pythonで自動売買のバックテストをする方法とオススメライブラリ

自動売買を開始する前にバックテストをしていますか？

バックテストはあなたが設定した売買ルールが有効かどうかを確認し、無駄なリスクを避けるための重要な工程です。

難しそうな設定もpythonを活用することで簡単にできます。

初心者でもできるバックテストの手順を本記事で詳しく解説します。

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バックテストの基礎知識

自動売買を開始する前にはバックテストを必ずしましょう。

取引ルールをしっかり確認しないまま取引すると、大きな損失のリスクがあります。

なぜバックテストが重要なのか詳しく解説します。

バックテストとは

バックテストとは過去の市場データを利用して、自動売買の取引ルールがどれだけの利益や損失を出したのかをシミュレーションする手法です。

実際に取引する前に、過去の市場データに当てはめて有効性を確かめます。

バックテストすることで設定した売買ルールの期待値とリスクを知ることができます。

バックテストの流れ

1. データの選択：過去の取引データの中から、テストに使用するデータの期間や通貨ペアを選択
2. 売買ルールの設定：どのような売買ルールを使うか、ストップロス（SL）やテイクプロフィット（TP）のレベルなど、具体的な取引ルールを設定
3. シミュレーション： 選択したデータ上で取引を実行
4. 結果の分析：シミュレーションの結果から利益や損失、ドローダウンなどのデータをもとに売買ルールの評価
5. 売買ルールの改善：利益率や勝率、ドローダウンなどの結果を元にルールの改善点や弱点を分析
6. 再シミュレーション：改善した売買ルールで良い結果が得られるまで、シミュレーションを繰り返す

バックテストをするメリットとデメリット

メリット

• 感情を挟まずトレードの結果を確認できる
• 設定した売買ルールの成果をデータで客観的に確認し、冷静に分析できる
• 短時間で多数の取引ルールをテストし、高い勝率のルールで取引を開始できる
• 過去の市場データを使ってリアルな取引シミュレーションができる
• 新しい売買ルールをリスクなく試せる

デメリット

• スキャルピングやデイトレードなど短期的な値動きのテストには適していない
• バックテストは過去の市場のデータに基づいているため、未来の動きを予測することはできない
• ツールの設定には専門知識が必要で、習得までに時間がかかる
• 結果のみをベースに売買ルールを調整するのは難しい

Pythonを使ったバックテスト

バックテスト環境を一から作るのは大変ですが、Pythonのライブラリを利用すれば初心者でも簡単にできます。

Pythonとは

Pythonは多目的に使えるプログラミング言語で自動売買にも適しています。

近年需要が高まっており、初心者にもわかりやすいシンプルなコードが人気の理由です。

Pythonの特性と豊富なライブラリを活用することで、自動売買やバックテストのシステムを効率良く構築できます。

バックテスト用のPythonライブラリ

Pythonでバックテストをする際には専用の「ライブラリ」を使います。

ライブラリとは様々な機能を持った関数やクラスを1つにまとめたものです。

ライブラリを使うことで、自分でバックテスト環境を一から作らずにプログラムを使えます。

Backtesting.pyをインストール

おすすめのバックテストライブラリ、「Backtesting.py」を紹介します。

シンプルで直感的なインターフェースながら拡張性も高く人気があります。

ターミナルやコマンドプロンプトで以下のコードを入力してインストールしましょう。

pip install backtesting

バックテスト実践

準備が整ったらバックテストを実際に行なってみましょう。

実際のコードなども交えて詳しく解説します。

期間データの準備

バックテストする際に、テストしたい市場のデータを入手する必要があります。

取引所などからAPI経由でデータを取得しましょう。

データを入手できたらCVSやExcel形式で保存し、Pythonで読み込みます。

CVS形式のデータを読み込むコードをpandasライブラリを使用して書いてあります。

import pandas as pd

data = pd.read_csv('path_to_your_data.csv', parse_dates=True, index_col='Date')

読み込まれたデータは「backtesting」でのバックテストに使用できます。

売買ルールの設定

バックテストに使用する売買ルールの設定をします。

移動平均線のクロスで取引する売買ルールです。

class SmaCross(Strategy):
n1 = 10（短期のSMA）
n2 = 20（長期のSMA）

def init(self):
self.sma1 = self.I(SMA, self.data.Close, self.n1)
self.sma2 = self.I(SMA, self.data.Close, self.n2)

def next(self):
if crossover(self.sma1, self.sma2):
self.buy()
elif crossover(self.sma2, self.sma1):
self.sell()

バックテスト開始

バックテストを実行するために「Backtest」クラスを使用します。

bt = Backtest(GOOG, SmaCross, commission=.002, exclusive_orders=True)
stats = bt.run()
print(stats)

バックテストの結果の読み解き方

バックテスト完了後、結果が出力されます。

英語項目が多数ありますが重要なポイントに絞って説明します。

結果の詳細ガイド

Start：開始日

End：終了日

Equity Final：バックテスト終了時の資産

Return (Ann.) [%]：年率換算のリターン

Max. Drawdown [%]：最大の資産減少率

Trades：トレード回数

Win Rate [%]：勝率

Profit Factor ：合計利益を合計損失で割った値

利益に焦点を当てすぎず、最大ドローダウンなどにも注目しましょう。

取引中の資産がどれだけ減少したかを示す項目です。

売買ルールの最適化

「backtesting.py」には売買ルールの最適化という機能があるためバックテスト用のライブラリとして非常に人気があります。

指定された範囲内のパラメータ値に対してバックテストを繰り返し実行し、最も結果の良いパラメータ値を出してくれます。

手動でパラメータ調整の手間が省けるので、ぜひこの機能を活用しましょう。

自動売買への活用

バックテストの結果をベースに自動売買を開始しましょう。

しかし市場の状況は変動するので売買ルールの利益や勝率が落ちてきた際は、新しいルールをバックテストして新たな戦略を考えましょう。

まとめ

バックテストは自動売買の取引ルールをシミュレーションして有効か確認できる手法です。

Pythonの「Backtesting.py」ライブラリを使えば初心者でも簡単にできます。

しかし、バックテストは過去のデータを基にしているため未来は予測できません。

定期的に売買ルールを見直し、バックテストをしましょう。

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