PyBroker
Framework de Python para hacer backtests de estrategias de trading, sobre todo de machine learning, con un motor acelerado con Numba y análisis walk-forward.
Una de las pocas librerías que te empujan a probar con walk-forward y métricas con bootstrap, justo lo que necesitan las estrategias de ML.
Para quién es
Usuarios de Python que entrenan modelos y quieren una prueba honesta fuera de muestra en lugar de un backtest afortunado.
Puntos fuertes
- Análisis walk-forward para entrenar modelos y hacer backtests.
- Métricas con bootstrap para estimar lo fiables que son los resultados.
- Datos de Alpaca, Yahoo Finance, AKShare o tu propia fuente; optimización de parámetros con Optuna.
Conviene saber
- La Commons Clause prohíbe vender el software o servicios cuyo valor dependa sustancialmente de él; no es código abierto OSI.
- Las estrategias de machine learning se sobreajustan con facilidad; el walk-forward reduce el riesgo, pero no lo elimina.
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Lo instalamos, lo conectamos a tus cuentas y lo mantenemos funcionando.
Fuentes
Cada dato de esta página sale de estas fuentes, comprobadas el 2026-10-24. Si algo ha cambiado, manda la fuente; avísanos en hello@heybotify.com.
- https://github.com/edtechre/pybroker: funciones, fuentes de datos, instalación, licencia Apache 2.0 + Commons Clause
Alternatives in Backtesting
Backtrader
Librería clásica de Python para hacer backtests de estrategias, muy usada en tutoriales.
bt
Librería de Python para hacer backtests de estrategias de cartera (asignación, pesos, rebalanceo) a partir de piezas reutilizables.
Zipline Reloaded
Versión mantenida por la comunidad de Zipline, el backtester de Python por eventos creado y usado por Quantopian.
QuantConnect (LEAN)
Plataforma en la nube para investigar, hacer backtests y operar estrategias, basada en el motor de código abierto LEAN.