Фреймворк на Go для создания, тестирования на исторических данных и запуска торговых ботов на нескольких криптобиржах.
tradingstrategy-ai/trading-strategy
Python-фреймворк для бэктестинга и торговли алгоритмическими стратегиями на децентрализованных биржах с ончейн-рыночными данными.
- Звёзды
- 383
- Форки
- 63
- Открытые issues
- 10
- Последний коммит
- 11 дней назад
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?
Trading Strategy — это Python-фреймворк для алгоритмической торговли на децентрализованных биржах (DEX). Он позволяет скачивать наборы данных о рынках DeFi, которые можно использовать как для бэктестинга стратегий, так и для торговли в реальном времени.
Стратегии обычно разрабатывают и тестируют на исторических данных в Jupyter Notebook. Фреймворк поддерживает такие блокчейны, как Ethereum, Binance Smart Chain и Polygon, и получает торговые данные с DEX, включая SushiSwap, QuickSwap и PancakeSwap. Источником ценовых данных служит Trading Strategy Protocol.
Основной пакет `trading-strategy` работает только с данными; для исполнения автоматических сделок нужен отдельный пакет trade-executor. Проект также позволяет развертывать стратегии в виде смарт-контрактных хранилищ, в которые пользователи могут вкладывать средства со своих кошельков.
Ключевые возможности
- 01Скачивает наборы данных о рынках децентрализованных финансов для бэктестинга и торговли в реальном времени.
- 02Поддерживает Ethereum, Binance Smart Chain и Polygon.
- 03Получает торговые данные с DEX, таких как SushiSwap, QuickSwap и PancakeSwap.
- 04Интегрируется с Jupyter Notebook для разработки стратегий и анализа данных.
- 05Позволяет развертывать стратегии в виде смарт-контрактных хранилищ.
Сценарии использования
- Анализ инвестиционных возможностей на децентрализованных биржах.
- Создание и бэктестинг торговых алгоритмов для торговли на DEX.
- Публикация торговой стратегии в виде ончейн-хранилища, в которое пользователи могут вкладывать средства.
Быстрый старт
- 1
Установите пакет с помощью pip (с дополнительной опцией direct-feed).
pip install "trading-strategy[direct-feed]" - 2
Чтобы сделать первые шаги, изучите репозиторий и документацию Getting Started.
Что важно знать
- Требуется Python 3.10.
- Пакет trading-strategy предоставляет только загрузку данных; для автоматической торговли нужен отдельный пакет trade-executor.
- Лицензия AGPL-3.0 — это лицензия с авторским левом, которая налагает обязательства при использовании по сети.
Темы
Частые вопросы
- Что такое trading-strategy?
- Python-фреймворк для бэктестинга и торговли алгоритмическими стратегиями на децентрализованных биржах с ончейн-рыночными данными. Trading Strategy — это Python-фреймворк для алгоритмической торговли на децентрализованных биржах (DEX). Он позволяет скачивать наборы данных о рынках DeFi, которые можно использовать как для бэктестинга стратегий, так и для торговли в реальном времени.
- trading-strategy можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- trading-strategy распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Other. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- trading-strategy всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в trading-strategy — 28 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать trading-strategy?
- Анализ инвестиционных возможностей на децентрализованных биржах. Создание и бэктестинг торговых алгоритмов для торговли на DEX. Публикация торговой стратегии в виде ончейн-хранилища, в которое пользователи могут вкладывать средства.
- Как установить trading-strategy?
- Установите пакет с помощью pip (с дополнительной опцией direct-feed).: pip install "trading-strategy[direct-feed]" Чтобы сделать первые шаги, изучите репозиторий и документацию Getting Started.
- Где скачать trading-strategy?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/tradingstrategy-ai/trading-strategy
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Примеры Jupyter-ноутбуков для разработки и бэктестинга алгоритмических торговых стратегий на данных DEX, DeFi и Binance CEX с Trading Strategy SDK.
Python-инструментарий для исследования торговых стратегий: он тестирует тысячи идей на разных активах и таймфреймах с помощью векторизованных операций NumPy и pandas.
Python-фреймворк для количественной торговли: описание стратегий, векторный и событийный бэктестинг, дашборды с результатами и торговля на бумажном или реальном счёте.
Сопутствующий код к книге Machine Learning for Trading (3-е издание): полный рабочий процесс от получения данных до реальной торговли.
Открытый фреймворк для разработки, бэктестинга и запуска автоматических маркет-мейкинговых и торговых ботов на централизованных и децентрализованных криптобиржах.