vectorbt-backtesting-skills은(는) 무엇을 하나요?
VectorBT와 AI 코딩 에이전트를 사용하여 인도, 미국 및 암호화폐 시장 전반에 걸친 트레이딩 전략에 대한 포괄적인 백테스팅 기술을 제공합니다.
개요
이 스킬은 AI 코딩 에이전트가 VectorBT 라이브러리를 활용하여 다양한 금융 시장(인도, 미국, 암호화폐)에서 거래 전략을 백테스팅하고 최적화할 수 있도록 지원합니다. 자연어 명령을 통해 복잡한 금융 분석을 자동화하고, 성과 지표를 시각화하며, 리스크 관리 전략을 구현할 수 있습니다.
지원 시장
- 인도 시장: NSE, BSE 상장 주식 및 인덱스
- 미국 시장: NYSE, NASDAQ 상장 주식 및 ETF
- 암호화폐 시장: 바이낸스, 코인베이스 등 주요 거래소의 현물 및 선물 데이터
주요 기능
- 기술적 지표 기반 전략: 이동평균, RSI, MACD, 볼린저 밴드 등 다양한 지표 활용
- 포트폴리오 최적화: 샤프 비율, 최대 낙폭(MDD), 연간 수익률 등 성과 지표 계산
- 리스크 관리: 스탑로스, 테이크프로핏, 포지션 사이징 자동화
- 다중 자산 백테스팅: 여러 자산에 대한 동시 백테스팅 및 상관관계 분석
- 시각화: 수익률 곡선, 거래 내역, 지표 차트 자동 생성
사용 예시
import vectorbt as vbt
# 데이터 가져오기
symbols = ['AAPL', 'MSFT', 'GOOGL']
data = vbt.YFData.download(symbols, start='2023-01-01', end='2024-01-01')
# 이동평균 교차 전략 정의
fast_ma = vbt.MA.run(data.Close, window=10)
slow_ma = vbt.MA.run(data.Close, window=30)
entries = fast_ma.ma_crossed_above(slow_ma)
exits = fast_ma.ma_crossed_below(slow_ma)
# 백테스팅 실행
pf = vbt.Portfolio.from_signals(data.Close, entries, exits, init_cash=10000)
# 성과 지표 출력
print(pf.stats())
# 수익률 곡선 시각화
pf.plot().show()
설정 방법
환경 변수
| 변수명 | 설명 | 필수 여부 |
|---|---|---|
VBT_API_KEY | VectorBT Pro 라이선스 키 (옵션) | 아니오 |
ALPHA_VANTAGE_KEY | Alpha Vantage API 키 (미국 주식 데이터) | 아니오 |
BINANCE_API_KEY | 바이낸스 API 키 (암호화폐 데이터) | 아니오 |
BINANCE_API_SECRET | 바이낸스 API 시크릿 | 아니오 |
의존성 설치
pip install vectorbt pandas numpy yfinance ta-lib matplotlib
지원되는 AI 에이전트
- Claude Code: Anthropic의 Claude 기반 에이전트
- Cursor: AI 기반 코드 에디터
- Codex: OpenAI의 코드 생성 에이전트
- 기타: 모든 Python 코드 실행이 가능한 AI 에이전트
제한 사항
- 데이터 소스에 대한 API 요금제 제한이 적용될 수 있습니다.
- 복잡한 전략은 실행 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
- 과거 데이터 기반 백테스팅은 미래 수익을 보장하지 않습니다.
라이선스
이 스킬은 Apache 2.0 라이선스 하에 제공됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.
기여
버그 제보, 기능 요청, 풀 리퀘스트는 GitHub 저장소를 통해 제출해 주세요.