluster LocalCluster(n_workers4, threads_per_worker2)
client Client(cluster)# 获取技术面数据
technical_data dd.from_delayed([get_stock_data(stock, 20230101, 20231231) for stock in stock_list]
).compute()# 合并基本面与技术面数据
combined_data dd.merge(stock_basic, technical_data, onts_code, howleft)# 计算选股因子如移动平均线等
combined_data[ma5] combined_data[close].rolling(window5).mean()
combined_data[ma10] combined_data[close].rolling(window10).mean()# 筛选符合条件的股票
selected_stocks combined_data[(combined_data[ma5] combined_data[ma10])]# 查看结果
print(selected_stocks.compute())二实现高效的回测系统模拟交易并分析策略表现
# 定义回测函数
def backtest(strategy, data):# 初始化账户资金和持仓capital 1000000positions {}# 遍历数据模拟交易for index, row in data.iterrows():signal strategy(row)if signal buy and capital 0:# 买入逻辑shares capital // row[close]positions[row[ts_code]] sharescapital - shares * row[close]elif signal sell and row[ts_code] in positions:# 卖出逻辑capital positions[row[ts_code]] * row[close]del positions[row[ts_code]]# 计算最终收益final_value capital sum(positions.get(ts_code, 0) * data[data[ts_code] ts_code][close].iloc[-1]for ts_code in positions)return final_value# 定义策略函数
def simple_strategy(row):if row[ma5] row[ma10]:return buyelif row[ma5] row[ma10]:return sellelse:return hold# 获取回测数据
backtest_data selected_stocks.compute()
backtest_data backtest_data.sort_values(trade_date)# 执行回测
result backtest(simple_strategy, backtest_data)
print(f策略最终收益{result}元)三对策略进行压力测试与参数优化提升稳健性
# 定义参数优化函数
def optimize_parameters(param_range, strategy, data):best_params Nonebest_return -float(inf)for params in param_range:# 设置策略参数# 执行回测return_value backtest(strategy, data)# 更新最佳参数if return_value best_return:best_return return_valuebest_params paramsreturn best_params, best_return# 定义参数范围
param_range [(5, 10), (10, 20), (20, 40)] # 不同的均线窗口组合# 执行参数优化
best_params, best_return optimize_parameters(param_range, simple_strategy, backtest_data)
print(f最佳参数{best_params}, 最佳收益{best_return}元)风险提示与免责声明 本文内容基于公开信息研究整理不构成任何形式的投资建议。历史表现不应作为未来收益保证市场存在不可预见的波动风险。投资者需结合自身财务状况及风险承受能力独立决策并自行承担交易结果。作者及发布方不对任何依据本文操作导致的损失承担法律责任。市场有风险投资须谨慎。
