openalgo

OpenAlgo — インド市場向けトレーディングスキル

OpenAlgo は、ブローカーに依存しないセルフホスト可能なトレーディングプラットフォームです。1 つの Python SDK（pip install openalgo）で、統一された REST + WebSocket インターフェースを介して、30 社以上のインドのブローカーに接続できます。このスキルでは、SDK の全機能に加え、トレーダーからよく求められる 7 つの主要なワークフロー向けに、実運用可能なヘルパーとサンプルを網羅しています。

1. 注文執行 — 株式、F&O、オフセット指定のオプション、マルチレッグ、バスケット、分割、スマート
2. カスタム執行アルゴリズム — 指値注文の追跡、自動変更、時間・価格をトリガーとするキャンセル
3. スキャナー — multiquotes + 履歴 + フィルターパイプライン
4. 可視化 — ヒートマップ、OI チャート、季節性、値上がり銘柄／値下がり銘柄、PCR ダッシュボード
5. バックテスト — 現実的なインドの手数料と NIFTY ベンチマークを用いた vectorbt 連携
6. チャート作成 — ローソク足（カテゴリー x 軸、週末の空白なし）、板情報ラダー、オプションチェーン OI、IV スマイル
7. リアルタイムストリーミング — LTP / Quote / Depth WebSocket、再接続ループ、コールバックのルーティング

セットアップ

pip install -U "openalgo[indicators]"
pip install -r requirements.txt   # includes vectorbt, TA-Lib, plotly, duckdb, dotenv
cp .env.sample .env               # fill in OPENALGO_API_KEY and host/ws URLs

最小限の初期化（このスキルのすべてのスクリプトで同じです）：

import os
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
from openalgo import api

load_dotenv(find_dotenv(), override=False)

client = api(
    api_key=os.environ["OPENALGO_API_KEY"],
    host=os.environ.get("OPENALGO_HOST", "http://127.0.0.1:5000"),
    ws_url=os.environ.get("OPENALGO_WS_URL", "ws://127.0.0.1:8765"),
)

リポジトリ内のスクリプトでは、共有ヘルパーを使用してください。

from scripts.openalgo_client import get_client
client = get_client()

安全ルール — 必ず徹底してください

1. まずアナライザーモードで反復してください。 client.analyzertoggle(mode=True) を切り替えると、SDK はブローカーに接続せずに応答をシミュレートします。戦略をレビューした後にのみオフにしてください。
2. ライブ注文の前に確認してください。 読みやすいプレビュー（銘柄、売買区分、数量、商品、価格、想定元本）を表示し、現在のセッションでの自動執行をユーザーが明示的に許可していない限り、ユーザーの確認を待ってください。
3. MARKET より LIMIT を優先してください。 まず銘柄の気配値を取得し、LTP ± 数ティックで約定可能な指値注文を出してください。ユーザーが明示的に要求した場合に限り、MARKET を使用してください。
4. F&O のロットサイズの倍数を検証してください。 同梱の assets/LotSize.csv を読み込むか、client.symbol() を呼び出して現在の lotsize を取得し、注文前に倍数でない数量を拒否してください。
5. 想定元本が Rs 50,000 を超える場合は警告してください。 価格が不明な F&O では、最悪ケースの推定値として lotsize × strike を使用してください。
6. F&O／コモディティ／通貨では CNC を使用しないでください。 これらのセグメントでは MIS（日中）または NRML（翌日持ち越し）のみ使用してください。CNC は株式の受渡し専用です。
7. API キーをハードコードしないでください。 常に find_dotenv() を使って .env から読み込んでください。64 文字の 16 進数キーをリテラルで含むスクリプトは拒否してください。
8. マルチレッグ執行では、ライブ実行時にレッグごとの明示的な確認が必要です。 optionsmultiorder と basketorder は別々の注文としてブローカーに送信され、一部が失敗する可能性があります。results[] 配列を処理し、トップレベルの status を鵜呑みにしないでください。
9. レート制限に注意してください。 注文 API は毎秒 10 回（スマート注文は毎秒 2 回）、データ API は毎秒 50 回が上限です。短い間隔でループするのではなく、scripts/orders.py のバックオフ付きリトライヘルパーを使用してください。
10. WebSocket の再接続はユーザーの責任です。 scripts/stream.py の subscribe() コンテキストマネージャーを使用してください。認証、ハートビート、切断後の再購読を処理します。

