edtechre/pybroker
Developer toolsЭта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале. Открыть оригинал
Алгоритмическая торговля на Python с машинным обучением
Обзор
Хотите ли вы улучшить свои торговые стратегии с помощью Python и машинного обучения? это фреймворк на Python, предназначенный для разработки алгоритмических торговых стратегий с акцентом на стратегии с использованием машинного обучения. С помощью PyBroker вы можете легко создавать и дорабатывать торговые правила, создавать мощные модели и получать ценные сведения о эффективности вашей стратегии. * Сверхбыстрый движок обратного тестирования, встроенный в NumPy и ускоренный с помощью Numba. * Простое создание торговых правил и моделей для выполнения на нескольких инструментах. * Интеграция торговых сигналов на нескольких временных интервалах, включая ежедневные, еженедельные и ежемесячные. * Доступ к историческим данным от Alpaca, Yahoo Finance, AKShare или вашего собственного поставщика данных. * Обучение моделей и бэктестирование с использованием Walkforward Analysis, который моделирует, как стратегия будет работать в реальной торговле. * Надёжные торговые метрики с использованием случайного бутстрэппинга) для получения более точных результатов.
Обзор (машинный перевод)
Алгоритмическая торговля на Python с машинным обучением
Хотите ли вы улучшить свои торговые стратегии с помощью Python и Машинное обучение? PyBroker — это фреймворк на Python Разработаны для разработки алгоритмических торговых стратегий с акцентом на стратегии, использующие машинное обучение. С помощью PyBroker вы можете легко создавать и Оттачивайте правила торговли, создавайте мощные модели и получайте ценные знания Эффективность вашей стратегии.
Ключевые особенности
- Сверхбыстрый движок для обратного тестирования, встроенный в NumPy и ускорённый с помощью Numba.
- Простое создание торговых правил и моделей исполнения между несколькими инструментами.
- Интеграция торговых сигналов в нескольких временных интервалах, включая ежедневный, еженедельный и ежемесячный.
- Доступ к историческим данным от Alpaca, Yahoo Finance, AKShare или от вашего собственного поставщика данных.
- Обучение и обратное тестирование модели с использованием анализа Walkforward, который моделирует, как стратегия будет работать во время реальной торговли.
- Надёжные торговые метрики, использующие рандомизированный бутстрэппинг) для получения более точных результатов.
- Оптимизация параметров с помощью Optuna для выбора лучших параметров стратегии.
Эта страница переведена автоматически. Технические детали смотрите в оригинале.
README
Показан фрагмент оригинального README. Открыть оригинал.
Algorithmic Trading in Python with Machine Learning
Are you looking to enhance your trading strategies with the power of Python and machine learning? PyBroker is a Python framework designed for developing algorithmic trading strategies, with a focus on strategies that use machine learning. With PyBroker, you can easily create and fine-tune trading rules, build powerful models, and gain valuable insights into your strategy’s performance.
Key Features
- A super-fast backtesting engine built in NumPy and accelerated with Numba.
- Easy creation of trading rules and models for executing across multiple instruments.
- Integration of trading signals across multiple time intervals, including daily, weekly, and monthly.
- Access to historical data from Alpaca, Yahoo Finance, AKShare, or from your own data provider.
- Model training and backtesting using Walkforward Analysis, which simulates how the strategy would perform during actual trading.
- Reliable trading metrics that use randomized bootstrapping to provide more accurate results.
- Parameter optimization with Optuna to select the best strategy parameters.
- Caching of downloaded data, indicators, and models to speed up your development process.
Рекомендуемые инструменты
Попробуйте другой запрос или уберите фильтр.
Установка
npx skillfish add edtechre/pybroker