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Framework Python para trading quantitativo, com definição de estratégias, backtesting vetorial e orientado a eventos, dashboards de resultados e trading simulado ou ao vivo.

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Esta página apresenta um projeto de código aberto e não constitui aconselhamento de investimento. Negociar e investir pode gerar perdas: avalie o risco por conta própria e siga as leis do seu país antes de usá-lo.

O que é?

O Investing Algorithm Framework é um framework Python para todo o fluxo de trabalho de trading quantitativo. Uma estratégia é definida uma única vez como uma subclasse de TradingStrategy e pode então ser explorada com backtests vetoriais rápidos baseados em Polars, validada barra a barra em uma simulação orientada a eventos e executada em modo simulado ou ao vivo, sem reescrever a lógica.

Os resultados dos backtests são armazenados em bundles .obtf versionados e indexados no SQLite, permitindo classificar e filtrar grandes conjuntos de execuções. Um dashboard HTML interativo compara estratégias usando mais de 80 métricas de desempenho, e um teste de permutação de Monte Carlo estima se os resultados observados poderiam ocorrer por acaso. Regras declarativas de risco abrangem dimensionamento de posições, limites de exposição, stop losses, take profits e períodos de espera; os modelos de custos de execução incluem comissões e slippage.

O trading ao vivo se conecta a exchanges por meio do CCXT, e é possível implementar executores de ordens personalizados para outras corretoras. O projeto também inclui uma CLI, um servidor MCP para ferramentas de IA e estruturas iniciais para implantações self-hosted, no AWS Lambda e no Azure Functions.

Recursos principais

  • 01Defina uma estratégia uma única vez e execute-a em backtests vetoriais, backtests orientados a eventos, trading simulado e trading ao vivo.
  • 02Mecanismo vetorial baseado em Polars para testar um grande número de variantes de sinais.
  • 03Bundles de resultados .obtf versionados com índice SQLite para classificar e filtrar backtests.
  • 04Mais de 80 métricas de desempenho, incluindo Sharpe, Sortino, Calmar e VaR/CVaR.
  • 05Regras declarativas de risco para dimensionamento, exposição, stop losses, take profits e períodos de espera.
  • 06Testes de permutação de Monte Carlo e janelas de estudo walk-forward ou fora da amostra.

Casos de uso

  • Pesquisar e comparar variantes de estratégias de trading usando dados históricos de criptomoedas ou de mercado.
  • Validar uma estratégia testada com backtesting por meio de simulação orientada a eventos antes do trading simulado.
  • Executar um bot de trading automatizado em exchanges compatíveis com o CCXT.
  • Implantar uma estratégia como função serverless no AWS Lambda ou no Azure Functions.

Início rápido

  1. 1

    Instale a versão prévia alfa v9.0.0 do PyPI

    pip install investing-algorithm-framework==9.0.0a22
  2. 2

    Defina uma subclasse de TradingStrategy e execute backtests com o aplicativo, como mostrado no README

Antes de usar

  • A versão atual é uma alfa da v9.0.0, portanto as APIs podem mudar.

Tópicos

#algorithmic-trading#backtesting#quantitative-finance#cryptocurrency#trading-bot#python#backtesting-trading-strategies#quantitative#quantitative-analysis#quantitative-trading

Perguntas frequentes

O que é investing-algorithm-framework?
Framework Python para trading quantitativo, com definição de estratégias, backtesting vetorial e orientado a eventos, dashboards de resultados e trading simulado ou ao vivo. O Investing Algorithm Framework é um framework Python para todo o fluxo de trabalho de trading quantitativo. Uma estratégia é definida uma única vez como uma subclasse de TradingStrategy e pode então ser explorada com backtests vetoriais rápidos baseados em Polars, validada barra a barra em uma simulação orientada a eventos e executada em modo simulado ou ao vivo, sem reescrever a lógica.
investing-algorithm-framework é gratuito? Qual é a licença?
investing-algorithm-framework é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
investing-algorithm-framework ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de investing-algorithm-framework foi em 4 de nov. de 2026.
Para que posso usar investing-algorithm-framework?
Pesquisar e comparar variantes de estratégias de trading usando dados históricos de criptomoedas ou de mercado. Validar uma estratégia testada com backtesting por meio de simulação orientada a eventos antes do trading simulado. Executar um bot de trading automatizado em exchanges compatíveis com o CCXT. Implantar uma estratégia como função serverless no AWS Lambda ou no Azure Functions.
Como instalar investing-algorithm-framework?
Instale a versão prévia alfa v9.0.0 do PyPI: pip install investing-algorithm-framework==9.0.0a22 Defina uma subclasse de TradingStrategy e execute backtests com o aplicativo, como mostrado no README
Onde consigo investing-algorithm-framework?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/coding-kitties/investing-algorithm-framework

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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