ファイル出力規約

このスキルが特定の操作向けのコードを生成する場合、オンデマンドで作成した操作ごとのサブフォルダーに出力を書き込みます（事前に作成してはいけません）。

openalgo_workspace/
├── execution/
│   ├── atm_straddle/             # straddle.py, run.log, trade_journal.csv
│   └── iron_condor/
├── execution_algos/
│   ├── limit_chaser_reliance/    # chaser.py, fills.csv
│   └── twap_slicer_sbin/
├── scanners/
│   ├── rsi_oversold/             # scan.py, results_2026-05-24.csv
│   └── breakout/
├── visualization/
│   └── sector_heatmap/           # heatmap.py, heatmap_2026-05-24.html
├── backtesting/
│   ├── supertrend_sbin/          # backtest.py, trades.csv, equity.html
│   └── ema_crossover_nifty50/
├── charting/
│   └── nifty_option_chain_oi/    # chart.py, oi_27jan26.html
└── streaming/
    └── nifty_depth_stream/       # stream.py, ticks.parquet

各サブフォルダーは独立しており、スクリプト、生成データ、プロット、ログが含まれます。いずれのフォルダーも、ほかに影響を与えずに rm -rf で削除できます。

定数 — 注文サーフェス

カテゴリ	値
取引所	NSE BSE（株式）；NFO BFO（F&O）；CDS BCD（通貨）；MCX NCDEX NCO（コモディティ）；NSE_INDEX BSE_INDEX MCX_INDEX GLOBAL_INDEX（気配値の参照のみ）
アクション	BUY SELL
商品	CNC（株式の受け渡しのみ）、MIS（全セグメントの日中取引）、NRML（F&O／コモディティの翌日持ち越し）
価格タイプ	MARKET、LIMIT、SL（ストップロス指値）、SL-M（ストップロス成行）
有効期間	DAY（デフォルト）、IOC
オプションのオフセット	ATM、ITM1..ITM20、OTM1..OTM20（SDK が ATM の権利行使価格を基準に解決します）
WS モード	1 = LTP、2 = 気配値（OHLC+出来高）、3 = 板情報（depth_level は 5/20/30/50）
WS 詳細度	0/False は出力なし、1/True は接続ログ、2 はすべてのデータ更新

文法の全容はreferences/order-constants.mdとreferences/symbol-format.mdを参照してください。F&O のロットサイズは CSV として assets/LotSize.csv に含まれています（references/lot-sizes.mdを参照）。

シンボル形式のクイックリファレンス

Equity:   RELIANCE                          (just the base symbol)
Futures:  NIFTY30JUN26FUT                   [base][DDMMMYY]FUT
Options:  NIFTY30JUN2626500CE               [base][DDMMMYY][strike][CE/PE]

インデックスの気配値専用シンボル（取引不可。quotes／history／ws で使用）： NIFTY BANKNIFTY FINNIFTY MIDCPNIFTY NIFTYNXT50 SENSEX BANKEX（ほかに80以上あります。references/symbol-format.mdを参照してください）

