Backtest: optymalizator i backtester strategii handlowych

W tradingu łatwo przyjąć udany odcinek historii za działającą strategię. Aby uczciwie sprawdzić pomysł, stworzyłem backtester z optymalizatorem: bierze historyczne świece, liczy sygnały, symuluje transakcje i szuka parametrów, które nie łamią się przy niewielkiej zmianie rynku. Na wyjściu widać główną rzecz: strategia naprawdę ma przewagę czy tylko dobrze wygląda na jednym kawałku danych.

Co w środku:
- 13 wskaźników na jeden kontrakt (Power Engine). Sygnały zredukowane do jednego formatu, tryb wyjścia jeden - Zero Exit.
- Ponad 40 metryk: krzywa kapitału, MTM, MAE/MFE, PnL, drawdown, transakcje, prowizje, swapy.
- Grid-optymalizator z ograniczeniami, punktami kontrolnymi i przywracaniem. Patrzy nie tylko na szczyt, ale także na sąsiednie parametry, aby ustawienia nie łamały się przy zmianie okresu.
- Macierz wyników: 13 wskaźników na 5 grup interwałów czasowych, razem 65 stref weryfikacji.
- 13 wzorcowych testów golden, aby zmiany w kodzie nie łamały obliczeń niezauważalnie.

Wyniki leżą w PostgreSQL, na górze działa REST API. AI przyspiesza rozwój, ale za numeryczny wynik odpowiada człowiek.

#Python #Backtesting #FastAPI #PostgreSQL #Trading #Analytics #pandas #DataAnalysis #SQLAlchemy #Alembic #numpy #scipy #pytest #Docker #TradingView #PineScript