# 投资研究更新
# 环境切换方式
如图，Python 3 就是用户原来使用的 python3.6 解释器，现在可以选择 python3.9 来切换 python3.9 的解释器，
# 安装第三方包
使用命令 pip install + 包名 就可以安装指定的第三方包了,这里举一个安装 Django 的例子：
pip install django
# 
# 新环境支持的常见包版本
下面的列表是现在 Ricequant 已经支持的 Python 模块：
| 模块名 | 版本号 | 简介 | 文档链接 |
|---|---|---|---|
| talib | 0.4.20 | TA-Lib 是一个被交易员/程序员常用的金融数据技术分析库。包含了超过 150+的技术指标比如 ADX,MACD,RSI,Stochastic,Bollinger Bands 等 | TA-Lib 官网 |
| pandas | 1.2.4 | 最流行的 Python 数据分析库 | pandas 文档 |
| click | 8.0.1 | Click 是 Flask 的开发团队 Pallets 的另一款开源项目，它是用于快速创建命令行的第三方模块 | click 文档 |
| numpy | 1.20.2 | numpy 是一个 Python 的科学计算基础库。 | numpy 文档 |
| scipy | 1.6.3 | SciPy 是一个 Python 的数学、科学和工程计算的生态系统库。 | scipy 文档 |
| statsmodels | 0.12.2 | Statsmodels 是一个 Python 的模块可以让您研究数据，构架统计模型和进行统计测试。功能包括：线性回归模型（Linear regression models）等 | statsmodels 文档 |
| bisect | 0.0.1 | Python 的排序模块 | bisect 文档 |
| hmmlearn | 0.2.5 | Python 的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models）模块，类似 scikit-learn 的 API | hmmlearn 文档 |
| cvxopt | 1.2.6 | cvxopt 提供了凸优化（convex optimization）的解的 python 库。 | cvxopt 文档 |
| dateutil | - | dateutil 文档 | |
| datetime | - | - | datetime 文档 |
| functools | - | - | functools 文档 |
| heapq | - | - | heapq 文档 |
| pywt | 1.1.1 | PyWavelets 是一个 Python 的小波变换的库 | pywt 文档 |
| tensorflow | 2.5.0 | Tensor flow is an open source software library for machine intelligence. | tensorflow 文档 |
| tushare | 1.2.62 | 国内流行的开源数据库，燥起来吧，各种数据。 | tushare 网站 |
| nltk | 3.6.2 | 一个流行的人类语言分析库。 | nltk 文档 |
| keras | 2.4.3 | Theano 和 Tensorflow 的深度学习库。 | keras 文档 |
| requests | 2.25.1 | 易用的 HTTP 库 | requests 文档 |
| bs4 | 0.0.1 | beautifulsoup 是网页爬取数据的利器！ | beautifulsoupd 文档 |
| lxml | 4.6.3 | 处理 XML 和 HTML 的最好用的 python 库 | lxml 中文文档 |
| urllib | 1.26.5 | python 自带的 url 处理库 | urllib 文档 |
| xgboost | 1.4.2 | 速度快效果好的 boosting 模型 | xgboost 文档 |
| plotly | 4.14.3 | 强大优美的图表库，支持三种不同类型的图表，包括地图，箱形图和密度图，以及更常见的产品如，条状和线形图 | plotly 文档 |
| itertools | - | itertools 文档 | |
| math | - | math 文档 | |
| pytz | 2021.1 | pytz 文档 | |
| queue | - | queue 文档 | |
| random | - | random 文档 | |
| re | - | re 文档 | |
| time | - | time 文档 | |
| array | - | array 文档 | |
| copy | - | copy 文档 | |
| json | - | json 文档 | |
| operator | - | operator 文档 | |
| xml | - | xml 文档 |
# 常见不兼容情况
由于新版本的 pandas 移除了 Panel 数据类型，所以导致部分使用了该数据结构的数据会出现不兼容的情况。例如 get_price 函数传入 expect_df=False 会抛出异常。
在使用 Python 3.9 环境时如果出现下图中的错误，请修改 expect_df=True 以解决此问题。