SDK メソッド一覧

グループ	メソッド	ドキュメント
注文発注	placeorder	注文管理
	placesmartorder	"" — ポジションに応じた数量調整
	optionsorder	"" — offset（ATM/ITMn/OTMn）で指定
	optionsmultiorder	"" — マルチレッグ注文（アイアンコンドル、ストラドル、ダイアゴナル）
	basketorder	"" — 注文リスト、results[]
	splitorder	"" — 大口数量を N 個に分割
注文管理	modifyorder	""
	cancelorder	""
	cancelallorder	""
	closeposition	"" — すべてのポジションをスクエアオフ
GTT（REST のみ）	placegttorder / modifygttorder / cancelgttorder / gttorderbook	注文管理
注文情報	orderstatus	注文情報
	openposition	"" — 特定のシンボルのポジション
マーケットデータ	quotes	マーケットデータ
	multiquotes	"" — 多数のシンボルに対応、スキャナーで使用
	depth	"" — Level-2 板情報全体
	history	"" — source="api"（ブローカー）または source="db"（Historify DuckDB）
	intervals	""
シンボルサービス	symbol	シンボルサービス
	search	"" — あいまい検索
	expiry	"" — F&O の満期日
	instruments	"" — 全商品マスター
オプション分析	optionsymbol	オプションサービス
	optionchain	"" — OI を含む CE/PE チェーン全体
	syntheticfuture	""
	optiongreeks	"" — デルタ／ガンマ／シータ／ベガ／ローおよび IV
口座	funds	口座サービス
	margin	"" — マルチレッグ証拠金計算ツール
	orderbook	""
	tradebook	""
	positionbook	""
	holdings	""
カレンダー	holidays(year)	マーケットカレンダー
	timings(date)	""
	checkholiday(date)	""
アナライザー	analyzerstatus / analyzertoggle(mode=True)	アナライザーサービス
アラート	telegram(username, message)	アラート
	whatsapp(text, to=..., image=..., document=...)	""
WebSocket	connect() / disconnect()	WebSocket ストリーミング
	subscribe_ltp / subscribe_quote / subscribe_depth（および unsubscribe の各バリアント）	""
	get_quotes() — 最新のキャッシュ済みスナップショットを取得	""
インジケーター	from openalgo import ta → ta.supertrend、ta.donchian、ta.ichimoku、ta.hma、ta.kama、ta.alma、ta.zlema、ta.vwma、ta.exrem、ta.crossover、ta.crossunder、ta.flip	インジケーター

Python SDK の docstring には、すべての kwarg が記載されているわけではありません。パラメーターが見つからない場合や不明確な場合は、エンドポイントごとの REST ドキュメント /Users/openalgo/test-zerodha/openalgo/docs/api/<group>/<endpoint>.md を参照してください。このツリーにはすべてのパラメーターが記載されています。

クイックテンプレート — プレビューとアナライザーの安全対策を使った注文発注

import os
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
from openalgo import api

load_dotenv(find_dotenv(), override=False)
client = api(
    api_key=os.environ["OPENALGO_API_KEY"],
    host=os.environ.get("OPENALGO_HOST", "http://127.0.0.1:5000"),
)

SYMBOL, EXCHANGE = "RELIANCE", "NSE"
ACTION, QTY, PRODUCT = "BUY", 1, "MIS"

# 1. Quote to anchor a marketable limit price (safer than MARKET)
q = client.quotes(symbol=SYMBOL, exchange=EXCHANGE)["data"]
limit_price = round(q["ltp"] * 1.001, 2) if ACTION == "BUY" else round(q["ltp"] * 0.999, 2)
notional = limit_price * QTY

print(f"--- Order Preview ---")
print(f"  {ACTION} {QTY} {SYMBOL} @ LIMIT {limit_price}   notional Rs {notional:,.2f}")
print(f"  Product: {PRODUCT}   LTP: {q['ltp']}")

if input("Proceed? [y/N] ").strip().lower() != "y":
    raise SystemExit("aborted")

response = client.placeorder(
    strategy=os.environ.get("OPENALGO_DEFAULT_STRATEGY", "python"),
    symbol=SYMBOL,
    exchange=EXCHANGE,
    action=ACTION,
    price_type="LIMIT",
    product=PRODUCT,
    quantity=str(QTY),
    price=str(limit_price),
)
print("ORDER:", response)

