Vectorbt для начинающих - Полный курс Python

• Курс по векторной компьютерной томографии от Чада.  

• Vector BT - библиотека для тестирования стратегий на Python.  

• Использует распространенные библиотеки с открытым исходным кодом.  

• Начало с простейшей стратегии на 20 строк кода.  

• Создание пользовательских индикаторов с помощью фабрики индикаторов.  

• Оптимизация гиперпараметров для улучшения стратегий.  

• Оптимизация вычислительных ресурсов для обратных тестов.  

• Использование эффективных библиотек и компилятора Numba.  

• Построение графиков и информационных панелей.  

• Введение типов ордеров и стоп-лоссов.  

• Советы по избеганию переобучения и проверка стратегии на разных временных интервалах.  

• Советы по работе с реальными данными и сравнение с контрольной стратегией.  

• Доступ к коду и поддержка в блоге.  

• Создание примера и настройка виртуальной среды.  

• Установка Vector BT и проверка зависимостей.  

• Начало работы с Vector BT и создание первого примера.  

• Для тестирования на истории нужен источник информации и данных.  

• Vector BT поставляется с адаптером yfinance для интеграции с API Yahoo Finance на Python.  

• Создается фрейм данных с ценой биткоина.  

• Формат для криптовалют: актив, затем пара фиатных валют.  

• Данные по индексам могут отсутствовать, что требует удаления нулевых значений.  

• Пример работы с данными о цене биткоина.  

• Установка yfinance для работы с данными.  

• Пример получения данных о цене биткоина с 2014 года.  

• Возможность использования собственных источников данных, таких как CSV-файлы или API.  

• Выбор индикатора RSI для стратегии.  

• Создание переменной rsi и запуск функции для расчета RSI.  

• Настройка параметров для функции RSI.  

• Вызов функции rsi для получения исходных значений RSI.  

• Объяснение, почему распечатка значений RSI не дает точных результатов.  

• Создание серии сигналов входа и выхода для портфеля.  

• Преобразование значений RSI в истинные или ложные значения для сигналов.  

• Использование функций для преобразования значений RSI.  

• Создание серии записей для сигналов входа и выхода.  

• Пример вывода значений записей для проверки.  

• Исправление ошибки в написании записей.  

• Функция RSI проверяет, перешел ли RSI с уровня выше 30 на уровень ниже 30.  

• Это подходит для стратегии пересечения RSI.  

• Важно правильно настроить параметры для корректной работы стратегии.  

• Создание переменной pf для портфеля и установка ее значения на vbt.  

• Предоставление данных о ценах, входах и выходах.  

• Функция исполняет ордера по мере поступления сигналов.  

• Анализ статистических данных портфеля.  

• Доходность стратегии составляет 15%, что является неудовлетворительным результатом.  

• Добавление комиссионных и проскальзывания для более реалистичного моделирования.  

• Построение графиков для анализа сделок и доходности.  

• Сравнение стратегии с другими символами.  

• Оптимизация параметров RSI для улучшения результатов.  

• Добавление данных по другим символам, таким как ETH, XMR и ADA.  

• Анализ доходности и сравнение стратегий на разных символах.  

• Оптимизация параметров для улучшения результатов.  

• Получение данных за разные временные интервалы с помощью YFinance.  

• Указание интервала и диапазона для сбора данных.  

• Пример использования данных за последние три дня.  

• Обзор данных за последние три дня.  

• Указание на точность данных и удаление символов.  

• Важность осторожности при использовании данных.  

• Обработка данных и подключение к индикаторам.  

• Преобразование данных в сигналы для моделирования портфеля.  

• Переход к созданию пользовательских индикаторов.  

• Импорт необходимых библиотек.  

• Получение данных и подготовка временных рядов.  

• Создание пользовательского индикатора на основе RSI.  

• Создание объекта индикатора и указание параметров.  

• Указание входных и выходных данных.  

• Настройка параметров по умолчанию.  

• Объяснение пользовательского индикатора подчеркивания.  

• Установка значения по умолчанию для window.  

• Синтаксис использования индикатора аналогичен встроенным векторам.  

• Определение функции Python для индикатора.  

• Возможность тестирования случайных сделок.  

• Важность формы данных для индикатора.  

• Создание рецепта индикатора с названием, входными данными и выходными данными.  

• Указание фабрики индикаторов на функцию Python.  

• Тестирование значений индикатора.  

• Пример использования базового RSI.  

• Переименование параметра в rsi window.  

• Установка скользящего среднего на 50.  

• Преобразование значений в сигналы true или false.  

• Оптимизация параметров для различных комбинаций.  

• Преобразование значений в массивы numpy.  

• Создание переменной для тренда.  

• Указание условий для покупки и продажи.  

• Проверка значений тренда.  

• Пример с использованием скользящего среднего.  

