Python za algoritamsko trgovanje 2026: Osnovni stog

Izvršni sažetak: Python krajolik za financije se promijenio. Ograničenja jedne niti Global Interpreter Locka (GIL) više nisu usko grlo zahvaljujući novom valu biblioteka optimiziranih za Rust. Ovaj vodič ocrtava obvezni skup alata za svakog algoritamskog trgovca u 2026., opraštajući se od naslijeđenih alata.

---

1. Uvod: Potreba za brzinom

Desetljeće su pandas i numpy bili kraljevi znanosti o podacima. Ali na visokofrekventnim kripto tržištima, čekanje 200 ms da se DataFrame reindeksira je cijeli život.

Uđite u Rust-Python most. Stog 2026. zadržava jednostavnost Python sintakse, ali izvršava logiku u "bare-metal" Rustu. Ako još uvijek pokrećete .apply() na Pandas DataFrameu u svojoj petlji trgovanja uživo, gubite novac u korist bržih aktera.

2. Analiza jezgre: Ekosustav biblioteka 2026

2.1 Polars > Pandas

Polars je učinkovito zamijenio Pandas za podatke vremenskih serija. Višenitni je, lijeno evaluiran i memorijski učinkovit.

• Benchmark: Učitavanje 1 godine tick podataka traje 4.2s u Pandasu naspram 0.3s u Polarsu.

2.2 VectorBT Pro

Backtesting je nekad zahtijevao pisanje for-petlji. VectorBT (VBT) omogućuje vam backtestiranje 10,000 kombinacija parametara u jednoj matričnoj operaciji. Simulira cijelu strategiju kao jednadžbu linearne algebre.

2.3 Usporedba stoga

3. Tehnička implementacija: Moderna strategija

Ovo je isječak koji prikazuje SMA križanje temeljeno na Polarsu.

# 2026 Algo sintaksa koristeći Polars
import polars as pl
import vectorbt as vbt

# Učitaj podatke o tickovima (Lijena evaluacija)
df = pl.scan_parquet("btc_usd_ticks.parquet")

# Izračunaj indikatore u Rust brzini
strategy_df = df.with_columns([
    pl.col("close").rolling_mean(window_size=50).alias("sma_50"),
    pl.col("close").rolling_mean(window_size=200).alias("sma_200")
]).collect()

# Generiraj signale
entries = strategy_df["sma_50"] > strategy_df["sma_200"]
exits = strategy_df["sma_50"] < strategy_df["sma_200"]

# Backtest s VBT-om
portfolio = vbt.Portfolio.from_signals(
    close=strategy_df["close"].to_numpy(), 
    entries=entries.to_numpy(), 
    exits=exits.to_numpy()
)

print(f"Total Return: {portfolio.total_return():.2%}")

4. Izazovi i rizici: Async složenost

Prijelaz na Asinkrono programiranje (async/await) najveća je prepreka za nove kvante.

• Problem: Ako stavite time.sleep(1) (blokiranje) unutar async funkcije, zamrzavate golemu prednost u brzini. Morate koristiti await asyncio.sleep(1). To zahtijeva promjenu načina razmišljanja sa sekvencijalnog na razmišljanje temeljeno na događajima.

5. Budući izgledi: Mojo jezik

Dok Python danas vlada, programski jezik Mojo (nadskup Pythona dizajniran za AI hardver) dobiva na snazi. Do 2027. očekujemo da će se moduli visokih performansi pisati u Mojou, nudeći C++ brzine s Python sintaksom.

6. Često postavljana pitanja: Python za financije

1. Je li Python dovoljno brz za HFT? Ne za nanosekundni HFT (koristite C++). Ali za milisekundnu arbitražu i stvaranje tržišta, Python stog iz 2026. savršeno je adekvatan.

2. Zašto Hummingbot? Hummingbot rješava "dosadne" stvari: povezanost, rukovanje pogreškama i upravljanje nonceovima na 100+ burzi, dopuštajući vam da se usredotočite na logiku strategije.

3. Trebam li GPU? Za backtesting s VectorBT-om? Ne (koristi CPU RAM). Za treniranje neuronskih mreža? Da, apsolutno.

4. Gdje mogu dobiti tick podatke? TradingMaster AI pruža API krajnju točku za čiste, normalizirane .parquet datoteke prilagođene za Polars potrošnju.

5. Trebam li naučiti Rust? Pomaže, ali ga ne morate pisati. Korištenje Python biblioteka napisanih u Rustu (poput Polarsa) daje vam 90% koristi.