Python Backtesting Library介紹

質問：

backtestingというPythonのライブラリについて教えていただくことは可能ですか？

ChatGPT回答：

The backtesting library in Python is geared towards enabling the backtesting of trading strategies. Below are some key insights about this library from multiple sources:

General Overview:

Key Features:

Usage Example:

Installation:

This library provides a robust yet user-friendly platform for individuals looking to test and refine their trading strategies in a simulated environment before deploying them in live markets.

質問：

日本語で回答いただけないでしょうか

ChatGPT回答：

もちろん、Pythonのbacktestingライブラリについて説明いたします。

一般的な概要:

主な特徴:

使用例:

インストール:

このライブラリは、トレーディング戦略をシミュレーション環境でテストし、精緻化するための堅牢かつユーザーフレンドリーなプラットフォームを提供し、ライブ市場での展開前にこれらをテストする個人にとって非常に有用です。

質問：

optimizeを使ってテストを最適化するスクリプトを作成いただくことは可能ですか。

ChatGPT回答：

backtestingライブラリにはoptimizeメソッドが含まれており、このメソッドを使用するとパラメータの範囲を指定して戦略を最適化することができます。以下は、optimizeメソッドを使用して戦略を最適化する基本的なスクリプトの例です。

このスクリプトでは、SmaCross戦略を定義し、その後backtestingライブラリのoptimizeメソッドを使用して戦略を最適化しています。optimizeメソッドのn1とn2パラメータは、最適化を行いたい移動平均の遅延を指定するために使用され、maximizeパラメータは最適化の目的関数を指定するために使用されます。また、constraintパラメータは、有効なパラメータの組み合わせを制約するために使用されます。この例では、n1がn2よりも小さくなければならないという制約を指定しています。

質問：

以下の部分を詳しく教えてください。
n1=range(5, 30, 5),
n2=range(10, 70, 10),

ChatGPT回答：

このコードスニペットは、optimizeメソッドに対するn1およびn2パラメータの範囲を指定しています。n1とn2は、SmaCross戦略クラス内で定義されている2つの移動平均の遅延です。

n1=range(5, 30, 5):

n2=range(10, 70, 10):

これらの範囲指定により、optimizeメソッドは、指定された範囲内のすべてのn1およびn2の値の組み合わせに対して戦略をバックテストし、最適なパラメータの組み合わせを見つけることができます。これは、n1とn2の各可能な値の組み合わせに対してバックテストを実行し、指定された目的関数（この場合はEquity Final [$]）を最大化するパラメータの組み合わせを識別することを意味します。最適化プロセスは、可能なパラメータの組み合わせが多いため、計算が非常に集中的になる可能性があります。