Docs · v2.4Última atualização: 12 de maio de 2026
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Quickstart em 5 minutos
Do pip install ao primeiro backtest. Você precisa de Python 3.11+ e uma conta gratuita na QuantHub.
ℹ
Pré-requisito
Você precisa de uma conta de quant (grátis) pra rodar backtests na nossa infraestrutura. A conta de investidor não tem acesso ao SDK.
01Instalar o SDK
O SDK está disponível no PyPI. Recomendamos um virtualenv dedicado:
BASHCopiar
$ python -m venv .venv $ source .venv/bin/activate $ pip install quanthub $ qh login → abre o browser para autenticar
02Escrever sua primeira estratégia
Toda estratégia herda de quanthub.Strategy e implementa, no mínimo, dois métodos: signals() e size().
STRATEGY.PYCopiar
from quanthub import Strategy, Universe
class MomentumBR(Strategy):
"""Top 15% momentum em IBOV, rebalance semanal."""
universe = Universe.B3.IBOV_TOP_30
rebalance = "weekly"
lookback_days = 60
def signals(self, bars):
# retorno acumulado nos últimos N dias
returns = bars.close.pct_change(self.lookback_days)
# comprado nos top 15% por momentum
threshold = returns.quantile(0.85)
return returns > threshold
def size(self, signal):
# kelly fracionário, cap de 5% por ativo
return self.kelly(signal, max_weight=0.05)03Rodar backtest
O comando qh backtest sobe os dados na nossa sandbox, roda a estratégia e devolve o relatório. Estimado: 90 segundos para 5 anos de IBOV.
$ qh backtest strategy.py --years 5 ⠋ Carregando dados B3.IBOV_TOP_30... [ok] ⠋ Rodando 2021-2026... [ok] ⠋ Calculando métricas... [ok] ╭─ MOMENTUM BR · 2021-01 → 2026-05 ────────────╮ │ Retorno anualizado +14.2% │ │ Sharpe 1.82 │ │ Max drawdown -7.4% │ │ Win rate 58.3% │ │ Trades 1,247 │ │ Custo total -0.84% a.a. │ ╰──────────────────────────────────────────────╯ Relatório completo: https://app.quanthub.com.br/bt/abc123