クイックテンプレート — 再接続付き LTP ストリーミング

import os, time
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv
from openalgo import api

load_dotenv(find_dotenv(), override=False)
client = api(
    api_key=os.environ["OPENALGO_API_KEY"],
    host=os.environ.get("OPENALGO_HOST", "http://127.0.0.1:5000"),
    ws_url=os.environ.get("OPENALGO_WS_URL", "ws://127.0.0.1:8765"),
    verbose=True,
)

instruments = [
    {"exchange": "NSE_INDEX", "symbol": "NIFTY"},
    {"exchange": "NSE", "symbol": "RELIANCE"},
]

def on_ltp(msg):
    d = msg["data"]
    print(f"{d['symbol']:<12} LTP {d['ltp']}  @ {d['timestamp']}")

client.connect()
client.subscribe_ltp(instruments, on_data_received=on_ltp)

try:
    while True:
        time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
    client.unsubscribe_ltp(instruments)
    client.disconnect()

クイックテンプレート — DuckDB（Historify）からのヒストリーデータ取得

client.history(..., source="db") は REST 経由で処理されます。複数シンボルの一括取得やバックテストでは、DuckDB ファイルを直接参照してください。

import os, duckdb, pandas as pd
from dotenv import find_dotenv, load_dotenv

load_dotenv(find_dotenv(), override=False)
DB = os.environ["HISTORIFY_DUCKDB_PATH"]   # e.g. /srv/openalgo/db/historify.duckdb

con = duckdb.connect(DB, read_only=True)

# Historify schema: table `market_data` with epoch timestamps
df = con.execute("""
    SELECT
        symbol,
        exchange,
        to_timestamp(timestamp) AT TIME ZONE 'Asia/Kolkata' AS ts,
        open, high, low, close, volume
    FROM market_data
    WHERE symbol = ?
      AND exchange = ?
      AND timestamp >= EXTRACT(EPOCH FROM TIMESTAMP '2024-01-01')
    ORDER BY timestamp
""", ["SBIN", "NSE"]).fetchdf()
con.close()

df["ts"] = pd.to_datetime(df["ts"]).dt.tz_localize(None)
df = df.set_index("ts")
print(df.tail())

Historify の詳しい使い方、複数シンボルの結合、NSE 09:15 IST に合わせたリサンプリングについては、references/duckdb-historify.md を参照してください。

インジケーターのルール（vectorbt-backtesting-skills と一致）

• TA-Lib は標準的なセットに使用します：EMA、SMA、RSI、MACD、ATR、BBANDS、ADX、STDDEV、MOM。
• openalgo.ta は以下に使用します：supertrend、donchian、ichimoku、hma、kama、alma、zlema、vwma。
• openalgo.ta はシグナルのクリーニングに使用します：exrem、crossover、crossunder、flip — exrem の前には必ず .fillna(False) を適用してください。

VectorBT に組み込まれているインジケーター（vbt.MA.run など）は使用しないでください。

ヘルパースクリプト（scripts/）

ファイル	用途
openalgo_client.py	get_client() — find_dotenv() を使用して .env から初期化します
symbols.py	resolve_symbol、build_fut_symbol、build_opt_symbol、parse_opt_symbol
lotsize.py	load_lot_sizes()、nearest_lot(symbol, quantity)、validate_fno_lot()
orders.py	preview_order、place_with_confirmation、retry_on_rate_limit
execution.py	LimitChaser（最良気配に追従）、TWAPSlicer、IcebergSlicer、OrderManager
option_analytics.py	atm_strike、pcr、max_pain、iv_skew、payoff_diagram
scanner.py	Scanner — multiquotes と history を使用する複数銘柄向けフィルターパイプライン
stream.py	subscribe() コンテキストマネージャー — 認証、ハートビート、自動再接続
plotting.py	candlestick_no_gaps、oi_histogram、heatmap、depth_ladder
duckdb_data.py	Historify からの load_ohlcv(symbol, ...)、複数銘柄の一括取得、リサンプリング
fees.py	インド市場のコストモデル（株式／F&O／日中取引／受け渡し）
ta_helpers.py	使いやすいラッパー — TA-Lib と openalgo.ta を組み合わせます
trade_logger.py	CSV／SQLite に保存する取引ジャーナル

