polakowo/vectorbt

解決する課題

VectorBTは、従来のバックテストにおける非効率性を解決します。従来の手法では、通常、データバーごとに1つずつ戦略をループ処理するため、大規模なパラメータ最適化やグリッドサーチに時間がかかり、研究者にとって非現実的でした。

仕組み

VectorBTは反復ループの代わりにベクトル化アプローチを採用しています。数千もの戦略設定をNumPy配列に詰め込み、同時に処理します。パフォーマンスを最大化するために、Numbaによるジャストインタイム（JIT）コンパイルを活用し、さらにオプションのRustエンジンを提供することでJITオーバーヘッドを排除し、数時間かかるグリッドサーチを数秒で完了させます。

対象ユーザー

金融研究者、クオンツトレーダー、および複数の資産やタイムフレームにわたって高速な実験や大規模なバックテストを行う必要があるAIエージェント向けに設計されています。

ハイライト

• ベクトル化バックテスト: pandas、NumPy、Numbaを使用して高性能な戦略研究を実現します。
• 大規模パラメータスイープ: 柔軟なブロードキャストをサポートし、数千のウィンドウ組み合わせやランダムな戦略を一度にテストできます。
• 包括的な分析: ドローダウン、勝率、Sharpe/Sortinoレシオなど、詳細なポートフォリオパフォーマンス指標を提供します。
• インタラクティブな可視化: PlotlyおよびJupyter widgetsと統合し、ヒートマップ、散布図、アニメーション化された金融チャートを作成できます。
• ML対応: 機械学習ワークフローのための堅牢性テスト、ウォークフォワード最適化、ラベル生成機能が含まれています。