IPython notebook - RandomNumber

IPython을 설치 하고 QuantLib SWIG를 통해서 python 에서 QuantLib을 사용할수 있는 환경을 만들었으니 IPython notebook을 통해서 공부한 내용을 정리해 보기 위해서 연습한 첫날입니다.

지금까지는 맨날 설치에 관한 기고만 하다가 아주 오랜만의 내용이 들어 있는 포스트입니다.

일단 연습을 위한 강의를 하나 링크를 걸겠습니다.

http://vimeo.com/97010742

위링크는 Luigi의 블로그에서 IPython notebook 이 좋은 놈이군요 저도 연습해봐야겠습니다. 하면서 올린 동영상입니다. vimeo를 통해서 보시면 되겠습니다.

순서대로 하죠 IPython notebook 자체가 웹기반으로 움직이게 설계가 되어있는 만큼 서버를 구동해야 합니다. 말이 거창해서 서버 구동이지 ... 지난 포스트에서 IPython 설치하신데에 가셔서 ipython notebook을 실행하시면 되겠습니다.

pip를 통하여 설치하신분들은 cmd 창에 ipython notebook라고 치시면 됩니다.

anaconda를 통해서 설치를 하신분들은 시작-프로그램 에서 찾아서 ~~~

구동하면 다음과 같이 됩니다.

구동과 동시에 웹페이지 형식의 IPython notebook 이 시작 되었습니다.

목록리스트가 뜨게 되는게 ipython notebook을 구동시킨 폴더의 현재 상황을 보여줍니다. Random Number.ipynb 이라고 쓰인게 동영상속의 강좌를 수강한 결과입니다. ~~~

위 링크 강좌를 천천히 따라하세요 저와 같은 파일을 갖게 됩니다.

python의 세상은 정말 무궁무진 합니다. 열심히 합시다~~

강좌 중간에

mpl_toolkits

를 import 하는 부분이 나오는데 저도 그 모듈이 깔리지 않아서 .. 강좌를 듣다가 스톱하고는 설치 후 진행했습니다. 링크 걸어 드리겠습니다.

http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

위 링크에서 Basemap을 검색하셔서 본인이 맞는 버젼을 설치하시면 됩니다.
mpl 이 가만 보니까 Mat Plot Lib 의 약자인가 봅니다. ㅎㅎ

감사합니다. 즐프~~

python Quantlib tutorial - Part2

이전 포스트에 이어서..

QuantLib을 빌드를 끝냈으면 다음으로 할일은 환경변수를 설정하는 일입니다.

환경변수에 다음을 추가 합니다.

QL_DIR 

    -quantlib이 설치된 경로를 지정합니다.

    -ex)  D:\QuantLib-1.2.1

INCLUDE

    - boost가 설치되어 있는 include 경로를 지정합니다.

    - ex) D:\boost_1_52_0

setup을 합니다.

QuantLib-SWIG\Python\setup.py  파일이 있는 경로에 가서 

$>python setup.py build

$>python setup.py test

$>python setup.py install

설치가 왼료되었습니다.

사실 swig Quantlib을 해보면서 빌드를 설치할때 까지 오래 걸린거 같습니다. 오프소스라는것이 본인이 스스로 설정을 해야 하는 부분이 많기 때문인것 같기도 하고 .. 환경변수를 설정하는것 또한 쉽지는 않더라구요 .. 

Very Easy: Find Yield to Maturity of a Bond from its Price[edit]

from QuantLib import *

effectiveDate = Date(30, 1, 1990)
terminationDate = Date(30, 1, 2000)

# The Schedule object determines the dates on which transactions occur.
s = Schedule( 
   effectiveDate, 
   terminationDate, 
   Period(Semiannual), 
   UnitedStates(UnitedStates.GovernmentBond), 
   ModifiedFollowing,
   ModifiedFollowing,
   DateGeneration.Backward,
   False
)

# FixedRateBond object's parameters
settlementDays = 3
faceAmount = 97.54
rate = 0.04 # this means 4%
redemption = 100.0 # this means 100% of the initial value.
todayDate = Date(24, 9, 1995) 

# Construct the object 
f = FixedRateBond( 
   settlementDays,
   faceAmount,
   s, # Schedule object
   ( rate, ), 
   ActualActual(), 
   Following, 
   redemption,
   todayDate
)

# The Bond's Yield to Maturity
f.bondYield( ActualActual(), Annual, Semiannual )

python Quantlib tutorial - Part1

원문 : http://quantlib.referata.com/wiki/Python_QuantLib_tutorial

지난 6월 16일 이직을 하였습니다. 오늘 글의 주제는 이직은 아니고 이직한 곳에서 주로 사용하는 언어에 대한 얘기입니다.

