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DaM
2026-01-28 09:42:16 +01:00
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commit 1add69eb56
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100
tests/test_optimizer.py Normal file
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@@ -0,0 +1,100 @@
# test_optimizer.py
"""
Script para probar el optimizador de parámetros
"""
import os
import sys
from dotenv import load_dotenv
from pathlib import Path
from datetime import datetime, timedelta
# Añadir raíz del proyecto al path
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent))
from src.utils.logger import log
from src.data.storage import StorageManager
from src.strategies import MovingAverageCrossover
from src.backtest.optimizer import ParameterOptimizer
def setup_environment():
"""Carga variables de entorno"""
env_path = Path(__file__).parent.parent / 'config' / 'secrets.env'
load_dotenv(dotenv_path=env_path)
def test_optimizer():
"""
Prueba el optimizador con Moving Average Crossover
"""
log.info("="*70)
log.info("🔧 TEST: OPTIMIZADOR DE PARÁMETROS")
log.info("="*70)
# Setup
setup_environment()
# Cargar datos
storage = StorageManager(
db_host=os.getenv('DB_HOST'),
db_port=int(os.getenv('DB_PORT', 5432)),
db_name=os.getenv('DB_NAME'),
db_user=os.getenv('DB_USER'),
db_password=os.getenv('DB_PASSWORD'),
)
log.info("\n📥 Cargando datos...")
end_date = datetime.now()
start_date = end_date - timedelta(days=60)
data = storage.load_ohlcv(
symbol='BTC/USDT',
timeframe='1h',
start_date=start_date,
end_date=end_date,
use_cache=False
)
log.success(f"✓ Datos cargados: {len(data)} velas")
# Crear optimizador
log.info("\n🔧 Creando optimizador...")
optimizer = ParameterOptimizer(
strategy_class=MovingAverageCrossover,
data=data,
initial_capital=10000,
commission=0.001
)
# Definir parámetros a probar (pequeño para empezar)
param_grid = {
'fast_period': [5, 10, 15],
'slow_period': [30, 50],
'ma_type': ['sma', 'ema']
}
log.info(f"\n📊 Grid de parámetros:")
log.info(f" fast_period: {param_grid['fast_period']}")
log.info(f" slow_period: {param_grid['slow_period']}")
log.info(f" ma_type: {param_grid['ma_type']}")
log.info(f" Total combinaciones: {3 * 2 * 2} = 12")
# Optimizar
log.info("\n🚀 Iniciando optimización...")
results_df = optimizer.optimize(param_grid)
# Mostrar resultados
log.info("\n📊 RESULTADOS COMPLETOS:")
print(results_df.to_string(index=False))
# Mejores parámetros
log.info("\n🏆 ANÁLISIS:")
best_params = optimizer.get_best_params(metric='sharpe_ratio')
# Guardar resultados (OPCIONAL - ya se guarda por defecto)
optimizer.save_results()
storage.close()
log.success("\n✅ TEST COMPLETADO")
if __name__ == "__main__":
test_optimizer()

96
tests/test_visualizer.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,96 @@
# test_visualizer.py
"""
Script para probar las visualizaciones
"""
import os
import sys
from dotenv import load_dotenv
from pathlib import Path
from datetime import datetime, timedelta
# Añadir raíz del proyecto al path
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent.parent))
from src.utils.logger import log
from src.data.storage import StorageManager
from src.strategies import MovingAverageCrossover
from src.backtest import BacktestEngine
from src.backtest.visualizer import BacktestVisualizer
def setup_environment():
"""Carga variables de entorno"""
env_path = Path(__file__).parent.parent / 'config' / 'secrets.env'
load_dotenv(dotenv_path=env_path)
def test_visualizer():
"""
Prueba las visualizaciones con un backtest
"""
log.info("="*70)
log.info("📊 TEST: VISUALIZACIONES")
log.info("="*70)
# Setup
setup_environment()
# Cargar datos
storage = StorageManager(
db_host=os.getenv('DB_HOST'),
db_port=int(os.getenv('DB_PORT', 5432)),
db_name=os.getenv('DB_NAME'),
db_user=os.getenv('DB_USER'),
db_password=os.getenv('DB_PASSWORD'),
)
log.info("\n📥 Cargando datos...")
end_date = datetime.now()
start_date = end_date - timedelta(days=60)
data = storage.load_ohlcv(
symbol='BTC/USDT',
timeframe='1h',
start_date=start_date,
end_date=end_date,
use_cache=False
)
log.success(f"✓ Datos cargados: {len(data)} velas")
# Ejecutar backtest
log.info("\n🧪 Ejecutando backtest...")
strategy = MovingAverageCrossover(fast_period=15, slow_period=50, ma_type='sma')
engine = BacktestEngine(
strategy=strategy,
initial_capital=10000,
commission=0.001,
position_size=0.95
)
results = engine.run(data)
log.info(f" Retorno: {results['total_return_pct']:.2f}%")
log.info(f" Trades: {results['total_trades']}")
# Crear visualizador
log.info("\n📊 Generando visualizaciones...")
viz = BacktestVisualizer(results, data)
# Generar todos los gráficos
viz.generate_all_plots('backtest_results')
log.info("\n💡 Los gráficos se guardaron en: backtest_results/")
log.info(" Archivos generados:")
log.info(" - equity_curve.png")
log.info(" - drawdown.png")
log.info(" - returns_distribution.png")
log.info(" - trades_chart.png")
log.info(" - dashboard.png")
storage.close()
log.success("\n✅ TEST COMPLETADO")
log.info("\n👀 Abre la carpeta 'backtest_results/' para ver los gráficos")
if __name__ == "__main__":
test_visualizer()