PyAlgoTrade — это библиотека на языке Python, предназначенная для разработки, тестирования и развертывания алгоритмических торговых стратегий. Проект фокусируется на предоставлении инструментов для исторического бэктестинга, анализа результатов и организации потоков данных для симуляции рыночных условий. Библиотека ориентирована на трейдеров и разработчиков, которые хотят автоматически проверять идеи на исторических данных и оценивать поведение стратегий при разных параметрах рынка.
Исторические сведения о проекте ограничены: PyAlgoTrade существовал как открытое программное обеспечение, доступное сообществу разработчиков, и использовался в образовательных и исследовательских целях. В случае отсутствия актуальной информации о текущем статусе разработки, в тексте вместо точных дат или версий приведено описание типичных возможностей и архитектурных решений, характерных для подобных библиотек.
- Бэктестинг: поддержка пошагового проигрывания исторических котировок, учёт комиссий и проскальзывания, фиксация сделок и вычисление ключевых метрик производительности.
- Стратегии и сигналы: модульная структура для реализации торговых стратегий, генерация торговых сигналов на основе индикаторов и правил управления риском.
- Индикаторы и анализ: набор стандартных технических индикаторов и средств для расчёта пользовательских индикаторов и статистических показателей.
- Paper-trading: возможность симуляции реальной торговли в режиме «бумажного» счёта для тестирования исполнения и логики управления ордерами без воздействия на реальные средства.
- Интеграция с реальной торговлей: абстракция для подключения брокерских API или шлюзов исполнения, позволяющая адаптировать стратегии для работы на реальных рынках.
- Обработка данных: механизмы загрузки, кэширования и предобработки рыночных данных, поддержка форматов исторических котировок и таймфреймов.
- Мониторинг и отчёты: инструменты для генерации отчётов по результатам бэктестов, включая графики производительности, сводные показатели риска и доходности.
- Расширяемость: архитектура, позволяющая добавлять пользовательские компоненты — индикаторы, стратегии, источники данных и подключения к брокерам.
- Тестирование параметров: средства для параметрического поиска и оптимизации параметров стратегии с целью оценки чувствительности и стабильности поведения.
- Сообщество и примеры: обычно библиотеки такого класса сопровождаются примерами использования и демонстрационными стратегиями для быстрого старта разработки.