基于 Python 的事件驱动回测库,用于验证交易策略,是 Quantopian Zipline 的社区维护分支。
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本页只介绍开源项目,不构成投资建议。交易和投资可能造成亏损,使用前请自行评估风险,并遵守当地法律法规。
这是什么?
VectorBT 是一个用于交易研究的 Python 库,覆盖从行情数据探索、指标与信号构建,到投资组合模拟和交易、手续费、回撤、绩效统计分析的完整流程。计算基于 NumPy 数组并借助 Numba 加速,可选的 Rust 引擎为部分操作提供预编译内核,几行 Python 代码即可完成大规模参数扫描。
API 围绕 pandas 对象设计,提供自定义访问器,并支持多资产与参数网格的灵活广播。结果可通过 Plotly 图表、Jupyter 组件和浏览器仪表盘交互查看。内置的数据获取、合成时间序列生成,以及滚动前向优化和机器学习标签生成等功能,也便于搭建研究流程。
该项目是 VectorBT PRO 的社区版,PRO 版本额外提供并行计算、更多数据接入、限价单和杠杆等功能。
核心功能
- 01基于 pandas、NumPy 和 Numba 的向量化回测
- 02可选的预编译 Rust 引擎,用于部分运算
- 03分析交易、回撤和绩效统计的投资组合工具
- 04灵活的广播机制,可批量扫描大规模参数网格
- 05基于 Plotly 的交互式图表与 Jupyter 组件
适用场景
- 在历史价格上比较成千上万组均线或指标参数组合
- 跨多个资产评估信号质量与交易期望值
- 在策略上线前进行滚动前向优化
- 为基于价格数据的机器学习模型生成标签
快速上手
- 1
从 PyPI 安装 vectorbt
pip install -U vectorbt - 2
可选:安装全部集成(TA-Lib、Pandas TA 等)
pip install -U "vectorbt[full]"
使用前须知
- 许可证为 Fair Code,并非标准的 OSI 开源许可证,商业使用前请查看 LICENSE.md 条款。
- 社区版缺少 PRO 版功能,例如并行化、限价单、杠杆和投资组合优化。
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常见问题
- vectorbt 是什么?
- 基于 Python 的量化交易研究工具包,用向量化计算批量回测成千上万种策略思路。 VectorBT 是一个用于交易研究的 Python 库,覆盖从行情数据探索、指标与信号构建,到投资组合模拟和交易、手续费、回撤、绩效统计分析的完整流程。计算基于 NumPy 数组并借助 Numba 加速,可选的 Rust 引擎为部分操作提供预编译内核,几行 Python 代码即可完成大规模参数扫描。
- vectorbt 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- vectorbt 以 Other 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- vectorbt 还在维护吗?
- 活跃维护中。vectorbt 最近一次提交是在 2026年11月3日。
- vectorbt 适合用来做什么?
- 在历史价格上比较成千上万组均线或指标参数组合 跨多个资产评估信号质量与交易期望值 在策略上线前进行滚动前向优化 为基于价格数据的机器学习模型生成标签
- vectorbt 怎么安装和运行?
- 从 PyPI 安装 vectorbt: pip install -U vectorbt 可选:安装全部集成(TA-Lib、Pandas TA 等): pip install -U "vectorbt[full]"
- 在哪里获取 vectorbt?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/polakowo/vectorbt
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
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