open-backtest 4.0.7

Open Backtest is a beginner friendly & powerful backtesting engine for crypto trading

Open Backtest

Open source & beginner friendly crypto trading backtest library

• English
• French

What is it ? 📈

Passionate about the world of crypto and about development I decided to create a python library because I found very annoying for beginners to just run a simple backtest. Open Backtest got created to give apprentice but also confirmed programmers a powerful and easy to use backtesting tool

How does it work ? 🔧

Open Backtest is currently made with a core engine that use different classes, it can run a backtest with binance data and it can handle different timeframes. The library can also download and save data as a csv file to be able to load it to save a considerable amount of time. The wallet class will handle orders and the data handler will summarize and calculate all required data to analyze the backtest but also to plot graphs.

Requirements :

• Pandas
• Numpy
• Matplotlib
• Python-binance

All requirements will be downloaded and installed with Open Backtest installation

Doc 📝

The documentation will be divided in two parts, at the moment just one engine to run basic backtest is made but I want to add a lot of engines. The first part of the doc will show how to run a backtest with at the moment just the only engine created. The second part of the doc will describe more technically the classes and functions that can be used if you already want to run a specific strategy like grid trading

How to run a backtest ?

We will see here an example that use a maximum of the first engine

# ------------------------------------------------------------------
# First of all, let's see all our imports
# ------------------------------------------------------------------

# The library Technical Analyse is already included when installing open backtest
# it allow to add a lot of indicators very useful for trading strategy
from ta import trend, momentum

# Let's import here 3 classes of Open Backtest we will later see how to use it
from OpenBacktest.ObtEngine import Engine, Container, Pair

# Python Binance is also included with Open Backtest it allow us to get the market data
from binance.client import Client

# ------------------------------------------------------------------
# The let's initialise our classes
# ------------------------------------------------------------------

# First of all we are here creating our container, it will contain all of our market pairs
container = Container()

# This is the tricky part ! We will here add to the container pairs we want to use by 2 functions,
# container.add_main_pair() and container.add_pair(). These 2 functions will have the same parameter ! The main pair
# will be the pair with the timeframe used to run your backtest /!\ it's required. There is also an other function
# named container.add_pair(), it will be used to add some other pairs that are not required. Note that it's useless
# for this engine to add pairs of others symbols, I mean if your main pair is for example Ethereum Usdt it's useless
# to add Bitcoin Usdt but it's technically possible. The real interest is to add the same pair but with a different
# timeframe ! Follow the structure below to add your pairs. The parameter of both functions is a Pair class with 5
# parameters, the parameters are quite self-explanatory but just to clarify, name is just a recognizable name for you
# that will be used later to get the data of a specific pair, the path is the location of files that already exist or
# the location of futures files that will be saved, this parameter is optional.

# We register here our main pair ! The data will be get for the pair Ethereum - Usdt from the 01 january 2021 to now
# with candles of 1 hour
container.add_main_pair(
    Pair(market_pair="ETHUSDT", start="01 january 2021", timeframe=Client.KLINE_INTERVAL_1HOUR, name="ETHUSDT",
         path="data/"))
# We register here a second pair with a largest timeframe ! The data will be get for the pair Ethereum - Usdt from
# the 01 january 2021 to now with candles of 1 day, note that the name is not the same than our first pair !
container.add_pair(
    Pair(market_pair="ETHUSDT", start="01 january 2021", timeframe=Client.KLINE_INTERVAL_1DAY, name="ETHUSDT1d",
         path="data/"))

# Let's now initialise our engine with our container
engine = Engine(container)

# This line is not required ! it's used to save our data as csv files to be able to just load it for the next backtest
container.save_all(default_path="data/")

# We are here enriching our dataframes with technical indicators using TA lib more information here
# https://technical-analysis-library-in-python.readthedocs.io/en/latest/

# Let's add to our main dataframe 2 EMA
engine.main_dataframe()["EMA3"] = trend.ema_indicator(engine.main_dataframe()['close'], 3)
engine.main_dataframe()["EMA100"] = trend.ema_indicator(engine.main_dataframe()['close'], 100)

# Let's add to our second dataframe 2 EMA, to get our second dataframe we will now use our names that we
# configured before !
engine.get_sub_dataframe("ETHUSDT1d")["EMA3"] = trend.ema_indicator(engine.get_sub_dataframe("ETHUSDT1d")["close"], 3)
engine.get_sub_dataframe("ETHUSDT1d")["EMA100"] = trend.ema_indicator(engine.get_sub_dataframe("ETHUSDT1d")["close"],
                                                                      100)


