Cheng Li

> Maybe this is a mismatch between kombu and redis python packages. > [https://github.com/celery/celery/issues/5369](celery) Thank you very much @caiobelfort. So should I upgrade the redis py version in Dockefile and...

不好意思，这么晚看见。 如果从源码安装，需要： ```bash $ python setup.py build_ext $ python setup.py install ```

应该是支持3.7，请见：https://travis-ci.org/alpha-miner/Finance-Python 可能release的时候，没有直接release 3.7的二进制包

let me make some time for it~

@lookis 非常感谢您对这个项目的兴趣，您问的问题也感觉思考了很多，我来一一回答： > 似乎现在只支持 MySQL 和 postgres，可很多做量化的人的手上有大量的数据都存储在时序数据库或者 mongodb 这类能够容纳大规模数据的数据库里，不知是否计划支持？ 由于个人的精力限制，我会持续专注于SQL兼容的数据库类型。您提的刚才这些数据库类型，未来是否支持，很大程度上取决于是否有SQL like查询的driver提供。我未来的工作，主要是将当前SQL兼容的数据模型做的更通用精简，而不是开辟新战场。 PS：未来两周左右，我会提供基于CSV文件的数据backend，应该会更容易上手使用。这个是受微软的qlib启发。 > 依旧是在数据方面，我看项目里有对数据库模型的一个假设，但我的感觉是这个模型相对复杂，这就导致了使用上的困难，要么把现有数据库中的数据导入到这个模型上，但很多时候是缺失的，比方说如果做的是商品研究或者数字货币研究，就会很难fit进去，要么可以提供数据的抓取生成方案，不然入手的难度很大 是的这个数据模型相对复杂，这个有一部分历史原因，也是本身alpha建模的复杂性（行业分类，风险模型等）。这里面的数据实际上分层次的，比如：行情信息是必须的，但是行业，风险模型不是必须的，实际可以留空。我下面的工作，主要是精简这个数据模型，同时简化api，使得用户能更清楚哪些数据必须有，哪些取决于你想做的alpha模型有多复杂。 同时后面提供的CSV文件形式，应该会更方便用户探查。 > 不知您在开这个项目的时候和 alphalens 的定位有什么差异？专注多因子研究？那如果这样的话是否考虑在单因子方面用 alphalens 来补充和对接？比方说直接适配 alphalens 的数据模型？ 我不是很熟悉alphalens项目，从github介绍上来看，主要是关注因子本身的性能测试。alpha-mind的定位与它不太一样。alpha-mind的定位是多因子研究的全流程管理，需要包括：因子变换（时序计算、截面计算）、因子组合（机器学习）、组合优化、交易执行、性能评估。我的理解alphalens主要关注最后一步，这部分alpha-mind的功能还比较少。 关于数据模型这块，我没仔细看过alphalens的内容，很难评价。 > 如果是整体框架的话可能数据生成、维护部分要完善一些，这样可以让更多人上手更快 这个是的，我下面的top priority的工作就是做一个CSV的backend，并且提供一份样例数据。CSV所见即所得，更新数据也比较容易（复制黏贴都可以），用户也比较容易第一时间感受到数据模型具体怎么样。所有的例子也会重构，去适配这个CSV的backend。...

> 举个例子，就拿 notebooks 里 example 1 来说，比方说行业数据相关的代码： > > ```python > from alphamind.api import * > from PyFin.api import * > > industry_name = 'sw' > industry_level = 1 >...