Primeiros Passos com o vectorbt

O que é o vectorbt?

VectorBT é uma biblioteca Python de código aberto para análise quantitativa e backtesting. O intuito da biblioteca é auxiliar na construção de trading algorítmico e na realização de backtesting de estratégias de investimento. Neste artigo realizaremos uma breve introdução da biblioteca.

O vectorbt apresenta-se como uma ótima ferramentas para traders e analistas quantitativos, que desejam criar estratégias de investimento e verificar, através do backstesting, a performance dos indicadores, regras e algoritmos utilizados.

De acordo com a definição no site da biblioteca, o vectorbt define-se como uma diferencial de outras bibliotecas por operar inteiramente em objetos pandas e NumPy, sendo acelerado pelo Numba para analisar qualquer dado com velocidade e escala, permitindo testar milhares de estratégias em questão de segundos.

Além disso, integra também o Plotly e Jupyter Widgets, entregando a possibilidade de construção de gráficos complexos e painéis semelhantes ao Tableau.

Quais os features do vectorbt?

Com o vectorbt, podemos:
  • Testar estratégias em apenas algumas linhas de código Python.
  • Desfrutar do melhor de dois mundos: o ecossistema do Python e a rapidez do C.
  • Manter total controle sobre a execução e seus dados (ao contrário de serviços baseados na web, como o TradingView).
  • Otimizar a estratégia de negociação em relação a muitos parâmetros, ativos e períodos de uma só vez.
  • Descobrir padrões ocultos nos mercados financeiros.
  • Analisar séries temporais e criar novas características para modelos de aprendizado de máquina.
  • Visualizar o desempenho da estratégia usando gráficos interativos e painéis (tanto no Jupyter quanto no navegador).
  • Obter e processar dados periodicamente, enviar notificações pelo Telegram e muito mais.

Exemplo básico

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Mostramos abaixo como criar uma estratégia de trading usando o vectorbt. Com o vectorbt podemos:
  •  Coletar os dados
  •  Criar regras conforme indicadores
  •  Obter o resultado de ganhos da estratégia
  •  Criar gráficos e tabelas úteis para a avaliação da estratégia
Iniciamos com uma estratégia simples com o RSI (Relative Strength Index) a partir dos dados do preço de fechamento da ação PETR4 no período de jan/2019 até dez/2021. Os dados são utilizados em periodicidade diária.
Abaixo apresentamos o gráfico (que é interativo dentro do Notebook) do backtesting da estratégia utilizada.

Criando indicadores customizados

Neste segundo exemplo, criamos uma estratégia para o Bitcoin (em USD) na periodicidade de minutos. Definimos uma função customizada para a regra de trading, isto é, usamos o RSI e a Média Móvel Simples (MA) para definir as regras de entrada e saída. Em seguida, verificamos o backtesting da estratégia.
Abaixo apresentamos o gráfico (que é interativo dentro do Notebook) do backtesting da estratégia utilizada.

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