src-trading 0.1.0

Una librería simple y modular para realizar backtesting de estrategias de trading en Python.

🐍 Trading Backtester Lib

Una librería simple y modular en Python diseñada para facilitar el backtesting rápido de diversas estrategias de trading con datos de mercados reales.

✨ Características

Estructura Modular: Fácil de extender con nuevas estrategias personalizadas (clase BaseStrategy).

Datos Reales: Utiliza yfinance para obtener datos de acciones, criptomonedas e índices.

Métricas de Rendimiento: Calcula Retorno Total, Drawdown Máximo, y el Ratio de Sharpe (ajustado al riesgo).

Estrategias Incluidas: Cruce de Medias Móviles, Reversión a la Media con RSI, SuperTrend, y más.

🚀 Instalación

Asegúrate de tener Python 3.8 o superior.

1. Instalar las dependencias de la librería

!pip install pandas numpy yfinance matplotlib python-ta

2. Descargar el archivo src_trading.py y el ejemplo de uso

🛠️ Uso Básico

Una vez instaladas las dependencias y con el archivo src_trading.py en tu directorio, puedes importar y ejecutar un backtest fácilmente:

from src_trading import EMA_Cross, Backtest

1. Definir la estrategia

mi_estrategia = EMA_Cross(short=10, long=30)

2. Inicializar el backtest

Ticker: AAPL, Intervalo: 1 día, Tasa Libre de Riesgo: 3% anual

backtest_runner = Backtest( strategy=mi_estrategia, ticker='AAPL', timeframe='1d', start='2021-01-01', risk_free_rate=0.03 # Usado para el Ratio de Sharpe )

3. Ejecutar y obtener resultados

backtest_runner.run()

4. (Opcional) Graficar el rendimiento vs. Buy & Hold

backtest_runner.plot()