backtest

ユーザー向けに、VectorBT の完全なバックテストスクリプトを作成します。

引数

$ARGUMENTS を次のように解析します：strategy symbol exchange interval

• $0 = 戦略名（例：ema-crossover、rsi、donchian、supertrend、macd、sda2、momentum）
• $1 = 銘柄（例：SBIN、RELIANCE、NIFTY）。デフォルト：SBIN
• $2 = 取引所（例：NSE、NFO）。デフォルト：NSE
• $3 = 時間足（例：D、1h、5m）。デフォルト：D

引数がない場合は、希望する戦略をユーザーに尋ねます。

手順

1. 参考パターンとして vectorbt-expert のスキルルールを読む
2. backtesting/{strategy_name}/ ディレクトリが存在しない場合は作成する（必要に応じて作成）
3. backtesting/{strategy_name}/ に {symbol}_{strategy}_backtest.py という名前の .py ファイルを作成する
4. rules/assets/{strategy}/backtest.py にある対応するテンプレートをベースとして使用する
5. スクリプトでは次の処理を行う必要があります。
   • find_dotenv() を使ってプロジェクトルートの .env を読み込む（スクリプトのディレクトリから自動的に上位階層をたどります）
   • OpenAlgo の client.history() でデータを取得する
   • ユーザーが DuckDB のパスを指定した場合は、OpenAlgo API の代わりに duckdb.connect(path, read_only=True) でデータを直接読み込む。形式を自動判別する：Historify（market_data テーブル、エポックタイムスタンプ）またはカスタム形式（ohlcv テーブル、日付＋時刻）。vectorbt-expert の rules/duckdb-data.md を参照する
   • openalgo.ta をインポートできない場合（DuckDB 単独で使用する場合）は、インラインの exrem() フォールバックを使う
   • デフォルトでは、すべてのインジケーター（EMA、SMA、RSI、MACD、BBands、ATR、ADX、STDDEV、MOM など、ほか90種類以上）に OpenAlgo ta を使う — from openalgo import ta
   • ユーザーのリクエストに「talib」または「TA-Lib」が明示されている場合に限り、TA-Lib を使う。 特殊なインジケーター（Supertrend、Donchian、Ichimoku、HMA、KAMA、ALMA、ZLEMA、VWMA）は、TA-Lib に相当する機能がないため、常に OpenAlgo ta を使う
   • 重複シグナルを除去するには ta.exrem() を使う（常に exrem の前に .fillna(False) を実行する）
   • min_size=1, size_granularity=1 を指定して vbt.Portfolio.from_signals() を実行する
   • インドの現物株の手数料：現物株の場合は fees=0.00111, fixed_fees=20
   • OpenAlgo から NIFTY のベンチマークを取得する（symbol="NIFTY", exchange="NSE_INDEX"）
   • pf.stats() の全内容を出力する
   • 戦略とベンチマークの比較表を出力する（Total Return、Sharpe、Sortino、Max DD、Win Rate、Trades、Profit Factor）
   • 一般のトレーダーにもわかる平易な言葉でバックテストレポートを説明する
   • openstatz が利用可能な場合は、OpenStatz のインタラクティブなダッシュボード形式のティアシートを ostz.dashboard(...) で生成する。これはサーバー不要で動作する、単体のオフライン HTML ファイルです（必ず OpenStatz を使い、QuantStats は使わない。従来の ostz.reports.html 静的レポートも使わない）。dashboard() の呼び出し前に strategy_returns.name（例："EMA 20/50 Crossover - SBIN"）と benchmark.name を設定する。ティアシートの戦略ヘッダー／列／凡例に表示されるのは title= 引数ではなく、この名前です（openstatz-tearsheet のルールを参照）
   • Plotly でエクイティカーブとドローダウンをプロットする（template="plotly_dark"）
   • 取引履歴を CSV にエクスポートする
6. コードやロガー出力にアイコンや絵文字を使わない
7. 先物銘柄（NIFTY、BANKNIFTY）には、ロットサイズを考慮したサイズ設定を使う。
   • NIFTY：min_size=65, size_granularity=65（2025年12月31日適用）
   • BANKNIFTY：min_size=30, size_granularity=30
   • F&O 先物には fees=0.00018, fixed_fees=20 を使う

利用可能な戦略

戦略	キーワード	テンプレート
EMA クロスオーバー	ema-crossover	assets/ema_crossover/backtest.py
RSI	rsi	assets/rsi/backtest.py
Donchian チャネル	donchian	assets/donchian/backtest.py
Supertrend	supertrend	assets/supertrend/backtest.py
MACD ブレイクアウト	macd	assets/macd/backtest.py
SDA2	sda2	assets/sda2/backtest.py
モメンタム	momentum	assets/momentum/backtest.py
デュアルモメンタム	dual-momentum	assets/dual_momentum/backtest.py
バイ・アンド・ホールド	buy-hold	assets/buy_hold/backtest.py
RSI 積立	rsi-accumulation	assets/rsi_accumulation/backtest.py

ベンチマークのルール

• デフォルト：OpenAlgo 経由の NIFTY 50（symbol="NIFTY", exchange="NSE_INDEX"）
• ユーザーが別のベンチマークを指定した場合は、そちらを使用します
• yfinance の場合：インド市場では ^NSEI、米国市場では ^GSPC（S&P 500）を使用します
• 常に比較する指標：トータルリターン、シャープレシオ、ソルティノレシオ、最大ドローダウン

使用例

/backtest ema-crossover RELIANCE NSE D /backtest rsi SBIN /backtest supertrend NIFTY NFO 5m