일단 그곳의 환경은 원격지에 서버를 두고 있고 분산 컴퓨팅을 통해서 대량의 계산을 커버하고 있으면 유져들은 주로 excel 환경에서 작업하고 있으면 계산 모듈이 장착된 프로그램은 파이선으로 이루어져 있고 코어 엔진은 C++로 이루어져 있습니다.

주로 사용하는 언어가 C++이어서 객체지향형 프로그래밍에는 익숙하지만 최근의 대세인 python으로 대표되는 스크립트 언어는 ... 개념이 좀 낯설고 잘 적응이 되지 않은 상태입니다.

그래서 파이썬과 주로 사용하던 퀀립을 이어주는 swig에 대해서 공부해보려고 합니다.

금공 공부는 언제 할려는지 ...

ㅎㅎ

일단 당연히 설치부터 설명해보겠습니다.

** windows 환경

일단 c++ 컴파일러를 준비하세요... 음 windows 환경에서 설명을 드릴꺼니까 Visual C++ Express 버젼을 준비하시는게 좋겠네요 .. 그리고 Quantlib 과 Boost를 다운받아서 설치하세요(주제가 주제니 만큼 아마도 이정도 까지는 여러분들도 준비된 상황이라고 생각합니다.) 한가지 걱정은 지금 원문 링크에는 Visual C++ 10은 작동하지 않는다고 햇는데 ... 걱정이네요...

몇일만에 이어서 글을 쓰게 되었습니다. 위에서 걱정한 Visual C++ 10은 실제로 사용이 불가 했습니다. 쓰지말라는걸.. 쓰다 보니까 .. ㅎㅎ

그래서 visual studio 2008 Express 를 설치하고 거기서 제공하는 msvc 9.0 을 사용하였습니다.

아마도 이글을 보시는 분이라면 적어도 QuantLib 과 Boost는 설치 경험이 있으실텐데요. 둘다 다시 설치 하셔야 합니다. QuantLib 이야 방금 설치한 Visual Studio 2008을 이용하면 된다고 하지만 Boost는 컴파일러 버젼을 따로 설정해 주셔야 합니다.

간단히 소개 하자면 일반적으로 Default  Setting을 설치하신다면 boost를 다운받아서 압축을 풀고 그 폴더에 들어가서
$bootstrap
$b2

이렇게 두번 타이핑을 하시면 설치가 끝나게 됩니다. 지금은 컴파일러 버젼을 조정해야 하므로 일단 환경변수에 msvc 9.0이 있는 폴더를 추가 합니다.
저의 경우는 이랬습니다.

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 9.0\VC\bin

이런 환경변수를 등록후 다음과 같은 순서로 타이핑합니다.

$bootstrap
$b2 toolset=msvc-9.0

이러면 Visual C++ 9.0버젼으로 빌드를 하신겁니다.

다음으로는 QuantLib을 빌드하시면 됩니다.

Celery 설치

우와 앞에꺼에 비하면 정말 쉽다.

pip를 이용시

>>>pip install Celery

easy_install 이용시
>>>easy_install Celery

파일을 다운받아서 설치시
 http://pypi.python.org/pypi/celery/

1 2 3 4 5 6 7

$ tar xvfz celery-0.0.0.tar.gz $ cd celery-0.0.0 $ python setup.py build # python setup.py install # as root

개발자 버젼입니다.

깃헙에서 받으세요

1	$ git clone git://github.com/celery/celery.git

잡시다 오늘 허접하지만 많이 나갔네요

pika install

rabbitMQ를 혼자 재설치 해보는데 또하나의 벽이 생겨서 포스팅 하는겁니다.

pika의 설치부분입니다.

pika는 rabbitMQ Library 입니다. 이를 설치하기 위한 방법으로 rabbitMQ는 pip를 이용하여 설치하는것을 권하고 있습니다.

python pakage index라고 알려져 있는 pip를 이용하기 위해서는 설치를 해야 합니다.

이를 설치하기 위해서는 easy_install을 설치하라고 rabbitMQ의 Tutorial에서 링크를 제공합니다.

http://pypi.python.org/pypi/setuptools

위 링크를 따라들어가면 윈도우에서 setuptools를 이용할수 있습니다.