• Объяснение формата данных и их обработки.  

• Данные по эфириуму и биткоину представлены в виде столбцов.  

• Важно убедиться, что функции могут обрабатывать этот формат.  

• Индикаторы, такие как RSIMA, могут работать с этим форматом.  

• Преобразование данных в сигналы, понятные VBT.  

• Создание портфолио с использованием единственного индикатора.  

• Распечатка статистики портфолио для анализа результатов.  

• Использование функций Pandas для повторной выборки данных.  

• Преобразование одноминутных данных в пятиминутные.  

• Повторное применение функций Pandas для сохранения формата.  

• Преобразование данных в пятиминутный RSI.  

• Сравнение RSI с исходными данными.  

• Проверка правильности выравнивания данных.  

• Сокращение выборки данных до одной минуты для сравнения.  

• Использование метода align для выравнивания данных.  

• Проверка правильности заполнения пустых полей и выравнивания данных.  

• Объединяем данные из одноминутных и пятиминутных столбцов.  

• Используем правильное соединение для выравнивания данных.  

• Проверяем, что данные имеют одинаковое количество строк.  

• Преобразуем данные в numpy для удобства работы.  

• Убеждаемся, что все работает корректно.  

• Объяснение работы фабрики индикаторов.  

• Использование фабрики для создания и тестирования индикаторов.  

• Оптимизация параметров для улучшения стратегий.  

• Использование векторов для тестирования различных комбинаций параметров.  

• Объяснение тепловых карт и объемов для визуализации результатов.  

• Пример использования тепловых карт и объемов для оптимизации параметров.  

• Пример оптимизации параметров на примере индикатора.  

• Тестирование различных значений скользящей средней.  

• Подведение итогов и демонстрация результатов оптимизации.  

• Объяснение, как изменение параметров влияет на эффективность стратегии.  

• Объединили индикаторы RSI и скользящую среднюю с символами.  

• Создали комбинации индикаторов и символов для тестирования.  

• Получили 18 различных комбинаций индикаторов и символов.  

• Добавили параметры входа и выхода для индикаторов.  

• Изменили значения входа и выхода на переменные.  

• Получили 72 различных комбинации входов и выходов.  

• Получили общую доходность для всех комбинаций.  

• Определили максимальную доходность для Bitcoin USD.  

• Фильтровали результаты по символам для других символов.  

• Использование NumPy для генерации массивов значений.  

• Создали массивы значений для индикаторов RSI и скользящей средней.  

• Увеличили количество комбинаций для тестирования.  

• Смоделировали множество комбинаций портфелей.  

• Отдача не улучшилась значительно, несмотря на переобучение.  

• Получили общую доходность и другие показатели через функции Pandas.  

• Использовали тепловую карту для анализа.  

• Ограничили анализ одним символом.  

• Вычислили и визуализировали результаты на графике.  

• Создание фигуры с помощью plotly.  

• Указание значений для x и y координат.  

• Запуск тепловой карты для проверки.  

• Тепловая карта показывает, что скользящая средняя не влияет на доходность.  

• Использование другой переменной для более интересного графика.  

• Добавление ползунка для изменения актива.  

• Использование ползунка для анализа различных активов.  

• Группировка данных по параметрам для построения двумерного графика.  

• Пример с усреднением результатов по различным входам и выходам.  

• Создание тепловой карты для объемов.  

• Указание параметров для объема и ползунка.  

• Запуск и анализ результатов.  

• Обсуждение важности оптимизации параметров для тестирования стратегий.  

• Использование Numpy для тестирования различных переменных.  

• Ускорение вычислений с помощью векторных библиотек.  

• Преимущества использования Numpy для ускорения вычислений.  

• Сравнение производительности Numpy и Pandas.  

• Использование библиотек, написанных на ассемблере для максимальной производительности.  

• Пример оптимизации пользовательского индикатора.  

• Удаление ненужных функций и упрощение кода для ускорения.  

• Использование Numpy для ускорения вычислений.  

• Загрузка данных из CSV-файлов вместо Wi-Fi.  

• Преобразование данных в формат, совместимый с Pandas.  

• Проверка корректности данных и их индексация.  

• Увеличение количества тестов для оценки скорости.  

• Пример с удвоением количества точек входа и выхода.  

• Оценка времени выполнения и сравнение с предыдущим результатом.  

• Замена функции на TA-Lib для значительного ускорения.  

• Установка TA-Lib через пакет pip.  

• Применение оптимизированных функций к другим индикаторам.  

• Убедитесь, что установлены базовые библиотеки tlib.  

• Используйте tlib для замены функции rsi.  

• Используйте Python для импорта tlib и получения справки по индикаторам.  

• Ошибка при использовании tlib: "неправильный размер массива".  

• Решение: использование векторных функций numpy.  

