semvec/pypi-packages huggingface dataset:
src-trading 0.1.2
Una librería simple y modular para realizar backtesting de estrategias de trading en Python.
Requires Python: >=3.8
Keywords: trading, backtesting, finance, estrategias, cuantitativo

TradingLab - src_trading

TradingLab es un entorno unificado y optimizado en Python para el backtesting, análisis y optimización de estrategias de trading algorítmico. Diseñado para manejar múltiples activos y centrado en la robustez a través del análisis Walk-Forward.

Características Principales

Optimización de Rendimiento: Uso de numpy.float32 y operaciones vectorizadas para mejorar la velocidad y reducir el consumo de memoria en backtests con grandes volúmenes de datos.

Análisis Walk-Forward (WFA): Implementación de WFA para probar la solidez de los parámetros optimizados en periodos fuera de la muestra (Out-of-Sample, OOS).

Métricas Financieras Completas: Calcula Sharpe, Sortino, CAGR, Max Drawdown y métricas detalladas a nivel de trade (Win Rate, Expectativa).

Manejo de Costos: Aplicación precisa de comisiones y deslizamiento (slippage) en cada transacción.

Clase Base Extensible: Fácilmente ampliable para crear y probar nuevas estrategias personalizadas.

Instalación

Asegúrate de tener Python 3.9 o superior.

pip install TradingLab-src-trading


(Nota: El nombre del paquete en PyPI puede variar, usa el nombre exacto de tu paquete publicado)

Uso Rápido (Quick Start)

Para iniciar un backtest, simplemente crea una instancia de TradingLab, asigna una estrategia y ejecuta el método run().

from src_trading import TradingLab, EMA_Cross

# 1. Definir la estrategia
strategy = EMA_Cross(short=20, long=50, hold_position=True)

# 2. Inicializar el laboratorio
lab = TradingLab(
    initial_capital=10000.0, 
    commission_pct=0.001,
    slippage_pct=0.0005
)

# 3. Cargar datos y asignar estrategia
lab.load_data(
    ticker='SPY', 
    start='2020-01-01', 
    end='2024-01-01'
).set_strategy(strategy)

# 4. Ejecutar el Backtest y analizar
lab.run()
lab.analyze()
lab.plot()


Estrategias Incluidas

EMA_Cross: Cruce de media móvil exponencial simple (e.g., 20/50 días).

RSI_MeanReversion: Estrategia de reversión a la media basada en el Índice de Fuerza Relativa (RSI).

SuperTrendStrategy: Estrategia de seguimiento de tendencia basada en el indicador SuperTrend.

Análisis Walk-Forward (WFA)

La librería soporta WFA para encontrar parámetros robustos que funcionan tanto en periodos de entrenamiento (In-Sample, IS) como en periodos de prueba (Out-of-Sample, OOS).

from src_trading import TradingLab, EMA_Cross

lab = TradingLab(...)
# ... Cargar datos y asignar estrategia EMA_Cross ...

param_grid = {
    'short': [10, 20, 30],
    'long': [50, 60, 70],
    'hold_position': [True]
}

lab.walk_forward_analysis(
    window_size=500, # Días de entrenamiento (IS)
    step=100,        # Días de prueba (OOS)
    param_grid=param_grid
)
simulateur-trafic-package 0.1.1
Un simulateur modulaire du trafic routier permettant de modéliser des routes, intersections et véhicules, et de visualiser les résultats de simulation sous forme graphique.
Requires Python: >=3.8

Ce package Python vise à concevoir une application orientée objet complète pour simuler un réseau routier comportant plusieurs routes, intersections et véhicules. Il met en œuvre des techniques avancées de programmation objet et propose une architecture modulaire et testable.

Le simulateur permet de :
- Modéliser un réseau routier (routes, intersections, véhicules)
- Simuler la circulation et analyser les comportements
- Générer des statistiques (embouteillages, vitesses moyennes, temps de parcours)
- Visualiser les résultats sous forme graphique ou cartographique
- Fournir des rapports via la console, des fichiers ou des cartes interactives.

Développé dans le cadre d’un projet de mobilité intelligente, ce simulateur est réutilisable et extensible pour des travaux de recherche ou des applications industrielles dans le domaine du transport.
django-cfdi 2.239
django-cfdi is a tool for friendly work with CFDI's .

# django-cfdi
django-cfdi is a tool for friendly work with CFDI's.


## Installation
```
pip install django-cfdi
```
Crear un virtualenv e instalar requirements_dev.txt


## Activar validación de CFDI's
Para poder utilizar la función `cfdi.utils.validar_cfdi` es necesario especificar las siguientes variables en su archivo `settings.py` y pueden variar los valores dependiendo de su instalación del proyecto validacfdi-cli (https://gitlab.com/admintotal/validacfdi-cli)
```
CFDI_NODE_BIN = "/home/root/.nvm/versions/node/v12.14.1/bin/node"
CFDI_VALIDADOR_PATH = "/srv/Projects/validacfdi-cli/index.js"
```



## Para subir a PYPI:
Conseguir el archivo ```.pypirc``` (buscarlo en zulip>code)
```
python build.py
```