abu

Abu (abu) est une architecture open source de trading et d'investissement quantitatif basée sur Python, destinée aux actions, options, futures, Bitcoin et autres instruments, offrant un processus complet allant du développement de stratégies au backtesting et à l'optimisation. Principales capacités : - Développement et backtesting de stratégies de timing : rédaction de facteurs de timing d'achat/vente, décomposition progressive du backtesting, prise en charge du backtesting parallèle de plusieurs actions et de la gestion des positions. - Optimisation de stratégies : stratégies intégrées de take-profit, stop-loss, contrôle des risques, protection des bénéfices, prise en charge de la recherche par grille (Grid Search) pour trouver les paramètres optimaux et notation personnalisée. - Simulation des coûts de transaction : stratégies de glissement et calcul des frais de transaction, avec prise en charge des frais personnalisés. - Support multi-marchés : actions américaines, actions A, actions de Hong Kong, futures, options, Bitcoin, Litecoin, avec traitement des règles spéciales telles que les limites de hausse/baisse. - Sources de données : prise en charge des données de marché et de trading, basculement entre les modes de données, les méthodes de stockage et les sources de données, mise à jour des données de l'ensemble du marché et connexion à des sources de données externes. - Système d'analyse technique : couvre la théorie des vagues d'Elliott, la théorie Chan (缠论), la théorie harmonique, les modèles de figures (tête-épaules, triangles, drapeaux, coins, rectangles, etc.), les lignes de tendance, supports et résistances, signaux de moyennes mobiles (règle de Granville, etc.), signaux de chandeliers, gaps, et signaux d'indicateurs tels que MACD/KDJ/BOLL/RSI. - Machine learning et IA quantitative : module d'apprentissage automatique intégré, extraction de caractéristiques, validation sur ensemble de test et gestion du déséquilibre, avec plusieurs modèles de notation pour l'évaluation des tendances. - Bibliothèque de stratégies quantitatives : dérivation d'un grand nombre de stratégies de signaux d'achat/vente à partir de stratégies de trading de base. Le dépôt contient le code source d'abupy, le tutoriel abupy_lecture, l'interface non-programmatique abupy_ui, ainsi que les exemples de code du livre « La voie du trading quantitatif ». Pour l'installation, il est recommandé d'utiliser Anaconda pour déployer l'environnement Python, puis d'importer abupy pour tester. Le projet est sous licence GPL.