polakowo/vectorbt

¿Qué es?

Funciones clave

• 01Backtesting vectorizado con pandas, NumPy y Numba
• 02Motor opcional en Rust con kernels precompilados para operaciones compatibles
• 03Análisis de carteras con operaciones, caídas y estadísticas de rendimiento
• 04Broadcasting flexible para recorrer cuadrículas amplias de parámetros
• 05Gráficos interactivos de Plotly y widgets de Jupyter

Casos de uso

• Comparar miles de combinaciones de parámetros de medias móviles o indicadores con precios históricos
• Evaluar la calidad de las señales y la expectativa de las operaciones en varios activos
• Ejecutar optimización walk-forward antes de desplegar una estrategia
• Generar etiquetas para modelos de machine learning basados en datos de precios

Inicio rápido

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   Instala vectorbt desde PyPI

   pip install -U vectorbt
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   Opcionalmente, instala todas las integraciones (TA-Lib, Pandas TA, etc.)

   pip install -U "vectorbt[full]"

Antes de usarlo

• !La licencia es Fair Code, no una licencia estándar de código abierto aprobada por la OSI. Consulta las condiciones de LICENSE.md antes de usarlo con fines comerciales.
• !La edición comunitaria no incluye funciones PRO como la paralelización, las órdenes limitadas, el apalancamiento y la optimización de carteras.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es vectorbt?

Kit de herramientas de Python para investigar estrategias de trading y probar miles de ideas en distintos activos y marcos temporales mediante operaciones vectorizadas de NumPy y pandas. VectorBT es una biblioteca de Python para investigar estrategias de trading. Abarca todo el proceso: explorar datos de mercado, crear indicadores y señales, simular carteras y analizar operaciones, comisiones, caídas y estadísticas de rendimiento. Los cálculos se ejecutan sobre arrays de NumPy con aceleración de Numba, y un motor opcional en Rust ofrece kernels precompilados para las operaciones compatibles, lo que permite definir barridos amplios de parámetros en pocas líneas.

¿vectorbt es gratuito? ¿Qué licencia tiene?

vectorbt es open source bajo la licencia Other. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.

¿vectorbt sigue mantenido?

Mantenimiento activo. El último commit de vectorbt fue el 3 nov 2026.

¿Para qué puedo usar vectorbt?

Comparar miles de combinaciones de parámetros de medias móviles o indicadores con precios históricos Evaluar la calidad de las señales y la expectativa de las operaciones en varios activos Ejecutar optimización walk-forward antes de desplegar una estrategia Generar etiquetas para modelos de machine learning basados en datos de precios

¿Cómo se instala vectorbt?

Instala vectorbt desde PyPI: pip install -U vectorbt Opcionalmente, instala todas las integraciones (TA-Lib, Pandas TA, etc.): pip install -U "vectorbt[full]"

¿Dónde consigo vectorbt?

El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/polakowo/vectorbt