サンプルカタログ（examples/）

フォルダー	対応内容
01_execution/	株式、ATM ストラドル、アイアンコンドル、バスケットのリバランス、スマートな注文数量の決定、Supertrend のライブ運用、GTT OCO
02_scanners/	上昇銘柄／下落銘柄、ブレイクアウト、RSI 売られ過ぎ、出来高急増、OI 変化、寄り付き前のギャップ
03_visualization/	セクターヒートマップ、年初来ヒートマップ、CAGR ヒートマップ、季節性、OI ヒストグラム、PCR ダッシュボード
04_backtesting/	EMA クロスオーバー、Supertrend、オープニングレンジブレイクアウト、複数銘柄スクリーナーのバックテスト
05_charting/	インジケーター付きローソク足、オプションチェーンの OI チャート、最大ペイン、IV スマイル、板の段階表示
06_streaming/	LTP、Quote、板（20 レベル）、コールバックルーター、ストリームから Telegram アラートへの連携、再接続ループ
07_execution_algos/	指値注文チェイサー、TWAP スライサー、splitorder によるアイスバーグ注文、時間ベースのキャンセル、価格ベースのキャンセルと置換、条件付きブラケット

リファレンスファイル（references/）

用途	ファイル
注文の発注／変更／キャンセル＋GTT	order-management.md
注文ステータスと保有ポジション	order-information.md
気配値、板、履歴、時間間隔	market-data.md
銘柄、検索、満期、金融商品	symbol-services.md
オプションチェーン、グリークス、合成先物、ATM／ITM／OTM のオフセット	options-services.md
資金、証拠金、各種明細、保有銘柄	account-services.md
休場日、取引時間、休場日チェック	market-calendar.md
サンドボックス／アナライザーモード	analyzer-services.md
WebSocket プロトコル、モード、depth_level、verbose	websocket-streaming.md
Telegram と WhatsApp のアラート	alerts.md
openalgo.ta の完全なリファレンス	indicators.md
カスタム指値注文執行アルゴリズム（チェイサー、TWAP、アイスバーグ）	execution-algos.md
Historify の市場データへの DuckDB による直接アクセス	duckdb-historify.md
株式／先物／オプションの銘柄表記規則＋指数リスト	symbol-format.md
F&O のロットサイズ（2026 年 4 月／5 月／6 月＋更新方法）	lot-sizes.md
定数（取引所、商品、価格タイプ、アクション）	order-constants.md
レート制限と再試行の指針	rate-limits.md
一般的な複数ステップのレシピ	common-workflows.md
エラーパターンとトラブルシューティング	error-codes.md

Live モードと Analyzer モードの選び方

status = client.analyzerstatus()["data"]
if status["analyze_mode"]:
    print(f"[ANALYZER] simulated mode — orders will not reach broker. logs: {status['total_logs']}")
else:
    print("[LIVE] orders will execute on the broker")

新しい戦略を開発するときは、client.analyzertoggle(mode=True)を実行します。ユーザーが納得したら、ライブ稼働の明示的な確認を求めてから、client.analyzertoggle(mode=False)を実行します。

出力エンコーディングのルール

• 生成するコードやログ出力に絵文字を含めないでください。ASCII 文字のみを使用してください。
• Plotly チャートではtemplate="plotly_dark"を使用し、週末の空白を省くため、ローソク足ではxaxis_type="category"を使用してください。
• 取引ジャーナル／スキャン結果は、アクションのワークスペースフォルダー内に、日付入りのファイル名で CSV に書き込んでください。
• すべての日時インデックスは、Asia/Kolkataを削除した後、タイムゾーン情報なしにしてください（データフレームを問題なく往復できるようにするため、vectorbt スキルの規約に合わせています）。