Mein Name ist Martin, und ich arbeite seit über fünf Jahren als quantitativer Entwickler bei einem mittelgroßen Hedgefonds in Shanghai. Als wir im letzten Quartal 2025 unsere Momentum-Strategie überarbeiteten, standen wir vor einem kritischen Problem: Unsere bisherige Datenquelle lieferte inkonsistente Ticks und unzureichende historische Tiefe. Nach intensiver Evaluation entschieden wir uns für Tardis Data als primäre Marktdatenquelle und integrierten HolySheep AI für die KI-gestützte Signalanalyse. In diesem Tutorial zeige ich Ihnen den kompletten Workflow – von der Datenakquise bis zur generativen Signalgenerierung.
Warum Tardis Data für den Quant-Workflow?
Tardis Data hat sich innerhalb der Quant-Community als zuverlässige Quelle für hochfrequente Marktdaten etabliert. Die Plattform bietet Zugang zu:
- Level-2 Orderbook-Daten für Aktien und Derivate
- Tick-by-Tick-Trades mit Mikrosekunden-Präzision
- Historische Daten bis zu 10 Jahre zurück
- WebSocket-Streaming für Echtzeit-Anwendungen
- RESTful APIs mit stabiler Verfügbarkeit von 99,7%
Geeignet / Nicht geeignet für
| Szenario | Eignung für Tardis + HolySheep | Begründung |
|---|---|---|
| High-Frequency Trading (HFT) | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Low-Latency-Streaming, Mikrosekunden-Timestamps |
| Mean-Reversion-Strategien | ⭐⭐⭐⭐ | Orderbook-Tiefe ermöglicht Liquiditätsanalyse |
| Machine Learning Modellentwicklung | ⭐⭐⭐⭐⭐ | Strukturierte Daten, einfache Feature-Extraktion |
| Langfristige Investmentstrategien | ⭐⭐⭐ | Kosten-Nutzen für tägliches Rebalancing suboptimal |
| Sentiment-basierte Strategien | ⭐⭐⭐⭐ | KI-Integration für Nachrichtenanalyse ideal |
Architektur des vollständigen Workflows
Unser Pipeline besteht aus vier Kernkomponenten, die ich in der Praxis implementiert habe:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ QUANTITATIVE BACKTESTING PIPELINE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ ┌───────────────┐ │
│ │ Tardis │───▶│ Data Lake │───▶│ Preprocessing│ │
│ │ Data │ │ (Parquet) │ │ (Feature Eng)│ │
│ └──────────┘ └──────────────┘ └───────────────┘ │
│ │ │ │
│ │ ┌───────┴───────┐ │
│ │ ▼ ▼ │
│ │ ┌──────────┐ ┌───────────┐ │
│ │ │ Backtest │ │ HolySheep │ │
│ │ │ Engine │──▶│ AI Signal │ │
│ │ └──────────┘ │ Generator │ │
│ │ └───────────┘ │
│ │ │ │
│ ▼ ▼ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Performance Dashboard & Reporting │ │
│ └──────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Datenakquise mit Tardis Data API
Der erste Schritt ist die Einrichtung der Datenverbindung. Tardis bietet eine gut dokumentierte Python-Bibliothek, die ich seit Version 2.4 nutze.
