成功的量化交易——量化交易环境（4）

IbPy 和 Trader Workstation

Interactive Brokers是零售算法交易员使用的主要经纪公司之一，因为它相对较低的最低账户余额要求(10,000美元)和相对简单的API。在本节中，我们将安装IbPy和Trader Workstation，稍后将使用它们执行自动化的交易执行。

强调一下并不是用这些来直接进行实盘交易，只是安装一些软件，让我们尝试一下模拟账户，通过使用过时的数据来进行“实时”交易的模拟。

IbPy是一个围绕基于java的交互式代理API编写的Python包装器。它使得用Python开发算法交易系统的问题少了一些。它将用作与交互式代理的所有后续通信的基础。另一种方法是使用FIX协议，但是在本书中我们不会考虑这个方法。

由于IBPy是在GitHub源代码版本控制网站上维护的，所以作为一个git存储库，我们需要安装git。这是由下方代码处理：

sudo apt-get install git-core

一旦安装了git，就需要创建一个子目录来存储IBPy。它可以简单地放在主目录下：

mkdir ~/ibapi

下一步是通过' git clone '命令下载IBPy：

cd ~/ibapi

git clone https://github.com/blampe/IbPy

最后一步是进入IbPy目录，使用Python setuptools安装

cd ~/ibapi/IbPy

python setup.py.in install

这样就完成了IBPy的安装。下一步是安装Trader Workstation。在撰写本文时，有必要遵循这个链接(IB)，它将您直接带到Interactive Brokers上的Trader Workstation download页面。选择您希望使用的平台。在这个链接中，它将描述流程的其余部分，但是为了完整起见，我将在这里复制它。下载的文件将被称为unixmacosx_latest.jar。打开文件：

jar xf unixmacosx_latest.jar

然后切换到IBJts目录并加载TWS：

cd IBJts

java -cp jts.jar:total.2013.jar -Xmx512M -XX:MaxPermSize=128M jclient.LoginFrame

这将显示交易员工作站登录屏幕。如果您选择用户名“edemo”和密码“demo user”，您将登录系统。这就完成了在Python和Ubuntu下的完整算法交易环境的安装。下一个阶段是开始为我们的策略收集和存储历史定价数据。

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