BackcastPro ドキュメント¶

BackcastProは、トレーディング戦略のためのPythonバックテストライブラリです。 **リプレイ型シミュレーター**で、1バーずつ時間を進めながらチャートと売買を可視化できます。

ドキュメント一覧¶

ユーザー向けドキュメント¶

チュートリアル - 基本的な使い方を学ぶ
トラブルシューティング - よくある問題と解決方法

開発者向けドキュメント¶

開発者ガイド - 開発に参加するための情報
約定ロジック分析レポート - 売買約定時の価格決定ロジック詳細
Docker Jobによる株価データ更新 - DockerHub + NAS での夜間データ更新の仕組み
設計判断記録 - アーキテクチャ変更の経緯
PyPIへのデプロイ方法 - パッケージの配布方法

サンプルコード¶

サンプル集 - 実用的な戦略の例
marimoリプレイシミュレーター - スライダーで時間操作
SMAクロス戦略ユーティリティ - 移動平均計算

クイックスタート¶

import yfinance as yf
from BackcastPro import Backtest

# データを取得
code = '7203.T'  # トヨタ（東証）
df = yf.download(code, period='1y')

# バックテストを初期化
bt = Backtest(data={code: df}, cash=10000)

# 戦略関数を定義
def my_strategy(bt):
    if bt.position == 0:
        bt.buy(tag="entry")

# 一括実行
bt.set_strategy(my_strategy)
results = bt.run()
print(results)

主な機能¶

リプレイ型シミュレーター: step() で1バーずつ進めながら状態確認
シンプルな戦略実装: 関数ベースで buy() / sell() を呼ぶだけ
統計の自動計算: 代表的なパフォーマンス指標を同梱
リスク管理: sl と tp に標準対応
marimo連携: スライダーで時間を操作しながらリアルタイム可視化

flowchart TD
    A["データ準備"] --> B["Backtest 初期化"]
    B --> C["start() 開始"]
    C --> D["strategy(bt) 戦略実行"]
    D --> E["step() 1バー進める"]
    E --> F{"is_finished?"}
    F -->|No| D
    F -->|Yes| G["finalize() 統計計算"]
    G --> H["結果 pd.Series"]

API 概要¶

メソッド¶

メソッド	説明
`start()`	バックテスト開始
`step()`	1バー進める
`reset()`	最初からやり直し
`goto(step, strategy)`	指定位置まで進める
`buy(code, size, tag, ...)`	買い注文
`sell(code, size, tag, ...)`	売り注文
`finalize()`	統計計算
`set_strategy(func)`	戦略関数を設定
`run()`	バックテストを最後まで実行
`get_state_snapshot()`	現在状態を辞書で取得
`add_trade_callback(func)`	取引イベントコールバック登録

プロパティ¶

プロパティ	説明
`data`	現在時点までのデータ
`position`	ポジションサイズ（全銘柄合計）
`position_of(code)`	指定銘柄のポジション
`equity`	現在の資産
`cash`	現在の現金
`current_time`	現在の日時
`step_index`	現在のステップインデックス
`progress`	進捗率（0.0〜1.0）
`is_finished`	完了フラグ
`trades`	アクティブな取引
`closed_trades`	決済済み取引
`orders`	未約定の注文

サポート¶

GitHub Issues: バグ報告や機能要求
Discord: コミュニティでの質問
ドキュメント: 詳細な使用方法の確認

ライセンス¶

MIT License - 詳細はLICENSEを参照してください。