DataTrader è una piattaforma open-source di backtesting basato sugli eventi da utilizzare nei mercati azionari. La maggior parte delle strategie descritte nel sito tradingquant.it (https://www.tradingquant.it) utilizza DataTrader come framework per il backtest.
Il software viene fornito con una licenza open source "MIT" (vedere di seguito).
DataTrader può essere installato su una distribuzione Python completa come Anaconda (https://www.anaconda.com/distribution) o in un ambiente virtuale di Python 3. Consigliamo l'uso di Anaconda poiché semplifica notevolmente il processo di installazione.
DataTrader funziona meglio in un sistema basato su Linux (ad esempio MacOS o Ubuntu) poiché è prevalentemente uno strumento con interfaccia a riga di comando (CLI). Può essere installato anche su Windows, ma richiede [Git] (https://git-scm.com/) per installare la versione richiesta.
Questa sezione è per coloro che hanno dimestichezza con la riga di comando di Linux, gli ambienti virtuali Python e lo strumento virtualenv. Se non hai esperienza con questi strumenti, il modo migliore per installare DataTrader è tramite una distribuzione Anaconda disponibile gratuitamente (vedi sopra). Se hai un'installazione funzionante di Anaconda, salta questa sezione.
La prima attività è creare una nuova directory per memorizzare un ambiente virtuale. Abbiamo utilizzato ~/venv/datatrader in questa sezione. Se desideri modificare questa directory, rinominala nei seguenti passaggi.
Innanzitutto crea la nuova directory:
mkdir -p ~/venv/datatrader
Quindi utilizziamo lo strumento virtualenv per creare un nuovo ambiente virtuale Python in questa directory:
virtualenv --no-site-packages -p python3 ~/venv/datatrader
Quindi possiamo attivare l'ambiente virtule tramite il seguente comando:
source ~/venv/datatrader/bin/activate
DataTrader non è ancora parte di un pacchetto repository di Python. Non può essere installato direttamente tramite il classico approccio pip. Invece può essere installato direttamente da questo repository Git.
Per fare ciò è necessario installare Git sul tuo sistema. Le istruzioni di installazione di Git per vari sistemi operativi possono essere trovate nella documentazione Git.
Per esempio, installando Git su un sistema Linux Ubuntu può essere raggiunto con i seguenti comandi:
sudo apt-get install git-core
Ora che è stato installato un ambiente Python dedicato (Anaconda o un ambiente virtuale) insieme al sistema di controllo della versione Git, è possibile installare DataTrader usando pip.
A questo punto è necessario utilizzare pip per installare DataTrader come una libreria e quindi installare manualmente i pacchetti obbligatori.
I passaggi seguenti richiederanno un po' di tempo (5-10 minuti) poiché DataTrader si basa su NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib e molte altre librerie e quindi dovranno essere tutti compilati:
pip install git+https://github.com/tradingquant-it/datatrader.git
Se hai installato DataTrader in un nuovo ambiente virtuale (al contrario di Anaconda), dovrai installare il solito set di librerie scientifiche di Python.
L'installazione di queste librerie può essere saltata se hai già un'installazione funzionante di Anaconda poiché fornisce versioni aggiornate delle librerie scientifiche di Python.
Le librerie possono essere installate tramite pip:
pip install numpy
pip install scipy
pip install matplotlib
pip install pandas
pip install seaborn
Indipendentemente dal tuo ambiente di installazione (Anaconda o virtualenv) dovrai installare le seguenti librerie extra:
pip install click
pip install pyyaml
pip install munch
pip install enum34
pip install multipledispatch
Per verificare che DataTrader sia stato installato correttamente, apri un terminale Python e importa DataTrader tramite il seguente comando:
>>> import datatrader
Se non sono presenti messaggi di errore, la libreria è stata installata correttamente.
In caso di problemi con le istruzioni di cui sopra, contattaci all'indirizzo [support@tradingquant.it] (mailto: support@tradingquant.it).
Ora che la libreria stessa e i pacchetti necessari sono stati installati, bisogna creare le directory predefinite per i dati utilizzati nei backtest e per l'output delle simulazioni.
Ad esempio è possibile scaricare i dati necessari e il codice di esempio per eseguire un semplice backtest di una strategia Buy And Hold sull'indice dell'S&P500.
Per prima cosa si creano le specifiche directory:
mkdir -p ~/datatrader/examples ~/data ~/out
Quindi scaricare qualche esempio dei dati dello SPY:
cd ~/data
wget https://raw.githubusercontent.com/tradingquant-it/datatrader/master/data/SPY.csv
Quindi scarica lo script di esempio del backtest Buy And Hold:
cd ~/datatrader/examples
wget https://raw.githubusercontent.com/tradingquant-it/datatrader/master/examples/buy_and_hold_backtest.py
Infine, possiamo eseguire lo stesso backtest:
python buy_and_hold_backtest.py
Una volta completato, vedrai un completo "tearsheet" dei risultati, tra cui:
- curva Equity
- curva Drawdown
- heatmap dei rendimenti mensili
- distribuzione dei rendimenti annualizzati
- statistiche a livello di Portfolio
- statistiche a livello di Trade
Il tearsheet si presenta simile al seguente:
Si può esplorare il file buy_and_hold_backtest.py per esaminare l'API di DataTrader. Vedrai che è relativamente semplice impostare una strategia semplice ed eseguirla.
In caso di domande sull'installazione o sull'utilizzo degli esempi, non esitare a inviare un'e-mail support@tradingquant.it.
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