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QuantConnect

QuantConnect/Lean

Motor de trading algorítmico basado en eventos, escrito en C#, para hacer backtesting y operar en vivo en varios mercados financieros, con soporte para Python.

Alternativa open source a:QuantConnect

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Esta página presenta un proyecto de código abierto y no constituye asesoramiento de inversión. Operar e invertir puede generar pérdidas: evalúa el riesgo por tu cuenta y cumple las leyes de tu país antes de usarlo.

¿Qué es?

LEAN es un motor de trading algorítmico basado en eventos que permite escribir una estrategia una sola vez y ejecutarla con datos históricos para hacer backtesting o en cuentas de corretaje reales. Las estrategias se pueden escribir en C# o Python. El motor se basa en componentes intercambiables, como fuentes de datos, selección de universos, modelos alpha, construcción de carteras, ejecución y gestión de riesgos, que se pueden reemplazar o personalizar.

El proyecto también incluye LEAN CLI, una herramienta de línea de comandos que se instala con pip y permite crear proyectos, iniciar un entorno local de investigación con Jupyter Lab, ejecutar backtests y optimizaciones de parámetros, y empezar a operar en vivo; todo mediante Docker. El desarrollo local es compatible con Windows, macOS y Linux, y se puede realizar con Visual Studio, VS Code o dotnet CLI.

QuantConnect mantiene LEAN, que suelen usar desarrolladores quant que necesitan un único motor para investigación, backtesting y puesta en producción.

Funciones clave

  • 01Motor basado en eventos para hacer backtesting y operar en vivo con el mismo código de estrategia.
  • 02Las estrategias se pueden escribir en C# o Python.
  • 03Modelos intercambiables para datos, alpha, carteras, ejecución y riesgos.
  • 04LEAN CLI para ejecutar proyectos, backtests, optimizaciones y operaciones en vivo mediante Docker.
  • 05Compatibilidad con el desarrollo local en Visual Studio, VS Code y dotnet CLI.

Casos de uso

  • Hacer backtesting de una estrategia de trading con datos históricos del mercado antes de arriesgar capital.
  • Ejecutar una estrategia de trading algorítmico en vivo conectada a una cuenta de corretaje.
  • Crear prototipos de investigación cuantitativa en un entorno local de Jupyter Lab.
  • Crear un sistema de trading personalizado con componentes intercambiables para datos, ejecución y riesgos.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala LEAN CLI con pip

    pip install lean
  2. 2

    Crea un proyecto nuevo con código inicial

    lean project-create
  3. 3

    Haz un backtest del proyecto localmente con Docker

    lean backtest

Antes de usarlo

  • Para ejecutar backtests y operar en vivo localmente se necesita Docker.
  • Para compilar desde el código fuente se necesita el SDK de .NET 10, y Visual Studio for Mac ya no está disponible.

Temas

#algorithmic-trading#backtesting#quantitative-finance#csharp#python#trading-engine#finance#algorithm#algorithmic-trading-engine#c-sharp

Preguntas frecuentes

¿Qué es Lean?
Motor de trading algorítmico basado en eventos, escrito en C#, para hacer backtesting y operar en vivo en varios mercados financieros, con soporte para Python. LEAN es un motor de trading algorítmico basado en eventos que permite escribir una estrategia una sola vez y ejecutarla con datos históricos para hacer backtesting o en cuentas de corretaje reales. Las estrategias se pueden escribir en C# o Python. El motor se basa en componentes intercambiables, como fuentes de datos, selección de universos, modelos alpha, construcción de carteras, ejecución y gestión de riesgos, que se pueden reemplazar o personalizar.
¿Lean es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
Lean es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿Lean sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de Lean fue el 6 nov 2026.
¿Para qué puedo usar Lean?
Hacer backtesting de una estrategia de trading con datos históricos del mercado antes de arriesgar capital. Ejecutar una estrategia de trading algorítmico en vivo conectada a una cuenta de corretaje. Crear prototipos de investigación cuantitativa en un entorno local de Jupyter Lab. Crear un sistema de trading personalizado con componentes intercambiables para datos, ejecución y riesgos.
¿Cómo se instala Lean?
Instala LEAN CLI con pip: pip install lean Crea un proyecto nuevo con código inicial: lean project-create Haz un backtest del proyecto localmente con Docker: lean backtest
¿Dónde consigo Lean?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/QuantConnect/Lean

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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