Поддержка #7 — VectorBT и walk-forward бэктесты на крипторынке
3300,00
р.
р.
Что делаем?
Сравниваем цикловые и векторизованные реализации стратегий, переводим расчёты в NumPy/vectorbt для ускорения бэктестов.
Собираем портфель векторных стратегий в vectorbt: от простых SMA/EMA до комплексных мультистратегий с набором индикаторов.
Строим walk-forward-каркас: режем данные на train/test-фолды, подбираем параметры и получаем склеенный OOS-ряд для оценки устойчивости.
Запускаем массовые прогоны стратегий по десяткам тикеров, анализируем распределение результатов и лучшие конфигурации.
Что входит?
блок сравнения циклов vs векторизации на синтетическом рынке (SMA-кроссоверы, сеточная оптимизация) с измерением времени выполнения;
пример векторных стратегий на vectorbt, расчёт индикаторов (SMA, EMA, RSI, Bollinger, MACD, Donchian, ROC), построение мультистратегий через vbt.Portfolio.from_signals, сравнение портфелей и метрик.
методические рекомендации по настройке walk-forward (длины train/test, количество фолдов, работа с частотой сигналов);
каркас WF: класс Fold, функция make_folds, запуск wf_run с сеткой параметров и сборкой OOS-equity;
пример стратегии на SMA с baseline, WF-оптимизацией и post-WF-подходом, включая ускоренный вариант с предварительным расчётом индикаторов.
Каталог data/ с часовыми данными:
более 550 файлов формата SYMBOL_h1.csv по USDT-парам Binance (мемкоины, DeFi, L2, blue chips, индексы, стейблкоины);
единый формат колонок (timestamp, open, high, low, close, volume), готовый для прямого использования в vectorbt и WF-пайплайнах.
Архив _Практическая оптимизация и массовые проверки…10.10.25.zip:
расширенные примеры массовой оптимизации и перебора стратегий в vectorbt (множество сеток параметров, авто-перебор, ускорители);
материалы для дополнительного модуля по практической оптимизации векторных стратегий.