설치방법은 각 os버젼에 따라서 링크를 따라들어가면 알수있는데 기본적으로는  ez_setup.py파일을 다운받아서 설치하는것입니다. 이를 실행하면 파바박 하고 글자들이 막 올라오고 끝이났다고 알려주는데

더이상 무엇을 해야 할지 모르겠습니다.

그래서 다시 튜토리얼에 가서 따라 할려면 .. 에러가 팍팍 ㅜㅜ

가만히 읽어 보니 ez_setup.py를 실행하면 python의 script 폴더에 easy_install이 생겼으니 이를 환경변수에 추가하라고 써있네요 ... 영맹이고 성격이 급한 사람은 찾기 힘들었습니다.(제 얘기네요 ... )

정신을 다잡고 환경변수에 원하는 버젼의 python의 script 폴터를 추가했더니~~~

cmd 에서 easy_install pip 명령이 먹힙니다.

pip가 install 성공했다면 메시지가 뜨면

이번에는

>>> pip install pika

라고 명령합니다..

헐 설치 되었어... 리눅스라고 가장 다르다고 생각했던 부분인 프로그램 설치....윈도우에서도 비슷하게 하는게 가능하네 ... python pakage에 한해서 하는 얘기입니다. 근데 워낙 파이썬이 파생된 프로젝트가 많아서 유용할것 같습니다.

끝~~

Celery 시작하기

분산처리환경, Grid Computing, Message Queue

세가지 개념이 아직 구분이 가질 않습니다. 어린아이가 세상을 다 알지 못하듯이 저 또한 저 세개의 개념을 알지 못하는것이겠습니다.

일단 목표는 정해져 있습니다. 서버에서 마스터 메시지큐 서버를 구축하고 워커를 구축하고 그들의 움직임을 통제하는것입니다.

그것을 위해서 저는 celery를 선택하였습니다. 다른 이유는 없고 python 홈페이지에서 분산컴퓨팅을 위한 패키지라고 설명을 해주었기때문입니다.

일단 설치를 하려고 합니다.

홈페이지 입니다.

http://www.celeryproject.org/

내용을 읽다보니 Broker가 있어야 한다네요 rabbitmq를 설치하라고 합니다.

설치합니다.

http://www.rabbitmq.com/

RabbitMQ를 이용하기 위해서는 erlang을 설치하라고 하네요 .... 올해 초 회사 동료가 공부하자고 해서 책도 사서 읽었던 얼랭이니 ... 설치에는 무리가 없죠 ㅎ

http://www.erlang.org/

역으로 얼랭을 설치하고 rabbitMQ를 설치 후 rabbitMQ에서의 예제인 "Hello world!!" 를 구성합니다.

언어는 파이썬으로 하고

http://www.rabbitmq.com/tutorials/tutorial-one-python.html

rabbitMQ Library인 pika를 이용하기로 합니다.

pika를 설치하는 방법이 여러가지 있다고 하는데 ... pip를 이용한다고 합니다.

예제를 하나 실행하는데도 여정이 깁니다.

https://pypi.python.org/pypi/setuptools

파이썬 링크를 들어가는것 보면 파이썬이 깔려 있어야 하는것 같습니다. 없으시면 파이썬 깔고오세요 ~~~

pip를 깔면 rabbitMQ Tutorial 에서 보이는 pika를 설치할수 있습니다. 현재의 싸이트는 이전 피카버젼을 명시하고 있으므로 피카의 버젼은 그냥 무시하시면 최신버젼이 깔리는것 같습니다.

자 이제 pika를 깔았으면

tutorial을 진행합니다.

내용자체가 tutorial만 보시더라도 알 수 있는 내용이므로 패스

단, 사실 저는 저 tutorial을 성공하기까지 정말 오랜 시간이 걸렸습니다. 아무리 서버를 올려도 에러메시지가 떨어지더라구요... 그래서 에러메시지를 분석한 결과 제가 호스트 네임 부분이 이상하게 들어가고 있다는것을 알았고 그 호스트 네임은 컴퓨터 이름을 이용한다는 사실도 알았습니다. 만일 당신의 컴퓨터이름이 한글이라면 당장 영어로 바꾸세요. 특수문자도 빼시는게 좋겠습니다.

그럼 rabbitMQ를 이용하여 no more faster~~

아 ... Celery 는 가지도 못했네요... 곧가겠죠 ㅎㅎ