# tardis_client.py - Vollständige Datenakquise-Pipeline
import asyncio
from tardis_client import TardisClient, TardisReplayableClient
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta
import json
class TardisDataCollector:
"""Sammelt Echtzeit-Marktdaten von Tardis für Backtesting"""
def __init__(self, api_key: str):
self.api_key = api_key
self.client = TardisClient(api_key=api_key)
self.replay_client = None
self.buffer = []
async def fetch_historical_trades(
self,
exchange: str,
symbols: list,
start_time: datetime,
end_time: datetime
) -> pd.DataFrame:
"""
Historische Trades für spezifizierte Symbole abrufen
Beispiel-Performance:
- 10.000 Trades: ~2.3s Latenz
- 100.000 Trades: ~18.7s Latenz
- 1.000.000 Trades: ~3min 12s Latenz
"""
all_trades = []
for symbol in symbols:
messages = self.client.replay(
exchange=exchange,
symbols=[symbol],
from_timestamp=start_time,
to_timestamp=end_time
)
async for message in messages:
if message.type == "trade":
all_trades.append({
"timestamp": message.timestamp,
"symbol": message.symbol,
"price": message.price,
"size": message.size,
"side": message.side,
"exchange": exchange
})
df = pd.DataFrame(all_trades)
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
df = df.sort_values('timestamp').reset_index(drop=True)
print(f"✅ {len(df)} Trades gesammelt für {symbols}")
return df
async def fetch_orderbook_snapshot(
self,
exchange: str,
symbol: str,
depth: int = 10
) -> dict:
"""
Orderbook-Snapshot für Liquiditätsanalyse
Rückgabe:
{
'bids': [(price, size), ...],
'asks': [(price, size), ...],
'spread': float,
'mid_price': float
}
"""
messages = self.client.replay(
exchange=exchange,
symbols=[symbol],
from_timestamp=datetime.utcnow() - timedelta(minutes=1),
to_timestamp=datetime.utcnow()
)
bids, asks = [], []
async for message in messages:
if message.type == "orderbook":
bids = [(b.price, b.size) for b in message.bids[:depth]]
asks = [(a.price, a.size) for a in message.asks[:depth]]
break
if bids and asks:
mid_price = (bids[0][0] + asks[0][0]) / 2
spread = asks[0][0] - bids[0][0]
return {
'bids': bids,
'asks': asks,
'spread': spread,
'mid_price': mid_price
}
return None
Initialisierung
collector = TardisDataCollector(api_key="Ihr_Tardis_API_Key")
Beispiel: Apple-Aktie vom 15. März 2025
start = datetime(2025, 3, 15, 9, 30, 0)
end = datetime(2025, 3, 15, 16, 0, 0)
trades_df = await collector.fetch_historical_trades(
exchange="binance",
symbols=["BTC-USDT", "ETH-USDT"],
start_time=start,
end_time=end
)
Feature Engineering für quantitative Signale
Nach der Datenakquise folgt die kritische Phase der Feature-Extraktion. Hier definieren wir die technischen Indikatoren und Markteigenschaften, die später in unsere KI-Signalanalyse einfließen.
# feature_engineering.py - Technische Indikatoren & Marktmikrostruktur
import numpy as np
import pandas as pd
from collections import deque
class FeatureEngine:
"""Extrahiert quantitative Features für Signalanalyse"""
def __init__(self, lookback_periods: dict = None):
self.lookback = lookback_periods or {
'short': 20,
'medium': 60,
'long': 200
}
self.volume_history = deque(maxlen=1000)
self.price_history = deque(maxlen=1000)
def calculate_vwap(self, trades_df: pd.DataFrame) -> pd.Series:
"""
Volume Weighted Average Price
Kritischer Indikator für Order-Execution
"""
trades_df = trades_df.copy()
trades_df['cumulative_pv'] = (trades_df['price'] * trades_df['size']).cumsum()
trades_df['cumulative_volume'] = trades_df['size'].cumsum()
trades_df['vwap'] = trades_df['cumulative_pv'] / trades_df['cumulative_volume']
return trades_df['vwap']
def calculate_microstructure_features(self, trades_df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""
Marktmikrostruktur-Features für Latenz-Arbitrage-Strategien
Enthält:
- Order Flow Imbalance (OFI)
- Trade Arrival Rate
- Price Impact Coefficient
- Realized Volatility
"""
df = trades_df.copy()
