vectorbt

VectorBT는 퀀트 트레이딩 리서치를 위한 하이브리드 백테스팅 라이브러리인 VectorBT PRO의 오픈소스 커뮤니티 에디션입니다. 핵심 아이디어는 한 번에 하나의 전략으로 바를 반복하는 것을 피하는 것입니다: 설정을 NumPy 배열로 압축하고, 핫 경로는 Numba와 선택적 사전 컴파일된 Rust 엔진으로 가속화하며, 수천 개의 매개변수 조합을 동시에 실행합니다. README에 설명된 핵심 기능: - pandas, NumPy 및 Numba 기반의 빠르고 벡터화된 백테스팅 및 전략 리서치. - JIT 오버헤드 없이 사전 컴파일된 속도를 위한 선택적 Rust 엔진. - 사용자 지정 접근자와 고성능 연산을 갖춘 Pandas 네이티브 API. - 다중 자산 분석 및 대규모 매개변수 스윕을 위한 유연한 브로드캐스팅. - 사용자 지정 지표와 TA-Lib 및 Pandas TA와 같은 통합을 갖춘 지표 생태계. - QuantStats 통합을 포함한 거래, 드로다운 및 성과 분석을 갖춘 포트폴리오 백테스팅. - 생성, 순위 매기기, 매핑 및 분포 분석을 위한 신호 도구. - 전처리 및 합성 데이터 생성을 갖춘 내장 데이터 액세스. - 워크포워드 최적화와 ML 워크플로우용 레이블 생성을 통한 견고성 테스트. - Plotly, Jupyter 위젯 및 브라우저 친화적 대시보드를 통한 대화형 시각화. - 예약된 업데이트 및 Telegram 알림을 위한 자동화 도구. - 빠른 실험과 AI 에이전트 기반 워크플로우를 위한 구성 가능한 Python API. 설치는 pip(`pip install -U vectorbt`)를 통해 이루어지며, Rust 엔진(`vectorbt[rust]`), 모든 선택적 통합(`vectorbt[full]`), 또는 둘 다(`vectorbt[full,rust]`)를 위한 추가 옵션이 있습니다. Docker 이미지도 게시됩니다. README는 짧은 예제를 통해 사용법을 보여줍니다: 2014년 이후 비트코인 매수 보유, 이중 SMA 교차 전략, 두 심볼에 걸쳐 1,000개의 무작위 전략 생성, 세 심볼에 걸쳐 10,000개의 이중 SMA 창 조합을 총 수익률 히트맵으로 테스트, 단일 설정의 통계(수익률, 드로다운, 승률, 샤프, 소티노, 칼마, 오메가, 기대값 등) 검사, 포트폴리오 플로팅, 여러 심볼에 걸친 볼린저 밴드 애니메이션. 캔들스틱 패턴을 대화형으로 탐색하는 예제 앱이 저장소에 포함되어 있습니다. 라이선스: Apache 2.0과 Commons Clause가 적용된 페어코드. 소스는 공개되어 개인 및 조직이 무료로 사용할 수 있지만, 주로 이 소프트웨어를 기반으로 하는 제품이나 서비스는 판매할 수 없습니다. 선택적 종속성은 더 제한적인 라이선스를 가질 수 있습니다. README에는 소프트웨어가 교육 목적으로만 제공된다는 면책 조항도 포함되어 있습니다.