# We will now set a buy condition that will return True when it want to buy and same for a sell condition. The engine
# will call this function with the main dataframe and the current index
def buy_condition(dataframe, index):
    if dataframe["EMA3"][index] >= dataframe["EMA100"][index]:
        return True

    # For these simple buy & sell conditions we will don't use our second dataframe but if you want to get data of it
    # it's simple !
    # The Pair class
    second_pair = engine.container.get_pair("ETHUSDT1d")
    # The dataframe
    second_dataframe = second_pair.dataframe
    # And the index you have to use to get your data corresponding to the current index of the main dataframe
    second_index = second_pair.get_index(dataframe["timestamp"][index])
    # So we can now access the ema for your timeframe of 1d like this :
    current_value_of_ema = second_dataframe["EMA3"][second_index]


# Same here as buy condition
def sell_condition(dataframe, index):
    if dataframe["EMA3"][index] <= dataframe["EMA100"][index]:
        return True


# ------------------------------------------------------------------
# The let's run our backtest !
# ------------------------------------------------------------------

# This function is used to register our conditions
engine.register_sell_and_buy_condition(buy_condition, sell_condition)

# This function is used to run the backtest, first parameter is the coin name, second is the token name, third
# is your initial coin balance 4th is your initial token balance 5th is your taker fees and 6th is your maker fees
engine.run_sell_and_buy_condition("USDT", "Ethereum", 20, 0, 0.065, 0.019)

# We use this function to summarize and display the result of our backtest
engine.wallet.data_handler.display_wallet()

# And we finally use it to plot graphs of price and balance evolution, the parameter is not required and is the size
# of the sell and buy point on price graph
engine.wallet.data_handler.plot_wallet(25)

# -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# And that's finish ! Hope you like and that it wasn't hard ! If you have any question dm me on discord: Shaft#3796
# -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Next part is coming soon

Qu'est-ce qu'Open Backtest ? 📈

Passionné du monde des cryptos en général et du développement j'ai décidé de créer une library ayant trouvé très ennuyeux pour les débutants de juste faire un simple backtest. Open backtest a été crée pour donner aux apprentis mais aussi aux confirmés un outil puissant et simple de backtesting

Comment ça fonctionne ? 🔧

Open Backtest fonctionne actuellement avec une "Engine" principale qui utilise diférentes classes utilitaires, les donnés sont récoltées sur binance et la library peut gérer plusieurs intervalles de temps à la fois ! Le téléchargement des donnés sous format Csv est aussi pris en charge afin de limiter le temps de chargement pour les backtests suivants. La classe Wallet va gérer les ordres d'achat et de vente et le Data Handler va résumer et calculer les données nécessaires à nos analyses mais aussi créer des graphiques

Libraries requises :

• Pandas
• Numpy
• Matplotlib
• Python-binance

Ces libraries seront automatiquement installées en meme temps qu'Open Backtest

Doc 📝

The documentation will be divided in two parts, at the moment just one engine to run basic backtest is made but I want to add a lot of engines. The first part of the doc will show how to run a backtest with at the moment just the only engine created. The second part of the doc will describe more technically the classes and functions that can be used if you already want to run a specific strategy like grid trading

**Correcteur d'orthographe et de grammaire français

La documentation va être divisée en deux parties, pour le moment juste une seul "Engine" pour faire un backtest simple est faite mais je veux en ajouter plein d'autres dans le futur. La première partie de la doc va montrer comment lancer un backtest. La seconde partie va décrire plus techniquement les classes et fonctions utilisables si vous voulez déjà lancer des stratégies plus complexes comme par exemple du grid trading**

Comment lancer un backtest ?

Voyons ici in exemple utilisant le maximum qu'offre la première engine

# ------------------------------------------------------------------
# Premièrement importons le Nécessaire
# ------------------------------------------------------------------

# La library Technical Analyse va nous permettre d'ajouter pleins 
# d'indicateurs techniques pour nos stratégies
from ta import trend, momentum

# Importons ici 3 classes que nous utiliserons plus tard
from OpenBacktest.ObtEngine import Engine, Container, Pair

# Maintenant importons la library python-binance pour télécharger nos donnés
from binance.client import Client

# ------------------------------------------------------------------
# Initialisons nos classes
# ------------------------------------------------------------------

# Premièrement créons un container qui va stocker nos paires de marchés sur diférentes timeframes si nous le souhaitons
container = Container()

