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2026-01-23 15:39:50 +01:00
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commit da68106666
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--- a/backtester.py
+++ b/backtester.py
@@ -0,0 +1,105 @@
+import os
+import pandas as pd
+import pandas_ta as ta
+from dotenv import load_dotenv
+from datetime import datetime, timedelta
+
+# Backtesting-Spezialisten
+from backtesting import Backtest, Strategy
+from backtesting.lib import crossover
+
+# Alpaca API
+from alpaca.data.historical import StockHistoricalDataClient
+from alpaca.data.requests import StockBarsRequest
+from alpaca.data.timeframe import TimeFrame
+
+# --- CONFIG ---
+load_dotenv()
+API_KEY = os.getenv('ALPACA_API_KEY')
+SECRET_KEY = os.getenv('ALPACA_SECRET_KEY')
+
+# --- KLASSE: DATEN-ENGINE ---
+class DataEngine:
+    @staticmethod
+    def get_alpaca_data(symbol, days=365):
+        client = StockHistoricalDataClient(API_KEY, SECRET_KEY)
+        start_date = datetime.now() - timedelta(days=days)
+        
+        request = StockBarsRequest(
+            symbol_or_symbols=[symbol],
+            timeframe=TimeFrame.Day,
+            start=start_date
+        )
+        
+        df = client.get_stock_bars(request).df
+        df = df.reset_index(level=0, drop=True)
+        
+        # Formatierung für Backtesting.py (Spalten müssen groß geschrieben sein)
+        df.columns = [c.capitalize() for c in df.columns]
+        # Zeitzonen entfernen (wichtig für Excel!)
+        df.index = df.index.tz_localize(None)
+        return df
+
+# --- KLASSE: STRATEGIE (RSI) ---
+class MyRsiStrategy(Strategy):
+    # Parameter - diese können später optimiert werden
+    rsi_period = 25
+    rsi_low = 30
+    rsi_high = 70
+
+    def init(self):
+        # Indikator berechnen (self.I stellt sicher, dass er im Chart erscheint)
+        self.rsi = self.I(ta.rsi, pd.Series(self.data.Close), length=self.rsi_period)
+
+    def next(self):
+        # KAUFEN: Wenn RSI die untere Grenze von unten nach oben kreuzt
+        if crossover(self.rsi, self.rsi_low):
+            self.buy()
+        
+        # VERKAUFEN: Wenn RSI die obere Grenze von oben nach unten kreuzt
+        elif crossover(self.rsi_high, self.rsi):
+            if self.position:
+                self.position.close()
+
+# --- HAUPTPROGRAMM ---
+def run_backtest(symbol="AAPL", cash=10000, commission=0.002):
+    # 1. Daten laden
+    print(f"Lade Daten für {symbol}...")
+    data = DataEngine.get_alpaca_data(symbol)
+
+    # 2. Backtest initialisieren
+    # commission=0.002 bedeutet 0.2% Gebühren pro Trade
+    bt = Backtest(data, MyRsiStrategy, cash=cash, commission=commission)
+
+    # 3. Backtest ausführen
+    stats = bt.run()
+    
+    # --- AUSWERTUNG ---
+    print("\n" + "="*30)
+    print(f"BACKTEST ERGEBNISSE FÜR {symbol}")
+    print("="*30)
+    print(f"Startkapital:    {cash}$")
+    print(f"Endkapital:      {stats['Equity Final [$]']:.2f}$")
+    print(f"Rendite [%]:     {stats['Return [%]']:.2f}%")
+    print(f"Max. Drawdown:   {stats['Max. Drawdown [%]']:.2f}%")
+    print(f"Anzahl Trades:   {stats['# Trades']}")
+    print(f"Win Rate [%]:    {stats['Win Rate [%]']:.2f}%")
+    print("="*30)
+
+    # 4. EXPORT: Trades nach Excel
+    trades = stats['_trades']
+    if not trades.empty:
+        # Dauer der Trades berechnen
+        trades['Duration'] = trades['ExitTime'] - trades['EntryTime']
+        excel_name = f"Backtest_Trades_{symbol}.xlsx"
+        trades.to_excel(excel_name)
+        print(f"✅ Excel-Liste gespeichert: {excel_name}")
+
+    # 5. EXPORT: Interaktiver HTML Report
+    report_name = f"Backtest_Report_{symbol}.html"
+    bt.plot(filename=report_name, open_browser=False)
+    print(f"✅ Interaktiver Chart gespeichert: {report_name}")
+
+if __name__ == "__main__":
+    # Starte den Backtest
+    run_backtest(symbol="AAPL", cash=10000)