Подборка Python- и JavaScript-пакетов для онлайн-прогнозирования временных рядов, оценки ковариации, построения портфелей и black-box-оптимизации, а также исследовательских заметок.
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
Установите пакет из PyPI
pip install quantjourney-bt - 2
Проверьте импорт одной стратегии без учетных данных
./strategy.sh example_weights_01_sma_daily --check - 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
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
Библиотека Python для оптимизации портфелей, построения факторных моделей и управления рисками на основе API scikit-learn.
Pythonic-библиотека для событийного бэктестинга торговых стратегий, поддерживаемый сообществом форк Zipline от Quantopian.
Python-инструментарий для исследования торговых стратегий: он тестирует тысячи идей на разных активах и таймфреймах с помощью векторизованных операций NumPy и pandas.
Подборка Awesome с библиотеками, статьями, стратегиями, книгами, блогами и курсами по систематической (количественной) торговле.
Python-инструментарий Goldman Sachs для количественных финансов: оценка деривативов, управление рисками и разработка торговых стратегий.