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Backtesting.py

Backtest -Handelsstrategien mit Python.

Projektwebsite + Dokumentation

Installation

 $ pip install backtesting

Verwendung

 from backtesting import Backtest , Strategy
from backtesting . lib import crossover

from backtesting . test import SMA , GOOG


class SmaCross ( Strategy ):
    def init ( self ):
        price = self . data . Close
        self . ma1 = self . I ( SMA , price , 10 )
        self . ma2 = self . I ( SMA , price , 20 )

    def next ( self ):
        if crossover ( self . ma1 , self . ma2 ):
            self . buy ()
        elif crossover ( self . ma2 , self . ma1 ):
            self . sell ()


bt = Backtest ( GOOG , SmaCross , commission = .002 ,
              exclusive_orders = True )
stats = bt . run ()
bt . plot ()

Führt zu:

 Start                     2004-08-19 00:00:00
End                       2013-03-01 00:00:00
Duration                   3116 days 00:00:00
Exposure Time [%]                       94.27
Equity Final [$]                     68935.12
Equity Peak [$]                      68991.22
Return [%]                             589.35
Buy & Hold Return [%]                  703.46
Return (Ann.) [%]                       25.42
Volatility (Ann.) [%]                   38.43
Sharpe Ratio                             0.66
Sortino Ratio                            1.30
Calmar Ratio                             0.77
Max. Drawdown [%]                      -33.08
Avg. Drawdown [%]                       -5.58
Max. Drawdown Duration      688 days 00:00:00
Avg. Drawdown Duration       41 days 00:00:00
# Trades                                   93
Win Rate [%]                            53.76
Best Trade [%]                          57.12
Worst Trade [%]                        -16.63
Avg. Trade [%]                           1.96
Max. Trade Duration         121 days 00:00:00
Avg. Trade Duration          32 days 00:00:00
Profit Factor                            2.13
Expectancy [%]                           6.91
SQN                                      1.78
Kelly Criterion                        0.6134
_strategy              SmaCross(n1=10, n2=20)
_equity_curve                          Equ...
_trades                       Size  EntryB...
dtype: object

Weitere Nutzungsbeispiele finden Sie in der Dokumentation.

Merkmale

• Einfache, gut dokumentierte API
• Schnelle Ausführung
• Eingebauter Optimierer
• Bibliothek mit komponierbaren Basisstrategien und Versorgungsunternehmen
• Indikator-Bibliothek-Agnostiker
• Unterstützt jedes Finanzinstrument mit Candlestick -Daten
• Detaillierte Ergebnisse
• Interaktive Visualisierungen

Käfer

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Alternativen

In Alternatives.md finden Sie eine Liste alternativer Python -Backtesting -Frameworks und verwandte Pakete.