AutoTune Filter для Backtrader

Реализация адаптивного фильтра Джона Элерса AutoTune Filter (TASC 05/2026) в Backtrader и торговая стратегия на его основе. Проект включает сам индикатор, стратегию с bracket-выходом, инфраструктуру для оптимизации параметров на данных MOEX и готовые результаты прогонов по акции SBER и фьючерсу SBRF.

Проект описан в статье на backtarder.ru. Код не предназначен для торговли на реальном счёте без дополнительной проверки.

Что внутри

Файл	Назначение
atf_indicator.py	Индикатор AutoTuneFilter (линии bp, filt, mincorr, dc) + демо-стратегия для сверки значений с TradingView
atf_strategy.py	Две стратегии: AutoTuneFilterStrategy (bracket-выход) и AutoTuneFilterEhlersStrategy (оригинальная always-in-the-market логика Элерса)
moex_setup.py	Загрузка данных MOEX и расчёт комиссий для акций и фьючерсов
params_tools.py	Утилиты для подготовки сетки параметров под оптимизацию
reporting.py	Анализатор SmartAnalyzer, сбор метрик и агрегация результатов (PNL, PF, PROM и др.)
runners.py	Управляющий слой: сборка Cerebro, запуск одиночного прогона или оптимизации
run_optimization.py	Точка входа для оптимизации (перебор сетки параметров)
run_single_plot.py	Точка входа для одиночного прогона с графиком
opt_results_*.xlsx	Готовые результаты оптимизации (SBER и SBRF) для проверки цифр из статьи

Требования

Проект разрабатывался и тестировался на Python 3.9.

Зависимости:

• backtrader — движок бэктестинга
• moex-store — загрузка котировок MOEX (PyPI)
• pandas, numpy — обработка данных
• xlsxwriter — запись Excel-отчётов
• tqdm — прогресс-бар оптимизации
• cerebroview — построение графика (нужен только для run_single_plot.py)

Про cerebroview: это отдельный модуль для интерактивного графика. Он нужен только при запуске run_single_plot.py. Оптимизация (run_optimization.py) работает без него.

Про backtrader на Python 3.9: официальный пакет с PyPI на свежих версиях Python может выдавать ошибку импорта (collections / Iterable). Если столкнётесь — используйте форк backtrader2 (pip install backtrader2) либо более раннюю версию Python.

Установка

Версия кода к статье — в релизе: https://github.com/Celeevo/AutoTuneFilter/releases/tag/v1.0 Архив можно скачать там же (раздел Assets → Source code (zip)) либо склонировать репозиторий целиком:

# 1. Склонировать репозиторий
git clone https://github.com/Celeevo/AutoTuneFilter.git
cd AutoTuneFilter

# 2. (рекомендуется) создать виртуальное окружение
python -m venv .venv
# Windows:
.venv\Scripts\activate
# macOS/Linux:
source .venv/bin/activate

# 3. Установить зависимости
pip install -r requirements.txt

Запуск

Одиночный прогон с графиком — параметры задаются в словарях STRATEGY_PARAMS и RUN_SETTINGS внутри файла:

python run_single_plot.py

Оптимизация (перебор сетки параметров, результат в XLSX):

python run_optimization.py

Настройки прогона (инструмент, период, режим выхода, диапазоны параметров) меняются прямо в верхней части соответствующего скрипта.

Лицензия

MIT