polakowo/vectorbt
NumPy와 Numba로 가속화된 벡터 기반 백테스팅 엔진으로 수천 개 전략을 동시에 검증
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중간맛 분석
스택: Python(pandas, NumPy, Numba) + 선택적 Rust 엔진 + Plotly
난이도: 중상(벡터화 사고와 numpy 이해 필요)
바로 쓸 수 있는가: 설치 후 간단한 예제는 5분 내 실행 가능. 보유 데이터(from_holding), 진입/퇴출 신호(from_signals), 난수 생성(from_random_signals) 등으로 빠르게 시작
데모: 이중 SMA 크로스오버 10,000개 조합을 3개 암호화폐에 테스트해 히트맵으로 시각화하는 예제 제공. 포트폴리오 수익률, 드로다운, 거래 통계 등 상세 분석 지원
이런 레포예요
이럴 때 쓰면 좋아요
- 2000+ 회고 최적화 매개변수 조합을 몇 초 내에 검증해 최적 전략 발굴
- 3개 이상 자산에 걸친 동시 백테스팅으로 포트폴리오 성과 비교 분석
- 머신러닝 모델 학습용 라벨 자동 생성 및 보행식(walk-forward) 성과 평가
핵심 기능
벡터화된 대규모 병렬 백테스팅 (수천 조합 동시 처리)Numba/Rust 가속화로 기존 대비 1000배 이상 빠른 실행포트폴리오 거래·드로다운·수익률 상세 분석 및 Plotly 대시보드
대안 대비 차별점
단순 백테스팅을 넘어 AI 에이전트 워크플로우·ML 라벨 생성·걷기식 최적화까지 지원하는 연구 중심 벡터화 엔진으로, 같은 시간에 BackTrader 대비 1000배 이상 많은 전략 조합을 검증할 수 있습니다.
준비물
- Python 3.8 이상
- pandas
- NumPy
바로 시작하기
- vectorbt 설치
pip install -U vectorbt
- 옵션: Rust 엔진 추가
pip install -U "vectorbt[rust]"
- Python에서 기본 예제 실행
import vectorbt as vbt
import numpy as np
# BTC-USD 데이터 다운로드 (2014년부터)
data = vbt.YFData.download("BTC-USD")
price = data.get("Close")
# 단순 보유 포트폴리오 (초기 자금 $100)
pf = vbt.Portfolio.from_holding(price, init_cash=100)
print(pf.total_profit())
- SMA 크로스오버 전략 테스트
# 빠른(10) 및 느린(50) 이동평균
fast_ma = vbt.MA.run(price, 10)
slow_ma = vbt.MA.run(price, 50)
# 진입/퇴출 신호
entries = fast_ma.ma_crossed_above(slow_ma)
exits = fast_ma.ma_crossed_below(slow_ma)
# 포트폴리오 백테스트
pf = vbt.Portfolio.from_signals(price, entries, exits, init_cash=100)
print(pf.total_profit())
- 전략 성과 분석
print(pf.stats())
- 결과 시각화
fig = pf.plot()
fig.show()
별 추이 · 7일
8,105+68 / 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
따라 하기 좋음샘플 점수 48/100
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2017년 생성
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