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jesse-ai/jesse

Framework Python auto-hospedado para pesquisar, fazer backtesting, otimizar e operar ao vivo suas próprias estratégias de trading de criptomoedas.

Alternativa open source a:3CommasCryptohopper

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há 23 horas

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?

Jesse é um framework de trading algorítmico em Python para criar suas próprias estratégias de trading de criptomoedas e executá-las em backtests, otimização de parâmetros e operações ao vivo ou em paper trading. As estratégias são classes Python comuns com métodos como should_long e go_long, e o framework oferece uma ampla biblioteca de indicadores, gerenciamento de ordens a mercado, limitadas e stop, além de ferramentas auxiliares de gerenciamento de risco.

Além do loop principal, Jesse inclui ferramentas para verificar se uma regra de entrada apresenta uma vantagem histórica mensurável, testes de estresse de Monte Carlo com embaralhamento da ordem das operações e simulações baseadas em candles, além de um pipeline integrado de machine learning que reúne features dos backtests e treina modelos do scikit-learn para uso nas estratégias. A Research API e o suporte ao Jupyter permitem executar os mesmos fluxos de trabalho em scripts e notebooks. Gráficos interativos, um dashboard com editor de código e notificações pelo Telegram, Slack e Discord ajudam no monitoramento.

Jesse é auto-hospedado, então as estratégias e os dados permanecem na máquina do usuário. O projeto é voltado para fins educacionais e de pesquisa, e a documentação alerta que os resultados das operações são responsabilidade do usuário.

Recursos principais

  • 01As estratégias são escritas como classes Python comuns, com uma sintaxe simples.
  • 02Inclui backtesting, otimização de parâmetros com Optuna e análise de Monte Carlo.
  • 03Oferece suporte a ordens a mercado, limitadas e stop, alavancagem, venda a descoberto e preenchimentos parciais.
  • 04Inclui uma ampla biblioteca de indicadores técnicos e uma implementação de indicadores baseada em Rust.
  • 05Oferece um pipeline integrado de ML que usa modelos do scikit-learn nas estratégias.
  • 06Permite operações ao vivo e em paper trading, com notificações pelo Telegram, Slack e Discord.

Casos de uso

  • Pesquisar e fazer backtesting de uma ideia pessoal de trading de criptomoedas antes de arriscar capital.
  • Otimizar parâmetros de estratégias com validação cruzada e busca paralela.
  • Testar estratégias sob estresse com simulações de Monte Carlo para verificar se há overfitting.
  • Executar experimentos quantitativos reproduzíveis em notebooks Jupyter.

Início rápido

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    Leia o guia de introdução na documentação

Antes de usar

  • O README alerta que o software é para fins educacionais, não oferece garantia e pode conter bugs.
  • Negociar com dinheiro real envolve riscos financeiros, portanto, use por sua conta e risco.

Tópicos

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Perguntas frequentes

O que é jesse?
Framework Python auto-hospedado para pesquisar, fazer backtesting, otimizar e operar ao vivo suas próprias estratégias de trading de criptomoedas. Jesse é um framework de trading algorítmico em Python para criar suas próprias estratégias de trading de criptomoedas e executá-las em backtests, otimização de parâmetros e operações ao vivo ou em paper trading. As estratégias são classes Python comuns com métodos como should_long e go_long, e o framework oferece uma ampla biblioteca de indicadores, gerenciamento de ordens a mercado, limitadas e stop, além de ferramentas auxiliares de gerenciamento de risco.
jesse é gratuito? Qual é a licença?
jesse é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
jesse ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de jesse foi em 6 de nov. de 2026.
Para que posso usar jesse?
Pesquisar e fazer backtesting de uma ideia pessoal de trading de criptomoedas antes de arriscar capital. Otimizar parâmetros de estratégias com validação cruzada e busca paralela. Testar estratégias sob estresse com simulações de Monte Carlo para verificar se há overfitting. Executar experimentos quantitativos reproduzíveis em notebooks Jupyter.
Como instalar jesse?
Leia o guia de introdução na documentação
Onde consigo jesse?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/jesse-ai/jesse

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

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