NumPy와 Numba를 활용해 수천 개의 거래 전략을 동시에 백테스트하는 초고속 벡터화 라이브러리
중간맛 분석
스택: Python 기반 pandas, NumPy, Numba + 선택적 Rust 엔진 | 난이도: 중상(벡터화 개념 필요) | 바로 쓸 수 있나: 예, pip으로 즉시 설치 후 몇 줄 코드로 백테스트 가능 | 데모: BTC 보유 수익 계산, 이중 SMA 크로스오버 전략, 10,000개 윈도우 조합 격자 탐색, 포트폴리오 통계 및 인터랙티브 히트맵/차트 제공
이런 레포예요
이럴 때 쓰면 좋아요
- 수백 개 이상의 거래 전략 설정을 격자 탐색으로 빠르게 평가하기
- 암호화폐, 주식, 선물 등 다중 자산 포트폴리오 성능 분석
- 머신러닝 모델을 위한 거래 신호 생성 및 워크포워드 검증
핵심 기능
대안 대비 차별점
행 단위 루핑 없이 행렬 연산으로 수천 전략을 동시 실행하므로, 기존 백테스트 도구보다 수십~수백 배 빠르고 대규모 격자 탐색에 최적화됨
먹어본 사람들
실제로 차려 먹어본 손님들의 흔적이에요 — 한마디와 완주 인증 모두 검수 후 공개돼요.
이 레포, 해먹는 법
처음 오셨어요? 어렵지 않아요 — 위에서 아래로 따라 하면 내 컴퓨터에 이 레포를 차려서 바로 맛볼 수 있어요.
준비물
- Python 3.6+
- pandas
- NumPy
- Numba
- Plotly (시각화용)
바로 차려먹기Python (uv)
깃밥이 레포 구조를 확인하고 만든 실행 명령이에요. 터미널에 붙여넣으면 받기부터 실행까지 한 번에 진행돼요.
git clone --depth 1 https://github.com/polakowo/vectorbt.git && cd vectorbt && uv sync
uv가 없다면: brew install uv · 실행 명령은 README를 확인하세요.
코드는 내 컴퓨터에서 실행돼요 — 처음 보는 레포라면 내용을 한번 훑어보고 실행하는 습관을 추천해요.
README가 안내하는 자세한 단계 보기
- VectorBT 설치
pip install -U vectorbt
- (선택) Rust 엔진 추가
pip install -U "vectorbt[rust]"
- Python 코드에서 데이터 다운로드 및 보유 수익 계산
import vectorbt as vbt
data = vbt.YFData.download("BTC-USD")
price = data.get("Close")
pf = vbt.Portfolio.from_holding(price, init_cash=100)
print(pf.total_profit())
- 이중 SMA 크로스오버 전략 실행
fast_ma = vbt.MA.run(price, 10)
slow_ma = vbt.MA.run(price, 50)
entries = fast_ma.ma_crossed_above(slow_ma)
exits = fast_ma.ma_crossed_below(slow_ma)
pf = vbt.Portfolio.from_signals(price, entries, exits, init_cash=100)
print(pf.total_profit())
- 포트폴리오 통계 확인
print(pf.stats())
- 결과 시각화
pf.plot().show()
깃밥트라이로 맛보기
받아보기 귀찮고 살짝 불안했다면 — 안전 스캔부터 설치까지 터미널 한 줄로 끝나요.
터미널에 붙여넣으면 깃밥 안전 스캔 → 격리 폴더 clone → 설치 → 실행법 안내까지 자동이에요. 처음이어도 괜찮아요 — 이 한 줄이 전부예요.
npx gitbap-try polakowo/vectorbt
Node.js만 있으면 설치 없이 실행돼요 · 깃밥트라이가 뭐예요? →
별 추이 · 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2017년 생성
「투자·금융」 이런 레포, 매주 받아보실래요?
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내 레포인가요? README에 깃밥 배지 달기
[](https://www.gitbap.com/r/polakowo/vectorbt)🔌 클로드에서 바로 써보기 — 깃밥 연결하는 법
깃밥을 클로드에 연결하면 이런 레포를 클로드·커서·Codex에서 바로 찾고 체험할 수 있어요.
클로드 설정 → 커넥터에 이 주소를 붙여넣기.
https://www.gitbap.com/api/mcp플러그인을 설치하면 /gitbap-trending·/gitbap-try 슬래시 커맨드로 레포를 그 자리에서 체험. Claude Code에서 아래 두 줄을 차례로 실행하세요.
/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork/plugin install gitbap-cowork@gitbapAI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기