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Python backtesting framework for trading strategies. Data feeds, brokers, analyzers, and live trading support. Strategy development with commission models, slippage, and signal-based execution.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/mkurman/zorai --skill backtraderコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Use when provisioning Prime Intellect GPU compute, managing pods/disks/sandboxes, running hosted RL training via prime lab, installing or publishing RL environments, or exposing local services via Prime Tunnel. Covers the `prime` CLI (PyPI: prime) for all Prime Intellect platform operations.
Shared Python package for Science Skills, currently containing http_client -- a unified HTTP client with rate limiting, retries, and exponential backoff. Not a standalone agent skill. Do not invoke directly.
Retrieve and analyze AlphaFold predicted structures for a protein. Use when the user provides a specific UniProt Accession ID and wants structural confidence metrics (pLDDT), domain boundary analysis, or disorder assessment. Do not use if the user only has a protein name, gene name, or amino acid sequence — ask for a UniProt ID first.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | backtrader |
| description | Python backtesting framework for trading strategies. Data feeds, brokers, analyzers, and live trading support. Strategy development with commission models, slippage, and signal-based execution. |
| tags | ["backtesting","trading","strategy","backtest","quant-finance","python","zorai"] |
Backtrader is a Python backtesting framework for trading strategies. Supports multiple data feeds, live trading, commission/slippage models, custom analyzers, and visualization. Well-suited for equity, futures, and crypto strategy development.
uv pip install backtrader
import backtrader as bt
class SmaCross(bt.Strategy):
params = dict(short=10, long=30)
def __init__(self):
sma_short = bt.ind.SMA(self.data.close, period=self.params.short)
sma_long = bt.ind.SMA(self.data.close, period=self.params.long)
self.crossover = bt.ind.CrossOver(sma_short, sma_long)
def next(self):
if self.crossover > 0:
self.buy()
elif self.crossover < 0:
self.sell()
cerebro = bt.Cerebro()
data = bt.feeds.YahooFinanceData(dataname="AAPL", fromdate="2022-01-01", todate="2023-01-01")
cerebro.adddata(data)
cerebro.addstrategy(SmaCross)
cerebro.broker.setcash(10000.0)
print(f"Final value: ${cerebro.run()[0]:.2f}")
cerebro.plot()