Cambio de visión | Construyendo Stocksimpy (Devlog 4)

A change in vision | Building Stocksimpy (Devlog 4)

Imagina poder probar una estrategia en menos de 10 líneas de código Python en lugar de pasarte horas con librerías pesadas Esta es la propuesta de valor de Stocksimpy y el motor de esta cuarta entrada de mi devlog

Esta es la cuarta técnicamente quinta entrega de la serie sobre la construcción de Stocksimpy y el código está disponible en el repositorio GitHub SuleymanSade/StockSimPy

Llevaba un mes desarrollando Stocksimpy y en el proceso aprendí mucho desde cómo documentar correctamente una librería hasta cómo escribir código reutilizable Inicialmente mi objetivo era aprender pero pronto reconocí que quería crear algo útil para otras personas

La idea surgió mientras construía un script sencillo de predicción de acciones Generaba números y gráficos pero no tenía una manera clara de saber si el modelo funcionaba de verdad o si simplemente era ruido Por eso necesitaba backtesting rápido y sin la complejidad de vigilar APIs cuentas y configuraciones interminables

En resumen quería una herramienta ligera intuitiva y bien documentada y así nació Stocksimpy Construí en público y fui subiendo cambios al repositorio conforme el proyecto crecía

Recientemente me di cuenta de que estaba reimplementando la lógica de indicadores que librerías como TA-Lib ya ofrecen Ese no era el objetivo así que reconfiguré el esqueleto de la librería Los componentes principales serán indicators.py que contendrá indicadores comunes simples para pruebas rápidas StockData que aloja el DataFrame de Pandas con los datos de mercado Portfolio que guarda historial de compras y ventas y gestiona las operaciones Backtester donde el usuario inyecta su estrategia y el objeto StockData para realizar el bucle principal y Visualize para mostrar la evolución del capital

Ya completé un borrador funcional de los primeros tres componentes y publicaré pronto una entrada dedicada a la clase Portfolio

El flujo de trabajo que persigo es sencillo y directo 1 importar los datos y crear un objeto StockData 2 construir un Backtester con un capital inicial por ejemplo 100000 3 ejecutar el backtest mediante el método correspondiente 4 visualizar la evolución del capital con Visualize En la práctica la idea es que en muy pocas líneas puedas poner a prueba una estrategia

Si todo va como espero será posible ejecutar un backtest con apenas cinco líneas de código y concentrarse en probar ideas rápidamente en lugar de configurar infraestructura

Si tienes sugerencias o quieres que añada alguna funcionalidad contacta por las redes o deja un comentario En el canal público del proyecto cualquier aporte ayuda a mejorar la librería

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