2017 Intel Mac + macOS Ventura 搭建美股量化环境（Docker + Python + Backtrader + Jupyter 完整教程）

一、背景

我的电脑配置：

设备：
MacBook Pro 13-inch 2017

CPU：
2.3GHz 双核 Intel Core i5

内存：
8GB

系统：
macOS Ventura 13.7.8

架构：
Intel x86_64

目标：

搭建本地美股量化环境，实现：

• Docker 容器化开发
• Python 量化环境
• Jupyter Notebook
• 美股数据获取
• 策略开发
• 回测
• 后续接入自动交易

技术栈：

Docker
Python3.11
Jupyter
Pandas
Numpy
Backtrader
yfinance
Matplotlib

---

二、踩坑记录

直接下载最新版 Docker：

会报错：

This version of Docker Desktop is not supported on your macOS

或者：

Current system unsupported

原因：

新版 Docker 要求：

macOS 14+

而我的系统：

macOS Ventura 13.7.8

解决方案：

安装兼容版本：

Docker Desktop 4.47.x (Intel)

---

三、下载 Docker Desktop（兼容 Ventura）

打开：

https://docs.docker.com/desktop/release-notes/

找到：

Docker Desktop 4.47.x
Mac with Intel chip

下载：

Docker.dmg

注意：

一定要选择：

Intel Chip

不是：

Apple Silicon

---

四、清理旧 Docker（推荐）

如果安装失败过：

删除旧文件：

sudo rm -rf /Applications/Docker.app

rm -rf ~/.docker

rm -rf ~/Library/Containers/com.docker.docker

rm -rf ~/Library/Application\ Support/Docker*

重启：

sudo reboot

---

五、安装 Docker

双击：

Docker.dmg

拖入：

Applications

启动：

Docker.app

第一次：

系统会要求：

输入密码
授权权限
安装组件

允许即可。

---

六、验证 Docker 安装

打开终端：

查看版本：

docker -v

输出：

Docker version xx.xx

检查 compose：

docker compose version

输出：

Docker Compose version xx

测试：

docker run hello-world

成功：

Hello from Docker!

说明安装完成。

---

七、调整 Docker 配置（适合 8GB 内存）

打开：

Docker Desktop

Settings

Resources

建议：

CPU：

2 Core

内存：

4GB

Swap：

1GB

Disk：

30GB

否则：

Docker 很容易占满内存。

---

八、创建量化项目

创建目录：

mkdir stock_quant

cd stock_quant

目录：

stock_quant/

Dockerfile

docker-compose.yml

requirements.txt

src/

backtest.py

strategy.py

---

九、创建 requirements.txt

新建：

touch requirements.txt

内容：

pandas

numpy

matplotlib

jupyter

yfinance

backtrader

ta

plotly

---

十、编写 Dockerfile

创建：

touch Dockerfile

内容：

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .

RUN pip install --upgrade pip

RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

EXPOSE 8888

CMD [

"jupyter",

"lab",

"--ip=0.0.0.0",

"--allow-root",

"--no-browser"

]

---

十一、创建 docker-compose

创建：

touch docker-compose.yml

内容：

version: "3"

services:

  quant:

    build: .

    ports:

      - "8888:8888"

    volumes:

      - .:/app

    stdin_open: true

    tty: true

---

十二、启动容器

执行：

docker compose up --build

第一次：

需要等待：

5~20分钟

安装依赖。

成功：

出现：

http://127.0.0.1:8888/lab?token=xxxx

浏览器打开：

localhost:8888

进入：

Jupyter Lab

---

十三、下载美股数据

进入 Notebook：

测试：

import yfinance as yf


aapl = yf.download(

"AAPL",

start="2020-01-01",

end="2025-01-01"

)

aapl.head()

保存：

aapl.to_csv(

"AAPL.csv"

)

生成：

AAPL.csv

---

十四、第一个量化策略：双均线

创建：

strategy.py

代码：

import backtrader as bt


class MyStrategy(

bt.Strategy

):

    def __init__(self):

        self.ma5 = bt.ind.SMA(

            period=5

        )

        self.ma20 = bt.ind.SMA(

            period=20

        )


    def next(self):

        if self.ma5 > self.ma20:

            self.buy()


        elif self.ma5 < self.ma20:

            self.sell()

---

十五、回测

创建：

backtest.py

代码：

import yfinance as yf

import backtrader as bt

from strategy import MyStrategy


data = yf.download(

"AAPL",

start="2020-01-01"

)


feed = bt.feeds.PandasData(

dataname=data

)


cerebro = bt.Cerebro()

cerebro.addstrategy(

MyStrategy

)

cerebro.adddata(

feed

)

cerebro.run()

cerebro.plot()

运行：

python backtest.py

生成收益曲线。

---

十六、下一步学习路线

建议：

Python
↓

Pandas

↓

Numpy

↓

量化基础

↓

Backtrader

↓

技术指标

MACD

RSI

布林带

↓

策略优化

↓

组合投资

↓

自动交易

↓

云部署

---

十七、总结

最终环境：

MacBook Pro 2017

↓

Docker Desktop 4.47

↓

Python3.11

↓

Jupyter

↓

Backtrader

↓

美股数据

↓

回测

↓

自动交易

对于：

8GB RAM
Intel 双核

已经足够学习和开发中低频美股量化策略。

后续可扩展：

ETF轮动

SPY

QQQ

NVDA

TSLA

AAPL

自动交易

完成完整量化闭环。