跳到主要内容

入门指南

要开始使用 NautilusTrader，您需要：

  • 安装了 nautilus_trader 包的 Python 3.11–3.13 环境
  • 运行 Python 脚本或 Jupyter notebook 进行回测和/或实时交易的方法

安装​

安装指南将帮助确保 NautilusTrader 在您的机器上正确安装。

快速开始​

快速开始提供了设置您第一个回测的分步指导。

仓库中的示例​

在线文档只显示了示例的一个子集。要查看完整集合，请参阅 GitHub 上的此仓库。

下表按推荐的学习进度列出了示例位置：

目录包含内容
examples/完全可运行的、自包含的 Python 示例。
docs/tutorials/演示常见工作流程的 Jupyter notebook 教程。
docs/concepts/包含简洁代码片段的概念指南，说明关键功能。
nautilus_trader/examples/基本策略、指标和执行算法的纯 Python 示例。
tests/unit_tests/涵盖核心功能和边缘情况的单元测试。

回测 API 级别​

NautilusTrader 为回测提供两种不同的 API 级别：

API 级别描述特征
高级 API使用 BacktestNode 和 TradingNode推荐用于生产：更容易过渡到实时交易；需要基于 Parquet 的数据目录。
低级 API使用 BacktestEngine用于库开发：没有实时交易路径；直接组件访问；可能鼓励非实时兼容模式。

回测涉及在历史数据上运行模拟交易系统。

要开始使用 NautilusTrader 进行回测，您需要首先了解提供的两种不同 API 级别，以及哪种可能更适合您的预期用例。

信息

有关选择哪个 API 级别的更多信息，请参阅回测指南。

回测（低级 API）​

本教程介绍如何使用数据加载器和整理器加载原始数据（Nautilus 外部），然后将此数据与 BacktestEngine 一起使用来运行单个回测。

回测（高级 API）​

本教程介绍如何将原始数据（Nautilus 外部）加载到数据目录中，然后将此数据与 BacktestNode 一起使用来运行单个回测。

在 Docker 中运行​

或者，您可以下载一个自包含的 Docker 化 Jupyter notebook 服务器，无需设置或安装。这是启动并运行以试用 NautilusTrader 的最快方法。请注意，删除容器也会删除任何数据。

  • 首先，安装 docker：
  • 从终端下载最新镜像：
    • docker pull ghcr.io/nautechsystems/jupyterlab:nightly --platform linux/amd64
  • 运行 docker 容器，暴露 jupyter 端口：
    • docker run -p 8888:8888 ghcr.io/nautechsystems/jupyterlab:nightly
  • 在 Web 浏览器中打开 localhost:{port}：
信息

NautilusTrader 目前超过了 Jupyter notebook 日志记录（stdout 输出）的速率限制，因此我们在示例中将 log_level 设置为 ERROR。降低此级别以查看更多日志记录将导致 notebook 在单元格执行期间挂起。我们目前正在调查一个修复方案，涉及提高 Jupyter 的配置速率限制，或者限制来自 Nautilus 的日志刷新。

最后由 huojiabin 于 更新