backtrader — это библиотека на языке Python для разработки, тестирования и выполнения торговых стратегий. Она предоставляет инфраструктуру для исторического бэктестинга, анализа производительности и запуска стратегий в реальном времени с возможностью подключения к различным источникам рыночных данных и брокерским интерфейсам. Проект ориентирован на гибкость: пользователи могут описывать правила входа и выхода, управлять риском, комбинировать индикаторы и работать с несколькими временными интервалами.
Исторически библиотека получила распространение среди трейдеров и исследователей как свободный инструмент с открытым кодом, способствовавший стандартизации подходов к бэктестингу в Python-экосистеме. Документация и сообщество предоставляют примеры использования для типичных задач: загрузки исторических серий, построения кастомных индикаторов, оптимизации параметров и экспортирования результатов анализа. Если подробная официальная история или структура проекта недоступны, это отражает ограниченность публичной документации, однако общая функциональность и сценарии применения описываются широко в открытых источниках и практических руководствах.
- Поддержка исторических данных: работа с несколькими форматами временных рядов, импорт OHLCV и дополнительных полей.
- Мульти-таймфреймы: одновременная обработка и согласование данных с разных таймфреймов для одной стратегии.
- Индикаторы и осцилляторы: встроенные индикаторы и возможность создания пользовательских технических индикаторов.
- Стратегии и сигналы: объектная модель для определения правил торговли, обработки ордеров и управления позициями.
- Оптимизация параметров: средства для перебора и оценки сочетаний параметров стратегий с анализом результатов.
- Комиссии и проскальзывание: моделирование транзакционных издержек и влияния исполнения на результат.
- Интеграция с брокерами и провайдерами данных: возможность подключения к внешним источникам данных и ордер-менеджерам для лайв-трейдинга.
- Аналитика и отчёты: сбор метрик производительности, кривых доходности, показателей риска и операций.
- Модульность и расширяемость: проект построен так, чтобы пользователи могли расширять компоненты, добавлять новые типы данных и аналитики.
- Сообщество и примеры: набор практических примеров, сценариев и обсуждений, облегчающих освоение и внедрение библиотеки.