Python 环境搭建指南 (Environment Setup Guide)¶
工欲善其事，必先利其器。在开始量化交易之前，你需要一个干净、稳定且独立的 Python 运行环境。 本指南推荐使用 uv (极速现代) 来管理 Python 环境与依赖。
方案一：uv (推荐)¶
uv 是基于 Rust 的现代 Python 工具链，能够统一管理 Python 版本、虚拟环境和依赖包。
1. 安装 uv¶
提示：国内用户可以先完成 uv 安装，再配合清华 PyPI 镜像提升依赖下载速度。
- 打开 PowerShell。
- 运行安装命令：
- 重新打开终端，执行
uv --version确认安装成功。
方法 A：使用安装脚本 (推荐) 打开终端 (Terminal)，运行：
方法 B：使用 Homebrew
- 安装 Homebrew 后执行：
- 执行
uv --version确认安装成功。
1.5 配置国内镜像源 (推荐)¶
国内用户访问官方源可能较慢，建议配置清华大学镜像源以加速下载。
2. 创建虚拟环境¶
不要直接在系统 Python 中安装库！我们需要创建一个专属的“沙盒”。
打开终端（Windows 用户打开 CMD 或 PowerShell），输入：
# 创建虚拟环境并指定 Python 3.10（AKQuant 支持 Python 3.10 及以上）
uv venv --python 3.10
# 激活环境
# Windows:
.venv\Scripts\activate
# macOS / Linux:
source .venv/bin/activate
激活成功后，你的命令行前缀会变成 (.venv)，说明你已经进入了沙盒。
方案二：uv (项目工作流)¶
如果你追求极致的速度和轻量化，uv 是目前 Python 生态中最快的包管理器（由 Rust 编写）。它可以替代 pip 和 virtualenv。
1. 安装 uv¶
2. 创建并管理环境¶
uv 不需要预先安装 Python，它会自动帮你下载。
# 1. 创建一个新的项目目录
mkdir my_strategy
cd my_strategy
# 2. 初始化虚拟环境 (指定 Python 3.10)
# uv 会自动下载 Python 3.10 并创建 .venv 目录
uv venv --python 3.10
# 3. 激活环境
# Windows:
.venv\Scripts\activate
# macOS / Linux:
source .venv/bin/activate
3. 安装 AKQuant 并验证¶
现在你应该处于一个激活的 uv 虚拟环境中。接下来我们安装交易框架。
安装¶
使用 uv 安装:
验证¶
创建一个测试脚本 verify.py：
import akquant
import pandas as pd
print(f"AKQuant Version: {akquant.__version__}")
print(f"Pandas Version: {pd.__version__}")
print("环境搭建成功！可以开始写策略了。")
运行它：
如果看到“环境搭建成功”，恭喜你，你的兵器库已经准备完毕！ 下一步，请前往 Python 金融入门 学习基础语法，或直接查看 量化新手指南 开始实战。