btで行う金融トレード

Pythonで学ぶ金融トレーディング

Chelsea Yang

Data Science Instructor

bt パッケージ

売買戦略を定義しバックテストするための柔軟なフレームワーク

戦略: 事前定義のルールに基づく資産の売買手法
戦略のバックテスト: 過去データで有効性を検証する方法

import bt

bt のプロセス

手順1: 過去価格データを取得
手順2: 戦略を定義
手順3: データでバックテスト
手順4: 結果を評価

データ取得

# 過去価格をダウンロード
bt_data = bt.get('goog, amzn, tsla', 
                 start='2020-6-1', end='2020-12-1')

print(bt_data.head())

                   goog         amzn        tsla
Date                                            
2020-06-01  1431.819946  2471.040039  179.619995
2020-06-02  1439.219971  2472.409912  176.311996
2020-06-03  1436.380005  2478.399902  176.591995
2020-06-04  1412.180054  2460.600098  172.876007
2020-06-05  1438.390015  2483.000000  177.132004

戦略を定義

# 戦略を定義
bt_strategy = bt.Strategy('Trade_Weekly',

                          [bt.algos.RunWeekly(), # 週次で実行

                           bt.algos.SelectAll(), # 全データを使用

                           bt.algos.WeighEqually(), # 等ウェイトを維持

                           bt.algos.Rebalance()]) # リバランス

バックテスト

# バックテストを作成
bt_test = bt.Backtest(bt_strategy, bt_data)


# バックテストを実行
bt_res = bt.run(bt_test)

結果を評価する

# 結果をプロット
bt_res.plot(title="Backtest result")

バックテスト結果のプロット

# 取引の詳細を取得
bt_res.get_transactions()

取引一覧を表示

Let's practice!

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