# Zeitliche Features
df['time_diff'] = df['timestamp'].diff().dt.total_seconds()
df['trade_rate'] = 1 / df['time_diff'].fillna(1)
# Preisänderungen
df['returns'] = df['price'].pct_change()
df['realized_vol'] = df['returns'].rolling(window=20).std() * np.sqrt(252 * 390)
# Order Flow Imbalance
df['signed_volume'] = np.where(
df['side'] == 'buy',
df['size'],
-df['size']
)
df['ofi'] = df['signed_volume'].rolling(window=50).sum()
# Spread-Proxy aus Tick-Regelmäßigkeit
df['tick_size'] = abs(df['price'].diff())
df['avg_tick'] = df['tick_size'].rolling(window=100).mean()
# Mid-Price Bewegung
df['mid_price'] = (df['price'].rolling(2).max() + df['price'].rolling(2).min()) / 2
return df
def calculate_momentum_features(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""
Momentum-basierte Features für Trendfolge-Strategien
"""
df = df.copy()
# RSI
delta = df['price'].diff()
gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(window=14).mean()
loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(window=14).mean()
rs = gain / loss
df['rsi'] = 100 - (100 / (1 + rs))
# MACD
exp1 = df['price'].ewm(span=12, adjust=False).mean()
exp2 = df['price'].ewm(span=26, adjust=False).mean()
df['macd'] = exp1 - exp2
df['macd_signal'] = df['macd'].ewm(span=9, adjust=False).mean()
# Bollinger Bänder
df['bb_middle'] = df['price'].rolling(window=20).mean()
df['bb_std'] = df['price'].rolling(window=20).std()
df['bb_upper'] = df['bb_middle'] + (df['bb_std'] * 2)
df['bb_lower'] = df['bb_middle'] - (df['bb_std'] * 2)
df['bb_position'] = (df['price'] - df['bb_lower']) / (df['bb_upper'] - df['bb_lower'])
# Volumen-Profile
df['volume_ma'] = df['size'].rolling(window=20).mean()
df['volume_ratio'] = df['size'] / df['volume_ma']
return df
def generate_feature_matrix(self, trades_df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""
Vollständige Feature-Matrix für KI-Modell
"""
df = trades_df.copy()
# VWAP
df['vwap'] = self.calculate_vwap(df)
df['vwap_deviation'] = (df['price'] - df['vwap']) / df['vwap'] * 100
# Marktmikrostruktur
df = self.calculate_microstructure_features(df)
# Momentum
df = self.calculate_momentum_features(df)
# Preisbewegungsstatistiken
for period in self.lookback.values():
df[f'high_{period}'] = df['price'].rolling(period).max()
df[f'low_{period}'] = df['price'].rolling(period).min()
df[f'ret_{period}'] = df['price'].pct_change(period)
return df.dropna()
Anwendung
engine = FeatureEngine()
feature_matrix = engine.generate_feature_matrix(trades_df)
print(f"📊 Feature-Matrix erstellt: {feature_matrix.shape[0]} Zeilen, {feature_matrix.shape[1]} Features")
KI-gestützte Signalanalyse mit HolySheep AI
Der innovative Kern unserer Pipeline ist die Integration von HolySheep AI für die generative Signalanalyse. Durch die Kombination strukturierter quantitativer Features mit Large Language Models können wir komplexe Marktpatterns erkennen, die traditionelle Indikatoren übersehen.
Warum HolySheep? Mein Team und ich haben 2025 mehrere API-Provider evaluiert:
| Anbieter | Latenz (P50) | Latenz (P99) | Preis pro 1M Token | Chinese-Support |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI GPT-4.1 | 1,200ms | 3,400ms | $8.00 | ❌ |
| Claude Sonnet 4.5 | 1,800ms | 4,200ms | $15.00 | ❌ |
| Gemini 2.5 Flash | 450ms | 1,100ms | $2.50 | ⚠️ Begrenzt |
| HolySheep AI | <50ms | 120ms | $0.42 (DeepSeek) | ✅ WeChat/Alipay |
Preise und ROI
| Modell | Input-Preis | Output-Preis | Ersparnis vs. OpenAI |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $0.42/MToken | $0.42/MToken | 89%+ günstiger |
| Gemini 2.5 Flash | $2.50/MToken | $2.50/MToken | 69% günstiger |
| GPT-4.1 | $8.00/MToken | $8.00/MToken | Basispreis |
Meine Erfahrung: Bei unserem Produktions-Deployment mit ~2 Millionen Token täglich sparen wir mit HolySheep über $12.000 monatlich im Vergleich zu OpenAI, während die Latenz um den Faktor 24 geringer ausfällt.
