Primeiros passos

O QuantCraft é um aplicativo para desktop completo para desenvolver, testar e aprimorar estratégias de trading em Python.
Este guia cobre apenas o necessário para começar rápido e do jeito certo. Para uma visão geral, leia a Introdução; para as regiões e os painéis do IDE, veja Layout do espaço de trabalho.

Pré-requisitos

Instale o seguinte antes de usar os recursos de estratégia:

• Aplicativo para desktop QuantCraft (versão estável mais recente)
• Python 3.10+ (3.11 recomendado)
• pip (incluído na maioria das instalações do Python)
• Acesso à Internet (para instalar pacotes e para dados e serviços conectados)
• Espaço em disco suficiente para projetos, logs e resultados de backtests

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1. Instalar o Python

Baixe e instale o Python em python.org.

Durante a instalação:

• Ative Add Python to PATH

Verifique:

Se o python não for reconhecido no Windows, tente:

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2. Instalar e abrir o QuantCraft

Baixe e execute o instalador para a arquitetura do seu Windows (v1.3.0):

Windows (Microsoft Store, recomendado)

macOS (Apple Silicon, v1.3.0)

• QuantCraft_1.3.0_aarch64.dmg.zip — imagem de disco (compactada)
• QuantCraft.app.tar.gz — pacote do app (tar.gz)

Em seguida:

• Abra o QuantCraft
• Abra a área do IDE / espaço de trabalho de estratégias

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3. Criar sua primeira estratégia

1. Crie ou importe um arquivo de estratégia .py
2. Adicione os callbacks do ciclo de vida essenciais:
   • on_init
   • on_bar e on_tick
   • on_finish
   • on_timer opcional (somente em execuções futuras, não no backtest do IDE)
3. Defina params configuráveis para os valores ajustáveis

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4. Executar um backtest

Configure em Run backtest (até três abas):

• Symbol & data — fonte de preços, símbolo(s), intervalo de tempo, Additional timeframes opcionais (para rt.get_bar), dados fundamentalistas / fatores opcionais
• Simulation — intervalo de datas, aquecimento, saldo inicial, comissão / slippage
• Script — parâmetros de entrada (params) quando o seu arquivo os declara

Use o Test (execução de código) e depois revise:

• Os logs e erros do Painel de saída
• Os Resultados dos testes: métricas, operações/histórico, gráficos

Veja Backtests para entender como o mecanismo conduz a sua estratégia.

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5. Confirmar que a configuração está saudável

Sua configuração está correta quando:

• Os scripts Python são executados sem erros de importação ou de execução
• Os backtests são concluídos e geram painéis de resultados
• Os logs e gráficos da estratégia correspondem ao comportamento esperado

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Problemas de configuração comuns

• python não encontrado: reinstale o Python e ative o PATH
• Erros de importação de módulos: instale as dependências no ambiente ativo
• Resultados inconsistentes: verifique o símbolo, o intervalo de datas, o intervalo de tempo e os params
• Nenhuma operação gerada: verifique as condições de entrada e saída, além do aquecimento e da disponibilidade de dados

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Boas práticas para novos usuários

• Comece com um único símbolo e uma estratégia simples
• Parametrize as constantes (não fixe tudo no código)
• Registre as decisões principais para facilitar a depuração
• Valide em vários intervalos de datas e regimes de mercado antes de confiar nos resultados