Primeros pasos

QuantCraft es una aplicación de escritorio todo en uno para desarrollar, probar y mejorar estrategias de trading en Python.
Esta guía cubre solo lo necesario para empezar rápido y bien. Para una visión general, lee la Introducción; para las regiones y paneles del IDE, consulta Diseño del espacio de trabajo.

Requisitos previos

Instala lo siguiente antes de usar las funciones de estrategia:

• Aplicación de escritorio QuantCraft (última versión estable)
• Python 3.10+ (se recomienda 3.11)
• pip (incluido en la mayoría de las instalaciones de Python)
• Acceso a Internet (para instalar paquetes y para los datos y servicios conectados)
• Espacio en disco suficiente para proyectos, registros y resultados de backtests

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1. Instalar Python

Descarga e instala Python desde python.org.

Durante la instalación:

• Activa Add Python to PATH

Verifica:

Si python no se reconoce en Windows, prueba:

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2. Instalar y abrir QuantCraft

Descarga y ejecuta el instalador para tu arquitectura de Windows (v1.3.0):

Windows (Microsoft Store, recomendado)

macOS (Apple Silicon, v1.3.0)

• QuantCraft_1.3.0_aarch64.dmg.zip — imagen de disco (comprimida)
• QuantCraft.app.tar.gz — paquete de la app (tar.gz)

Después:

• Inicia QuantCraft
• Abre el área del IDE / espacio de trabajo de estrategias

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3. Crear tu primera estrategia

1. Crea o importa un archivo de estrategia .py
2. Añade los callbacks del ciclo de vida básicos:
   • on_init
   • on_bar y on_tick
   • on_finish
   • on_timer opcional (solo en ejecuciones en vivo, no en el backtest del IDE)
3. Define params configurables para los valores ajustables

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4. Ejecutar un backtest

Configura en Run backtest (hasta tres pestañas):

• Symbol & data — fuente de precios, símbolo(s), marco temporal, Additional timeframes opcionales (para rt.get_bar), datos fundamentales / factores opcionales
• Simulation — rango de fechas, calentamiento, saldo inicial, comisión / deslizamiento
• Script — parámetros de entrada (params) cuando tu archivo los declara

Usa Test (ejecución de código) y revisa:

• Los registros y errores del Panel de salida
• Los Resultados de las pruebas: métricas, operaciones/historial, gráficos

Consulta Backtests para saber cómo el motor ejecuta tu estrategia.

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5. Confirmar que la configuración es correcta

Tu configuración es correcta cuando:

• Los scripts de Python se ejecutan sin errores de importación ni de ejecución
• Los backtests terminan y generan paneles de resultados
• Los registros y gráficos de la estrategia coinciden con el comportamiento esperado

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Problemas de configuración habituales

• python no encontrado: reinstala Python y activa el PATH
• Errores de importación de módulos: instala las dependencias en el entorno activo
• Resultados incoherentes: verifica el símbolo, el rango de fechas, el marco temporal y los params
• No se generan operaciones: revisa las condiciones de entrada y salida, y el calentamiento y la disponibilidad de datos

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Buenas prácticas para nuevos usuarios

• Empieza con un solo símbolo y una estrategia sencilla
• Parametriza las constantes (no lo fijes todo en el código)
• Registra las decisiones clave para facilitar la depuración
• Valida en varios rangos de fechas y regímenes de mercado antes de fiarte de los resultados