polakowo/vectorbt

어떤 프로젝트인가요?

핵심 기능

• 01pandas, NumPy, Numba를 활용한 벡터화 백테스팅
• 02지원되는 연산을 위한 선택적 사전 컴파일 Rust 엔진
• 03거래, 낙폭, 성과 통계를 분석하는 포트폴리오 분석
• 04대규모 파라미터 그리드를 탐색하는 유연한 브로드캐스팅
• 05인터랙티브 Plotly 차트와 Jupyter 위젯

활용 사례

• 과거 가격 데이터를 대상으로 수천 가지 이동평균 또는 지표 파라미터 조합 비교
• 여러 자산에 걸쳐 시그널 품질과 거래 기대값 평가
• 전략 배포 전에 워크포워드 최적화 실행
• 가격 데이터로 구축한 머신러닝 모델을 위한 라벨 생성

빠른 시작

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   PyPI에서 vectorbt를 설치하세요

   pip install -U vectorbt
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   선택 사항으로 모든 통합 기능(TA-Lib, Pandas TA 등)을 설치하세요

   pip install -U "vectorbt[full]"

사용 전 알아둘 점

• !라이선스는 표준 OSI 승인 오픈소스 라이선스가 아닌 Fair Code이므로, 상업적으로 사용하기 전에 LICENSE.md의 조건을 확인하세요.
• !커뮤니티 에디션에는 병렬화, 지정가 주문, 레버리지, 포트폴리오 최적화와 같은 PRO 기능이 포함되어 있지 않습니다.

포함된 컬렉션

토픽

자주 묻는 질문

vectorbt은(는) 무엇인가요?

NumPy와 pandas의 벡터화 연산으로 여러 자산과 기간에 걸쳐 수천 가지 전략 아이디어를 백테스트하는 트레이딩 리서치용 Python 툴킷입니다. VectorBT는 트레이딩 리서치를 위한 Python 라이브러리입니다. 시장 데이터를 탐색하고 지표와 시그널을 만드는 단계부터 포트폴리오를 시뮬레이션하고 거래, 수수료, 낙폭, 성과 통계를 검토하는 단계까지 전 과정을 지원합니다. 계산은 Numba로 가속한 NumPy 배열을 기반으로 실행되며, 선택 사항인 Rust 엔진은 지원되는 연산을 위한 사전 컴파일 커널을 제공하므로 대규모 파라미터 탐색도 몇 줄의 코드로 표현할 수 있습니다.

vectorbt은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

vectorbt은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

vectorbt은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. vectorbt의 마지막 커밋은 2026년 11월 7일입니다.

vectorbt은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

과거 가격 데이터를 대상으로 수천 가지 이동평균 또는 지표 파라미터 조합 비교 여러 자산에 걸쳐 시그널 품질과 거래 기대값 평가 전략 배포 전에 워크포워드 최적화 실행 가격 데이터로 구축한 머신러닝 모델을 위한 라벨 생성

vectorbt는 어떻게 설치하나요?

PyPI에서 vectorbt를 설치하세요: pip install -U vectorbt 선택 사항으로 모든 통합 기능(TA-Lib, Pandas TA 등)을 설치하세요: pip install -U "vectorbt[full]"

vectorbt은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/polakowo/vectorbt