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Rename all source files, scripts, tests, documentation, and configuration from Predix/predix to NexQuant/nexquant across the entire codebase.
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# PREDIX Examples
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Willkommen zu den PREDIX Trading Platform Beispielen! Dieser Ordner enthält vollständi ge, lauffä hige Beispiele, die dir den Einstieg in algorithmisches Trading mit EUR/USD erleichtern.
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## 📚 Beispiele im Überblick
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| Nr. | Beispiel | Beschreibung | Dauer | Schwierigkeit |
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|-----|----------|--------------|-------|---------------|
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| 01 | [`factor_discovery.py`](01_factor_discovery.py) | Automatische Generierung neuer Trading-Faktoren | ~10 Min | ⭐ Anfänger |
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| 02 | [`factor_evolution.py`](02_factor_evolution.py) | Optimierung bestehender Faktoren | ~15 Min | ⭐⭐ Mittel |
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| 03 | [`strategy_generation.py`](03_strategy_generation.py) | Kombination von Faktoren zu Strategien | ~5 Min | ⭐ Anfänger |
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| 04 | [`backtest_simple.py`](04_backtest_simple.py) | Backtest einer Trading-Strategie | ~3 Min | ⭐ Anfänger |
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| 05 | [`model_training.py`](05_model_training.py) | ML-Modell-Training (LSTM/XGBoost) | ~30 Min | ⭐⭐⭐ Fortgeschritten |
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| 06 | [`rl_trading_agent.py`](06_rl_trading_agent.py) | Reinforcement Learning Agent | ~60 Min | ⭐⭐⭐ Fortgeschritten |
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## 🚀 Schnellstart
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### Voraussetzungen
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```bash
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# Installation
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pip install -e ".[all]"
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# Daten herunterladen (falls noch nicht geschehen)
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rdagent download-data
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```
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### Beispiel ausführen
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```bash
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# Faktor-Generierung (3 Loops)
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python examples/01_factor_discovery.py --loop-n 3
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# Backtest durchführen
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python examples/04_backtest_simple.py --strategy momentum
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```
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## 📖 Detaillierte Anleitungen
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### Beispiel 01: Factor Discovery
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**Ziel:** Automatisch neue Trading-Faktoren mit LLM generieren lassen
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```bash
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python examples/01_factor_discovery.py --loop-n 5 --llm local
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```
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**Output:**
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- Generierte Faktoren in `RD-Agent_workspace/`
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- Performance-Metriken (ARR, Sharpe, IC)
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- Faktor-Implementierungen als Python-Code
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**Nächste Schritte:**
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→ Siehe `02_factor_evolution.py` um Faktoren zu optimieren
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### Beispiel 02: Factor Evolution
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**Ziel:** Bestehende Faktoren mit Session/Regime Filters verbessern
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```bash
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python examples/02_factor_evolution.py --factor momentum_16 --improve session_filter
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```
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**Output:**
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- Verbesserte Faktoren mit Before/After-Vergleich
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- Metrik-Verbesserungen (ARR +X%, Sharpe +X.X)
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### Beispiel 03: Strategy Generation
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**Ziel:** Mehrere Faktoren zu einer robusten Strategie kombinieren
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```bash
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python examples/03_strategy_generation.py --factors momentum_16,reversal,session_alpha
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```
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**Output:**
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- IC-weighted Faktor-Kombination
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- Signal-Verteilung (Long/Short/Neutral)
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### Beispiel 04: Backtest
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**Ziel:** Backtest einer Trading-Strategie auf historischen Daten
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```bash
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python examples/04_backtest_simple.py --strategy momentum --start 2020-01-01 --end 2025-12-31
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```
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**Output:**
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- Key-Metriken: ARR, Sharpe, MaxDD, WinRate
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- Equity Curve (optional als Plot)
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### Beispiel 05: Model Training
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**Ziel:** ML-Modell (LSTM/XGBoost) auf Faktor-Daten trainieren
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```bash
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python examples/05_model_training.py --model lstm --features momentum_16,reversal
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```
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**Output:**
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- Trainiertes Modell in `models/`
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- Train/Val/Test Split Ergebnisse
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- Feature Importance (bei XGBoost)
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### Beispiel 06: RL Trading Agent
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**Ziel:** Reinforcement Learning Agent für Trading trainieren
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```bash
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python examples/06_rl_trading_agent.py --algo ppo --episodes 1000
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```
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**Output:**
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- Trainierter RL-Agent in `models/rl_agent/`
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- Learning Curve
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- Trading-Statistiken
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## 📓 Jupyter Notebook
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Für eine interaktive Einführung siehe:
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```bash
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jupyter notebook examples/notebooks/quickstart.ipynb
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```
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## 🐛 Probleme?
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- **Dokumentation:** `docs/` oder [README.md](../README.md)
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- **CLI Hilfe:** `rdagent COMMAND --help`
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- **Issues:** [GitHub Issues](https://github.com/nico/NexQuant/issues)
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- **Community:** [Discussions](https://github.com/nico/NexQuant/discussions)
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## ⚠️ Wichtige Hinweise
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- **Keine Closed-Source Assets:** Commite niemals `git_ignore_folder/`, `results/`, `.env`, `models/local/`, `prompts/local/`
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- **Daten-Pfade:** Passe ggf. Datenpfade in den Beispielen an deine Installation an
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- **Laufzeit:** ML/RL-Beispiele benötigen ggf. GPU für akzeptable Laufzeiten
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