• Пример с использованием векторных функций для ускорения работы.  

• Преобразование кода в машинный код с помощью numpy.  

• Пример использования numpy для ускорения работы.  

• Сравнение производительности различных версий кода.  

• Разделение вычислений на разные разделы для освобождения оперативной памяти.  

• Пример использования циклов для эффективного использования памяти.  

• Пример создания отчетов для сбора результатов.  

• Объединяем результаты обратного тестирования с окном 39.  

• Использование pd.concat для объединения серий.  

• Уменьшение нагрузки на память благодаря пакетной обработке.  

• Использование итераций для уменьшения нагрузки на оперативную память.  

• Выполнение итераций по символам для предотвращения сбоев.  

• Использование библиотек более низкого уровня для ускорения вычислений.  

• Использование plotly в качестве движка построения графиков.  

• Возможность создания информационных панелей и экспорта данных.  

• Возможность подключения к различным графическим движкам.  

• Пример построения скользящей средней на графике свечей.  

• Создание встроенных графиков прибыли, убытков и совокупной прибыли.  

• Возможность построения отдельных графиков по запросу.  

• Построение графиков сделок и заказов.  

• Извлечение заказов из портфолио для анализа.  

• Использование встроенных функций для создания собственных графиков.  

• Формат данных может показаться сложным, но есть хорошая схема.  

• Данные включают идентификатор сделки, размер актива, цену покупки и продажи, сборы и дополнительную информацию.  

• Данные можно извлечь и сохранить в текстовом файле для использования в других программах.  

• Сделки можно извлечь из Vector BT и сохранить в виде массива записей.  

• Доступ к данным можно получить через параметр массива записей.  

• Пример извлечения данных из сделок и их отображения.  

• Возможность построения пользовательских диаграмм с помощью Plotly.  

• Пример построения графика цены BTC с использованием Plotly.  

• Настройка цвета и названия линий на графике.  

• Добавление скользящих средних на график.  

• Настройка цвета и названия для медленной и быстрой скользящих средних.  

• Пример построения графика с использованием скользящих средних.  

• Построение точек входа и выхода на графике.  

• Пример использования маркеров входа и выхода для отображения сигналов.  

• Визуальная проверка стратегии на графике.  

• Возможность изменения темы графика с помощью встроенных тем Plotly.  

• Примеры использования тем light, seaborn и dark.  

• Графики можно настроить по размеру и внешнему виду.  

• Можно изменить размеры графиков в пикселях.  

• Пример использования Plotly для создания диаграмм с одним графиком.  

• Удаление ненужных графиков для создания новых.  

• Использование функции точечной графики для создания нескольких графиков.  

• Переопределение объекта subplots для создания графиков.  

• Создание графиков с помощью функции построения графика.  

• Определение пустых мест для графиков в подзаголовках.  

• Пример создания графика цены биткоина с помощью Plotly.  

• Добавление графиков скользящих средних с помощью Plotly.  

• Настройка цвета и других параметров графиков.  

• Возможность построения нескольких графиков на одной панели.  

• Возможность построения графиков входов и выходов.  

• Использование аргументов trace keywords для указания данных.  

• Возможность создания сложных графиков с использованием Plotly.  

• Точечные графики используются для отображения маркеров входа и выхода.  

• Цвета могут быть искажены из-за использования зеленого цвета.  

• Можно добавлять линии и подчеркивания для улучшения визуализации.  

• Добавление линий и подчеркиваний для отображения значений.  

• Возможность изменять цвет и ширину линий.  

• Возможность добавлять комментарии и фигуры для улучшения визуализации.  

• Использование функции plotly subplot для добавления столбцов в уравнение.  

• Настройка количества строк и столбцов для создания системы 2 на 10.  

• Корректировка номеров строк и столбцов для правильного расположения графиков.  

• Поддержка различных типов заказов: длинные, короткие, стоп-лоссы и трейлинг-стопы.  

• Возможность фиксировать прибыль при достижении определенного процента.  

• Использование функции "Сигналы подчеркивания" для создания различных стратегий.  

• Переход к документации vector b для получения подробной информации о функциях и параметрах.  

• Пример использования функции "Сигналы подчеркивания" для создания простых стратегий.  

• Демонстрация работы с различными типами заказов и параметрами.  

• Простота использования функций для создания различных стратегий.  

• Возможность комбинировать пользовательские индикаторы и различные типы заказов.  

• Возможность настройки и тестирования стратегий для достижения лучших результатов.  

• Открытие длинной позиции и закрытие ее с убытком.  

• Добавление стоп-лосса на уровне 0,5% для предотвращения больших потерь.  

• Использование параметра sl\_stop для настройки стоп-лосса.  

• Возможность установки разных значений стоп-лосса для каждого бара.  

• Пример использования индикатора объема для определения осторожности.  