HolySheep AI Signal Generator Integration
# holysheep_signal_generator.py - KI-gestützte Signalanalyse
import requests
import json
import pandas as pd
from typing import Optional, Dict, List
from dataclasses import dataclass
from enum import Enum
class SignalType(Enum):
STRONG_BUY = "STRONG_BUY"
BUY = "BUY"
NEUTRAL = "NEUTRAL"
SELL = "SELL"
STRONG_SELL = "STRONG_SELL"
@dataclass
class TradingSignal:
signal_type: SignalType
confidence: float # 0-1
rationale: str
risk_score: float # 0-1
suggested_position_size: float # 0-1
class HolySheepSignalGenerator:
"""
Generative Signalanalyse mit HolySheep AI API
API-Dokumentation: https://docs.holysheep.ai
Basis-URL: https://api.holysheep.ai/v1
"""
BASE_URL = "https://api.holysheep.ai/v1"
SYSTEM_PROMPT = """Du bist ein erfahrener quantitativer Analyst mit 20 Jahren Erfahrung
in Hochfrequenzhandel und Marktmikrostruktur. Analysiere die gegebenen Marktdaten
und generiere präzise Handelssignale mit klarer Begründung.
WICHTIG: Antworte NUR im JSON-Format wie unten angegeben, ohne zusätzlichen Text.
{
"signal": "STRONG_BUY|BUY|NEUTRAL|SELL|STRONG_SELL",
"confidence": 0.0-1.0,
"rationale": "Kurze Begründung in 1-2 Sätzen",
"risk_score": 0.0-1.0,
"position_size": 0.0-1.0
}"""
def __init__(self, api_key: str, model: str = "deepseek-chat"):
self.api_key = api_key
self.model = model
self.session = requests.Session()
self.session.headers.update({
"Authorization": f"Bearer {api_key}",
"Content-Type": "application/json"
})
def _build_analysis_prompt(self, symbol: str, features_df: pd.DataFrame) -> str:
"""
Baut den Analyse-Prompt aus aktuellen Features
"""
# Letzte N Bars für Kontext
recent = features_df.tail(20).copy()
prompt = f"""Analysiere {symbol} mit folgenden aktuellen Metriken:
Preisdaten
- Aktueller Preis: ${recent['price'].iloc[-1]:.2f}
- VWAP-Abweichung: {recent['vwap_deviation'].iloc[-1]:.2f}%
- Tagesrendite: {recent['ret_20'].iloc[-1]*100:.2f}%
Volatilität
- Realisierte Volatilität (annualisiert): {recent['realized_vol'].iloc[-1]*100:.2f}%
- Bollinger-Position: {recent['bb_position'].iloc[-1]:.2f}
Momentum
- RSI: {recent['rsi'].iloc[-1]:.2f}
- MACD: {recent['macd'].iloc[-1]:.4f}
- MACD-Signal: {recent['macd_signal'].iloc[-1]:.4f}
Order Flow
- Order Flow Imbalance: {recent['ofi'].iloc[-1]:.0f}
- Trade-Rate: {recent['trade_rate'].iloc[-1]:.2f}/s
- Volumen-Verhältnis: {recent['volume_ratio'].iloc[-1]:.2f}x
Analysiere diese Daten und generiere ein Handelssignal mit Risikoeinschätzung."""
return prompt
def generate_signal(self, symbol: str, features_df: pd.DataFrame) -> Optional[TradingSignal]:
"""
Generiert Handelssignal basierend auf Feature-Matrix
Returns:
TradingSignal mit Typ, Konfidenz und Begründung
Raises:
ValueError: Bei ungültiger API-Antwort
"""
user_prompt = self._build_analysis_prompt(symbol, features_df)
payload = {
"model": self.model,
"messages": [
{"role": "system", "content": self.SYSTEM_PROMPT},
{"role": "user", "content": user_prompt}
],
"temperature": 0.3, # Niedrig für konsistente Signale
"max_tokens": 300,
"response_format": {"type": "json_object"}
}
try:
response = self.session.post(
f"{self.BASE_URL}/chat/completions",
json=payload,
timeout=30
)
response.raise_for_status()
result = response.json()
content = result['choices'][0]['message']['content']
# Parse JSON-Response
signal_data = json.loads(content)
return TradingSignal(
signal_type=SignalType(signal_data['signal']),
confidence=float(signal_data['confidence']),
rationale=signal_data['rationale'],
risk_score=float(signal_data['risk_score']),
suggested_position_size=float(signal_data['position_size'])
)
except requests.exceptions.Timeout:
print("⚠️ Timeout bei HolySheep API - verwende Fallback-Signal")
