快速入门

VectorBT® PRO 是一个高性能、可用于生产环境的 Python 引擎，适用于回测、算法交易和量化研究。它将交易系统表示为多维数组，以 C 语言级速度评估庞大的参数空间，并通过 NumPy、Pandas、Plotly 以及更广泛的科学计算 Python 生态中熟悉的工具，让您轻松掌控整个工作流程。

它是 vectorbt 包的专有后继版本，目前仍在持续积极开发。PRO 将其核心理念扩展为更完整的研究流程：更快的大规模测试、更强的分析工具、私有文档与教程，以及对现代 AI 工作流程的内置支持。由此构成的研究环境能在项目要求不断提高时保持灵活，而无需将您限制在封闭平台中，也无需您自建基础设施。

亮点

什么是 VBT？

VBT 是一个高性能 Python 包，通过快速的数组计算和丰富的分析工具来研究交易策略。

VBT 的一个核心理念，是将每种交易设置表示为一组多维数组，其中每一列对应一种不同的策略及其环境配置。这样既能以 C 语言级速度对大型参数网格进行回测，又能使用 Python 工具检查结果，兼得两者之长。进一步了解 VBT 基础。

为什么选择 VBT？

许多回测工具以单个整体进程运行。VBT 采用不同的方法，将工作流程拆分为数据、指标、信号、资金分配和投资组合等可复用组件。您可以独立测试和分析各个部分，按需组合，并在运行完整回测之前检查中间结果。这种模块化结构也让您更容易在合适的环节引入机器学习。

VBT 也专为参数探索而设计。即使搜索空间很大，测试速度通常仍足以支持构建仪表盘、检查敏感性，以及实时观察参数的细微变化如何影响结果。

from vectorbtpro import *

@vbt.parameterized  
@vbt.chunked(chunk_len=1000)  
def pipeline(  
    data: vbt.Param,
    fast: vbt.Chunked,
    slow: vbt.Chunked,
    signal: vbt.Chunked
) -> "concat":
    macd = vbt.talib("MACD").run(data.get("Close"), fast, slow, signal)
    entries = macd.macd_above(0) & macd.macd_above(macd.macdsignal)  
    exits = macd.macd_below(0) | macd.macd_below(macd.macdsignal)  
    pf = vbt.Portfolio.from_signals(data, entries, exits, freq="d")
    return pf.trades.win_rate

data = vbt.BinanceData.pull(["BTCUSDT", "ETHUSDT"])  
param_product = vbt.combine_params(  
    dict(
        fast=np.arange(4, 31),
        slow=np.arange(4, 31),
        signal=np.arange(4, 31)
    ),
    build_index=False
)
win_rates = pipeline(data, **param_product)  
win_rates.vbt.volume(  
    slider_level="symbol",
    trace_kwargs=dict(
        colorscale="icefire",
        colorbar=dict(title='win_rate', tickformat='.0%'),
        cmid=0.5
    ),
).show()

为降低过拟合风险，VBT 支持多种交叉验证方案和稳健性测试，使回测更贴近现实。我们不建议盲目选择表现最好的参数组合。这种工作流程的主要价值，在于理解某个配置为何会表现如此。

需要具备哪些基础？

VBT 并不是一个功能狭窄、由命令驱动的回测框架。它不会将整个工作流程强行塞进一组固定命令中，而是采用数据科学的方法：处理数组、组合 Python 包、构建可视化，并在过程中检查中间结果。这种灵活性是其优势之一，同时也意味着，熟悉一些 Python 和科学计算知识，有助于您更快地高效使用它。

如果您还在积累这些基础，文档、教程和社区都能帮助您入门 🤝

从 vectorbt 迁移？

VectorBT PRO 是开源 vectorbt 的后继版本，由同一作者开发。它保留了基于数组的方法，因此您原有的想法、notebook 和使用习惯仍然适用。在此基础上，PRO 增加了样本外策略验证、更真实的订单模拟、跨 CPU 核心和多台机器的研究扩展、投资组合优化，以及与 AI 编程助手协作的工具。PRO 经过了重新设计，并非可以直接替换的版本，因此现有代码需要做一些修改。VectorBT PRO 与 vectorbt 对比介绍了这些差异，并演示了迁移过程。

会员可以获得什么？

VBT 通过私有 GitHub 仓库分发。符合条件的赞助者会获得协作者访问权限，可在新功能发布时立即使用，同时获得私有文档、教程和示例。

私有仓库截图

符合条件的赞助者还将受邀加入私有 Discord 服务器，查看公告、获取支持、讨论功能，并直接提供反馈。

私有 Discord 服务器截图

如何获取访问权限？

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