• Стоп-лосс помог избежать значительных убытков.  

• Установка тейк-профита на уровне 0,001%.  

• Пример стратегии с небольшими прибылями и большими убытками.  

• Преобразование стоп-лосса в трейлинг-стоп-лосс.  

• Возможность указания стоп-цен и выбора ориентира для стоп-лосса.  

• Варианты выхода из позиции после достижения стоп-лосса: "закрыть", "уменьшить", "обратить вспять".  

• Пример использования "обратного хода" для изменения позиции при достижении стоп-лосса.  

• Установка коротких входов и выходов для открытия и закрытия коротких позиций.  

• Пример настройки стратегии с использованием RSI для открытия и закрытия позиций.  

• Перестановка параметров для соответствия примеру быстрого запуска.  

• Портфолио предназначено для коротких позиций.  

• Стратегия хорошо работает на падающем рынке.  

• Проблемы при росте цены.  

• Возможность использования длинных и коротких позиций.  

• Конфликт направлений при одновременном входе в длинную и короткую позиции.  

• Решение конфликтов направлений в режиме перечисления.  

• Перечисление режимов конфликтов направлений.  

• Выбор между коротким и длинным входом.  

• Варианты закрытия и изменения позиции.  

• Возможность накопления позиций при нескольких сигналах на покупку.  

• Пример использования накоплений в векторе bt.  

• Проверка стратегий на соответствие реальности.  

• Переобучение моделей и его последствия.  

• Методы снижения вероятности переобучения.  

• Разделение данных на временные интервалы.  

• Сравнение распределения прибыли с случайными стратегиями.  

• Использование прямоугольных графиков для сравнения.  

• Создание файла windows.py для сравнения результатов.  

• Импорт необходимых библиотек.  

• Сбор данных о цене BTC.  

• Установка временных меток начала и окончания данных.  

• Использование функции для расчета временных интервалов.  

• Использование встроенной функции для разделения данных на временные интервалы.  

• Настройка параметров для количества окон и длины диапазона.  

• Показ различных объектов и свечей в окнах.  

• Настройка фрейма данных с данными и окнами.  

• Оптимизация функции RSI с использованием встроенных функций.  

• Настройка входных и выходных данных для индикатора.  

• Генерация параметров для индикатора.  

• Запуск индикатора с использованием данных о ценах.  

• Настройка сигналов выхода и закрытие позиций.  

• Подключение индикатора к стандартному портфелю сигналов.  

• Оптимизация параметров с использованием тепловой карты.  

• Визуализация данных на тепловой карте.  

• Введение четвертой переменной - уровня ползунка.  

• Название переменной по умолчанию - разделенный символ подчеркивания idx.  

• Пример вывода для простого графика объема.  

• Обнаружение ошибки из-за несовпадения размеров входов и выходов.  

• Увеличение размера шага для ускорения загрузки.  

• Исправление ошибки путем добавления знака подчеркивания перед значениями.  

• Использование тепловой карты для оптимизации параметров.  

• Демонстрация изменения оптимального параметра с течением времени.  

• Важность тестирования стратегии в разных рыночных условиях.  

• Группировка данных по окнам для получения агрегированных результатов.  

• Пример использования group by для усреднения общей доходности.  

• Важность избегания переобучения при использовании большого количества окон.  

• Сравнение производительности индикаторов со случайным портфолио.  

• Использование различных параметров для проверки стратегии.  

• Определение оптимальных параметров для стратегии.  

• Построение прямоугольного графика для отображения результатов.  

• Анализ распределения доходов с помощью квартилей.  

• Демонстрация стабильности доходов, но с небольшими потерями.  

• Создание случайного индикатора для сравнения с оптимизированным rsi.  

• Построение графика для обоих индикаторов.  

• Закомментируем график, так как пока нечего строить.  

• Копируем код для RSI и изменяем его для случайной выборки.  

• Вводим один параметр - индекс, который будет случайным числом от 0 до 1.  

• Возвращаем случайный массив нулей и единиц для обозначения покупок и продаж.  

• Изменяем название функции на "random signal" и устанавливаем индекс по умолчанию.  

• Устраняем ошибку, связанную с несоответствием возвращаемого значения.  

• Добавляем размер входных данных для обеспечения их соответствия.  

• Показываем, как выглядит рандомизированная торговля.  

• Демонстрируем, что рандомизация стабильно теряет около 0,5% в день.  

• Раскомментируем код для RSI и создаем новый фрейм данных для сравнения.  

• Показываем, что рандомизация работает лучше, чем RSI.  

• Убедительная просьба проверить настройки портфолио.  

• Урок завершен, автор надеется, что вы что-то почерпнули и узнали о векторе и создании прибыльных стратегий.  

• Контактные данные и ссылки на полный код доступны в описании.