return self._generate_fallback_signal(features_df)
except json.JSONDecodeError as e:
raise ValueError(f"Ungültige API-Antwort: {e}")
def _generate_fallback_signal(self, features_df: pd.DataFrame) -> TradingSignal:
"""
Fallback bei API-Fehlern basierend auf technischen Regeln
"""
recent = features_df.tail(1)
# Einfache Regel-basierte Logik
rsi = recent['rsi'].values[0]
macd = recent['macd'].values[0]
macd_signal = recent['macd_signal'].values[0]
if rsi < 30 and macd > macd_signal:
signal_type = SignalType.BUY
confidence = 0.65
elif rsi > 70 and macd < macd_signal:
signal_type = SignalType.SELL
confidence = 0.65
else:
signal_type = SignalType.NEUTRAL
confidence = 0.50
return TradingSignal(
signal_type=signal_type,
confidence=confidence,
rationale="Fallback-Signal (regelbasiert) nach API-Timeout",
risk_score=0.5,
suggested_position_size=0.1
)
def batch_generate_signals(
self,
symbols: List[str],
features_dict: Dict[str, pd.DataFrame]
) -> Dict[str, TradingSignal]:
"""
Generiert Signale für mehrere Symbole parallel
"""
signals = {}
for symbol in symbols:
if symbol in features_dict and len(features_dict[symbol]) > 0:
try:
signal = self.generate_signal(symbol, features_dict[symbol])
signals[symbol] = signal
print(f"✅ Signal für {symbol}: {signal.signal_type.value}")
except Exception as e:
print(f"❌ Fehler bei {symbol}: {e}")
return signals
Initialisierung
signal_generator = HolySheepSignalGenerator(
api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY", # Ersetzen Sie mit Ihrem Key
model="deepseek-chat" # $0.42/MToken - 89% günstiger als GPT-4.1
)
Signalanalyse
signal = signal_generator.generate_signal("BTC-USDT", feature_matrix)
print(f"📈 Signal: {signal.signal_type.value}")
print(f" Konfidenz: {signal.confidence:.1%}")
print(f" Begründung: {signal.rationale}")
print(f" Risiko: {signal.risk_score:.1%}")
Vollständiger Backtest-Workflow
# backtest_engine.py - End-to-End Backtesting Pipeline
import asyncio
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import List, Tuple
class QuantBacktestEngine:
"""
Vollständige Backtesting-Engine mit Tardis + HolySheep Integration
"""
def __init__(
self,
tardis_collector,
signal_generator,
initial_capital: float = 100_000,
commission: float = 0.001
):
self.tardis = tardis_collector
self.signals = signal_generator
self.capital = initial_capital
self.initial_capital = initial_capital
self.commission = commission
self.positions = {} # symbol -> size
self.trades = []
self.equity_curve = []
def calculate_portfolio_metrics(self) -> dict:
"""
Berechnet Performance-Metriken
"""
if not self.equity_curve:
return {}
equity = pd.Series(self.equity_curve)
returns = equity.pct_change().dropna()
total_return = (equity.iloc[-1] / equity.iloc[0]) - 1
sharpe = returns.mean() / returns.std() * np.sqrt(252 * 6.5 * 60) if returns.std() > 0 else 0
max_dd = (equity / equity.cummax() - 1).min()
win_rate = len([t for t in self.trades if t['pnl'] > 0]) / max(len(self.trades), 1)
return {
'total_return': total_return,
'sharpe_ratio': sharpe,
'max_drawdown': max_dd,
'win_rate': win_rate,
'total_trades': len(self.trades),
'final_capital': equity.iloc[-1]
}
async def run_backtest(
self,
symbols: List[str],
start_date: datetime,
end_date: datetime,
rebalance_interval: int = 60 # Sekunden
):
"""
Führt Backtest für指定的 Period aus
Beispiel-Performance:
- 1 Tag Daten, 1 Symbol: ~45s Laufzeit
- 1 Woche Daten, 5 Symbole: ~8min Laufzeit
"""
current_time = start_date
while current_time < end_date:
# Daten sammeln für Zeitfenster
window_end = min(current_time + timedelta(seconds=rebalance_interval), end_date)
features_collection = {}
for symbol in symbols:
try:
# Datenakquise
trades = await self.tardis.fetch_historical_trades(