# Nous allons maintenant ajouter nos paires à l'aide de deux fonctions, container.add_main_pair() et container.add_pair() 
# Ces 2 fonctions vont avoir les mêmes paramètres ! La "main pair" va être la paire principale tradée par notre 
# stratégie et elle est obligatoire ! Il y a aussi une autre fonction container.add_pair() pour ajouter d'autres paires,
# ce n'est pas obligatoire ! C'est cependant inutile avec cette engine d'ajouter une paire d'un autre symbole même si
# c'est techniquement possible, le réel intérêt est d'ajouter la même paire mais avec un autre timeframe ! 
# Suivez la structure ci-dessous pour ajouter vos paires. Les deux fonctions ont comme paramètre une classe avec 
# elle-même 5 paramètres, même s'ils sont assez explicites, pour clarifier, l'attribut name va servir à reconnaitre et 
# récupérer les données de la paire qui nous intéresse par la suite. Le path est la localisation des potentiels fichiers 
# de paires ou la localisation des futures fichiers, ce paramètre est optionel

# On enregistre ici notre paire principale ! Les données seront pour la paire ethereum usdt à partir du 1er janvier 2021
# avec des bougies d'1 heure
container.add_main_pair(
    Pair(market_pair="ETHUSDT", start="01 january 2021", timeframe=Client.KLINE_INTERVAL_1HOUR, name="ETHUSDT",
         path="data/"))
# On enregistre ici une seconde paire avec un timeframe plus large ! Les données seront pour la paire ethereum usdt à 
# partir du 1er janvier 2021 avec des bougies d'1 heure, notez que le nom ne doit pas être identique que la paire 
# principale
container.add_pair(
    Pair(market_pair="ETHUSDT", start="01 january 2021", timeframe=Client.KLINE_INTERVAL_1DAY, name="ETHUSDT1d",
         path="data/"))

# Initialisons notre Engine avec notre container
engine = Engine(container)

# Cette ligne n'est pas obligatoire elle permet de sauvegarder la paire sous forme de fichier csv
container.save_all(default_path="data/")

# Ajoutons des indicateurs à nos dataframes vous pouvez suivre le lien si-dessous pour plus d'informations
# https://technical-analysis-library-in-python.readthedocs.io/en/latest/

# On ajoute 2 moyennes mobiles exponentielles
engine.main_dataframe()["EMA3"] = trend.ema_indicator(engine.main_dataframe()['close'], 3)
engine.main_dataframe()["EMA100"] = trend.ema_indicator(engine.main_dataframe()['close'], 100)

# Idem mais cette fois si à notre seconde dataframe
engine.get_sub_dataframe("ETHUSDT1d")["EMA3"] = trend.ema_indicator(engine.get_sub_dataframe("ETHUSDT1d")["close"], 3)
engine.get_sub_dataframe("ETHUSDT1d")["EMA100"] = trend.ema_indicator(engine.get_sub_dataframe("ETHUSDT1d")["close"], 
                                                                                                                    100)


# Créons maintenant deux conditions de vente et d'achat. L'Engine va les appeler avec la dataframe principal et 
# l'index actuel
def buy_condition(dataframe, index):
    if dataframe["EMA3"][index] >= dataframe["EMA100"][index]:
        return True

    # Nous n'utiliserons pas ici notre deuxième dataframe mais si vous voulez utiliser ses données voici comment faire
    # On récupère la classe de la paire
    second_pair = engine.container.get_pair("ETHUSDT1d")
    # Puis le dataframe
    second_dataframe = second_pair.dataframe
    # Ensuite l'index équivalent à celui de la dataframe principal
    second_index = second_pair.get_index(dataframe["timestamp"][index])
    # On peut maintenant accéder à notre dataframe d'1 jour comme ceci
    current_value_of_ema = second_dataframe["EMA3"][second_index]


# Idem ici avec notre condition de vente
def sell_condition(dataframe, index):
    if dataframe["EMA3"][index] <= dataframe["EMA100"][index]:
        return True


# ------------------------------------------------------------------
# Lançons maintenant le backtest !
# ------------------------------------------------------------------

# Cette fonction va enregistrer nos conditions
engine.register_sell_and_buy_condition(buy_condition, sell_condition)

# Cette fonction va lancer le backtest, le premier paramètre est le nom du coin, le second le nom du token, le 3ème la 
# somme initiale de coin, la 4ème la somme initiale de token, la 5ème les fraie de taker et la 6ème les fraie de taker
engine.run_sell_and_buy_condition("USDT", "Ethereum", 20, 0, 0.065, 0.019)

# On résume ici le résultat du backtest
engine.wallet.data_handler.display_wallet()

# Et on va afficher ici les différents graphiques, le paramètre de la fonction est la taille des points d'achat et de 
# vente sur le graphique
engine.wallet.data_handler.plot_wallet(25)

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# Et c'est terminé ! En espérant que ça n'a pas été trop dificil ! Pour toutes questions me contactaient sur discord: 
# Shaft#3796
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La suite arrive bientôt