Repolode
QuantJourneyOrg

QuantJourneyOrg/quantjourney-bt

Python-движок для бэктестинга и воспроизводимых исследований портфелей: сигналы, ордера, исполнения, издержки, NAV и walk-forward-валидация.

Звёзды
578
Форки
241
Открытые issues
0
Последний коммит
позавчера

Эта страница описывает проект с открытым кодом и не является инвестиционной рекомендацией. Торговля и инвестиции могут привести к убыткам: оцените риски самостоятельно и соблюдайте законы своей страны перед использованием.

Что это?

QuantJourney Backtester превращает идеи торговых стратегий в проверяемые исследовательские запуски. Сигналы преобразуются в целевые веса или явные ордера, ордера — в симулированные исполнения, исполнения обновляют денежные средства и позиции, а NAV пересчитывается на основе состояния портфеля. Благодаря этому все допущения об исполнении, издержках, проскальзывании и ребалансировке видны, а не остаются неявными.

Поддерживаются два режима: режим весов для исследований портфеля, например факторных портфелей, моделей ротации, long/short-портфелей и таргетирования волатильности, а также режим ордеров для сценариев с учетом исполнения — с рыночными, лимитными, стоп-ордерами, stop-limit, trailing, bracket и OCO-ордерами. Каждый запуск может создавать метрики, графики, кривые доходности, просадки, результаты walk-forward-валидации, артефакты CSV/JSON и статический HTML-дашборд.

В репозитории есть 50 запускаемых примеров стратегий и детерминированный демонстрационный датасет, позволяющий попробовать движок без учетной записи. Реальные рыночные данные загружаются через QuantJourney Cloud, а код стратегий и симуляция выполняются локально. В некоторых примерах комиссии за заем, финансирование и влияние на рынок моделируются упрощенно, и это задокументировано.

Ключевые возможности

  • 01Режим весов и режим ордеров для бэктестинга портфелей и сценариев с учетом исполнения
  • 02Поддерживаются рыночные, лимитные, стоп-ордера, trailing-, bracket- и OCO-ордера
  • 03Настраиваемые комиссии, проскальзывание и доля участия в объеме
  • 04Walk-forward-валидация и оптимизация параметров на основе Optuna
  • 05Результаты запуска включают метрики, графики, файлы CSV/JSON и HTML-дашборд
  • 0650 запускаемых примеров стратегий и детерминированный офлайн-датасет

Сценарии использования

  • Проверка факторной стратегии или стратегии ротации с реалистичными издержками и правилами ребалансировки
  • Проверка того, сохраняется ли преимущество стратегии при walk-forward-валидации на вневыборочных данных
  • Создание прототипа логики лимитных, стоп- или bracket-ордеров до подключения к брокеру
  • Подготовка воспроизводимых отчетов о бэктестинге для проверки исследовательской командой

Быстрый старт

  1. 1

    Установите пакет из PyPI

    pip install quantjourney-bt
  2. 2

    Проверьте импорт одной стратегии без учетных данных

    ./strategy.sh example_weights_01_sma_daily --check
  3. 3

    Запустите детерминированную демонстрацию со встроенными примерами данных

    ./strategy.sh example_weights_01_sma_daily --sample-data --output /tmp/qj-sample

Что важно знать

  • Для работы с реальными рыночными данными нужны ключ API QuantJourney и учетные данные аккаунта.
  • Требуется Python 3.11 или новее.
  • Это движок для бэктестинга, а не брокер и не система для торговли в реальном времени.
  • В некоторых примерах упрощены такие допущения, как стоимость заимствования, финансирование, ликвидность и влияние на рынок.

Темы

#backtesting#quantitative-finance#portfolio-optimization#walk-forward-analysis#trading-strategies#python#optimization#backtest-engine#backtester#backtester-python

Частые вопросы

Что такое quantjourney-bt?
Python-движок для бэктестинга и воспроизводимых исследований портфелей: сигналы, ордера, исполнения, издержки, NAV и walk-forward-валидация. QuantJourney Backtester превращает идеи торговых стратегий в проверяемые исследовательские запуски. Сигналы преобразуются в целевые веса или явные ордера, ордера — в симулированные исполнения, исполнения обновляют денежные средства и позиции, а NAV пересчитывается на основе состояния портфеля. Благодаря этому все допущения об исполнении, издержках, проскальзывании и ребалансировке видны, а не остаются неявными.
quantjourney-bt можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
quantjourney-bt распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
quantjourney-bt всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в quantjourney-bt — 4 нояб. 2026 г..
Для чего можно использовать quantjourney-bt?
Проверка факторной стратегии или стратегии ротации с реалистичными издержками и правилами ребалансировки Проверка того, сохраняется ли преимущество стратегии при walk-forward-валидации на вневыборочных данных Создание прототипа логики лимитных, стоп- или bracket-ордеров до подключения к брокеру Подготовка воспроизводимых отчетов о бэктестинге для проверки исследовательской командой
Как установить quantjourney-bt?
Установите пакет из PyPI: pip install quantjourney-bt Проверьте импорт одной стратегии без учетных данных: ./strategy.sh example_weights_01_sma_daily --check Запустите детерминированную демонстрацию со встроенными примерами данных: ./strategy.sh example_weights_01_sma_daily --sample-data --output /tmp/qj-sample
Где скачать quantjourney-bt?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/QuantJourneyOrg/quantjourney-bt

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

Подборка Python- и JavaScript-пакетов для онлайн-прогнозирования временных рядов, оценки ковариации, построения портфелей и black-box-оптимизации, а также исследовательских заметок.

Данные и аналитика#time-series#forecasting#online-algorithms
37764Jupyter NotebookБез лицензииОбновлён 3 месяца назад

Python-инструментарий для исследования торговых стратегий: он тестирует тысячи идей на разных активах и таймфреймах с помощью векторизованных операций NumPy и pandas.

9,7 тыс.+106 за неделю1,3 тыс.PythonOtherОбновлён 3 дня назад

Подборка Awesome с библиотеками, статьями, стратегиями, книгами, блогами и курсами по систематической (количественной) торговле.

15,2 тыс.+22 за неделю1,8 тыс.PythonБез лицензииАктивно поддерживаетсяОбновлён в прошлом месяце

Python-инструментарий Goldman Sachs для количественных финансов: оценка деривативов, управление рисками и разработка торговых стратегий.

13,9 тыс.+30 за неделю1,9 тыс.PythonApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён 3 дня назад