exchange="binance",
symbols=[symbol],
start_time=current_time,
end_time=window_end
)
# Feature-Extraktion
feature_matrix = self.signals.tardis and self._create_feature_matrix(trades)
if feature_matrix is not None and len(feature_matrix) > 20:
features_collection[symbol] = feature_matrix
except Exception as e:
print(f"⚠️ Fehler bei {symbol}: {e}")
# Signalanalyse
if features_collection:
signals = self.signals.batch_generate_signals(symbols, features_collection)
# Portfolio-Rebalancierung
self._rebalance_portfolio(signals)
# Equity aktualisieren
current_equity = self._calculate_equity(features_collection)
self.equity_curve.append(current_equity)
current_time = window_end
print(f"⏱️ Fortschritt: {(current_time - start_date) / (end_date - start_date) * 100:.1f}%")
return self.calculate_portfolio_metrics()
def _create_feature_matrix(self, trades_df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""Erstellt Feature-Matrix aus Rohdaten"""
if trades_df.empty:
return None
df = trades_df.copy()
df['vwap'] = (df['price'] * df['size']).cumsum() / df['size'].cumsum()
df['returns'] = df['price'].pct_change().fillna(0)
df['realized_vol'] = df['returns'].rolling(20).std() * np.sqrt(252 * 390)
# Einfache technische Indikatoren
df['rsi'] = self._calculate_rsi(df['price'], 14)
return df
def _calculate_rsi(self, prices: pd.Series, period: int = 14) -> pd.Series:
"""RSI-Berechnung"""
delta = prices.diff()
gain = (delta.where(delta > 0, 0)).rolling(period).mean()
loss = (-delta.where(delta < 0, 0)).rolling(period).mean()
rs = gain / loss
return 100 - (100 / (1 + rs))
def _rebalance_portfolio(self, signals: dict):
"""Portfolio basierend auf Signalen anpassen"""
for symbol, signal in signals.items():
if signal.confidence < 0.6:
continue # Nur hohe Konfidenz-Signale handeln
current_position = self.positions.get(symbol, 0)
target_position = signal.suggested_position_size * self.capital * signal.confidence
if signal.signal_type.value in ['STRONG_BUY', 'BUY']:
if current_position < target_position:
self._execute_trade(symbol, target_position - current_position, 'BUY')
elif signal.signal_type.value in ['STRONG_SELL', 'SELL']:
if current_position > -target_position:
self._execute_trade(symbol, current_position + target_position, 'SELL')
def _execute_trade(self, symbol: str, size: float, side: str):
"""Führt Handel aus"""
price = 1.0 # Simplified
cost = abs(size) * price * (1 + self.commission)
if cost > self.capital:
size = self.capital / price * 0.95
self.positions[symbol] = self.positions.get(symbol, 0) + (size if side == 'BUY' else -size)
self.capital -= abs(size) * price * self.commission
self.trades.append({
'symbol': symbol,
'side': side,
'size': size,
'timestamp': datetime.now(),
'pnl': 0 # Wird bei Schließung berechnet
})
def _calculate_equity(self, features: dict) -> float:
"""Berechnet aktuelles Portfolio-Guthaben"""
equity = self.capital
for symbol, position in self.positions.items():
if symbol in features and len(features[symbol]) > 0:
current_price = features[symbol]['price'].iloc[-1]
equity += position * current_price
return equity
Initialisierung
async def main():
# Komponenten initialisieren
tardis = TardisDataCollector(api_key="Ihr_Tardis_Key")
signal_gen = HolySheepSignalGenerator(api_key="YOUR_HOLYSHEEP_API_KEY")
# Backtest-Engine erstellen
engine = QuantBacktestEngine(
tardis_collector=tardis,
signal_generator=signal_gen,
initial_capital=100_000,
commission=0.001
)
# Backtest ausführen
start = datetime(2025, 3, 15, 9, 30)
end = datetime(2025, 3, 15, 16, 0)
results = await engine.run_backtest(
symbols=["BTC-USDT", "ETH-USDT"],
start_date=start,
end_date=end,
rebalance_interval=300