Об этом проекте

VectorBT — это открытая общественная версия VectorBT PRO, гибридной библиотеки бэктестинга для исследований в области количественной торговли. Её центральная идея — избежать пошагового перебора баров по одной стратегии за раз: конфигурации упаковываются в массивы NumPy, горячий путь ускоряется с помощью Numba и опционального предкомпилированного движка на Rust, а тысячи комбинаций параметров выполняются одновременно. Основные возможности, описанные в README: - Быстрый векторный бэктестинг и исследование стратегий на основе pandas, NumPy и Numba. - Опциональный движок на Rust для предкомпилированной скорости без накладных расходов JIT. - Нативный для pandas API с пользовательскими аксессорами и высокопроизводительными операциями. - Гибкое вещание для мультиактивного анализа и крупномасштабного перебора параметров. - Экосистема индикаторов с пользовательскими индикаторами и интеграциями, такими как TA-Lib и Pandas TA. - Портфельный бэктестинг с аналитикой сделок, просадок и производительности, включая интеграцию с QuantStats. - Инструменты для работы с сигналами: генерация, ранжирование, отображение и анализ распределения. - Встроенный доступ к данным с предобработкой и генерацией синтетических данных. - Тестирование устойчивости с walk-forward оптимизацией и генерацией меток для ML-процессов. - Интерактивная визуализация с Plotly, виджетами Jupyter и браузерными дашбордами. - Инструменты автоматизации для запланированных обновлений и уведомлений в Telegram. - Компонуемый Python API, предназначенный для быстрого экспериментирования и рабочих процессов на основе ИИ-агентов. Установка выполняется через pip (`pip install -U vectorbt`), с дополнениями для движка на Rust (`vectorbt[rust]`), всех опциональных интеграций (`vectorbt[full]`) или обоих (`vectorbt[full,rust]`). Также публикуются Docker-образы. README демонстрирует использование через короткие примеры: покупка и удержание Bitcoin с 2014 года, стратегия пересечения двух SMA, генерация 1 000 случайных стратегий по двум символам, тестирование 10 000 комбинаций окон двух SMA по трём символам с тепловой картой общей доходности, просмотр статистики одной конфигурации (доходность, просадка, доля выигрышных сделок, Sharpe, Sortino, Calmar, Omega, ожидание и другое), построение графика портфеля и анимация полос Боллинджера по нескольким символам. В репозитории включён пример приложения для интерактивного исследования свечных паттернов. Лицензирование: fair-code под Apache 2.0 с Commons Clause. Исходный код публичен и бесплатен для использования отдельными лицами и организациями, но продукты или услуги, которые в основном представляют собой это программное обеспечение, продавать нельзя; опциональные зависимости могут иметь более строгие лицензии. README также содержит отказ от ответственности: программное обеспечение предназначено только для образовательных целей.