Jesse: Crypto-Algo-Trading-Framework mit minutenbasierter Engine in Python und Rust

Die meisten Open-Source-Backtesting-Engines lassen sich in zwei Lager einteilen: akademische Stacks, die wunderbar testen, aber für echtes Trading unbrauchbar sind, und kampferprobte Terminals, die traden, einen aber nicht ordentlich forschen lassen. Jesse versucht, beides zu sein — ein Crypto-Trading-Framework mit einer einheitlichen Engine für Backtesting, Optimierung und (per Plugin) Live-Trading.

Architektur: Keine Bibliothek, sondern eine Pipeline

Jesse ist ein Bundle aus Strategie-Ausführungs-Engine, API und UI: Die CLI startet uvicorn mit FastAPI, PostgreSQL über Peewee, LSP für den Strategie-Editor und optional das jesse-live-Plugin.

Minutenbasierte Simulation: Die "Quelle der Wahrheit"

Eine kritische Invariante: Im Backtest werden ausschließlich 1-Minuten-Candles akzeptiert. Höhere Zeitrahmen sind Aggregate — die 1h-Strategie feuert alle 60 Minuten, aber Orders werden innerhalb jeder Minute anhand von High/Low ausgeführt.

from jesse.research import backtest

result = backtest(
    config,
    routes=[("Binance", "BTC-USDT", "4h", "MyStrategy")],
    candles=candles_1m,  # strictly 60_000 ms between candles
)

Strategie: Ein Zustandsautomat mit deklarativen Orders

def go_long(self):
    qty = utils.size_to_qty(self.balance * 0.5, self.price)
    self.buy = qty, self.price
    self.stop_loss = qty, self.price * 0.97
    self.take_profit = qty, self.price * 1.05

Das System entscheidet: Market-, Limit- oder Stop-Order — basierend auf der Preisposition relativ zum aktuellen Kurs. Im Live-Modus wird der Preis gemäß der Börsen-Präzision gerundet.

Optimierung: Rauschen eliminieren, nicht Profit maximieren

Die Fitness-Funktion bekämpft Overfitting: Mindestfilter von 5 Trades, log-normalisierte Trade-Anzahl, doppelte Train/Test-Validierung und ein "smarter" Sharpe mit Autokorrelations-Strafe.

Rust unter der Haube

Indikatoren (EMA, RSI, MACD, ATR…) nutzen jesse-rust. Selbst einfache Arithmetik liegt in Rust: Die Akkumulation von Float-Fehlern über Tausende von Trades hinweg macht Backtests sonst zur Fiktion.

Links

• 💻 GitHub: jesse-ai/jesse
• 🌐 Website: jesse.trade
• 📄 Lizenz: MIT

Fazit

Jesse versucht, Crypto-Algo-Trading auf eine wiederholbare Pipeline zu reduzieren: Minuten-Engine, strikte Strategy-Klasse, Rust-Indikatoren, Research-API ohne State-Leaks und Optimierung mit Test-Perioden-Validierung.