Backtraderの使い方入門：Pythonで始めるシンプルなバックテスト

Pythonで株式トレード戦略のバックテストを行いたいとき、強力な選択肢が「Backtrader」です。シンプルなコードで柔軟な戦略が組め、チャートも描画可能。今回はGoogle Colab環境での動作を前提に、Backtraderの導入からグラフ出力までを一通り解説します。

今回紹介する内容のコードはこちら

準備：必要なライブラリのインストール
データ取得と整形（yfinance）
データフィードを作成
戦略の定義：SMAクロス戦略
Cerebroのセットアップと実行
6. グラフの描画（Google Colab対応）
最後に：このコード一式をまとめてコピペ！
まとめ

準備：必要なライブラリのインストール

以下のコードをColabで実行し、必要なライブラリをインストールします。

!pip install backtrader yfinance

データ取得と整形（yfinance）

次に、Yahoo Finance から株価データ（例：AAPL）を取得し、Backtraderが理解できる形式に整えます。

import backtrader as bt
import yfinance as yf
import pandas as pd

# データ取得
data = yf.download('AAPL', start='2019-01-01', end='2020-01-01')

# インデックスの整形と列の統一（Backtraderが必要とする形式）
data.index = pd.to_datetime(data.index)
data.columns = ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']

データフィードを作成

Backtrader のエンジン（Cerebro）に渡す形式に変換します。

datafeed = bt.feeds.PandasData(dataname=data)

戦略の定義：SMAクロス戦略

単純移動平均（SMA）の短期・長期線のクロスで売買するシンプルな戦略です。

class SmaCross(bt.Strategy):
    params = (('short_period', 10), ('long_period', 30),)

    def __init__(self):
        self.sma_short = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.datas[0], period=self.params.short_period)
        self.sma_long = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.datas[0], period=self.params.long_period)
        self.crossover = bt.indicators.CrossOver(self.sma_short, self.sma_long)

    def next(self):
        if not self.position:
            if self.crossover > 0:
                self.buy()
                print(f'Buy at {self.datas[0].datetime.date(0)}')
        else:
            if self.crossover < 0:
                self.sell()
                print(f'Sell at {self.datas[0].datetime.date(0)}')

Cerebroのセットアップと実行

資金、手数料などの設定をして戦略を走らせます。

cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.adddata(datafeed)
cerebro.addstrategy(SmaCross)

# 初期資金と手数料の設定
cerebro.broker.setcash(1_000_000)
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)

print(f'Starting Portfolio Value: {cerebro.broker.getvalue():,.2f}')
cerebro.run()
print(f'Final Portfolio Value: {cerebro.broker.getvalue():,.2f}')

6. グラフの描画（Google Colab対応）

Backtraderのチャートは通常の notebook では表示できますが、Google Colab では明示的に画像として保存して表示させる必要があります。

以下のコードを実行してください。

import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Image

# チャートを画像に保存して表示
chart_file = 'result.png'
cerebro.plot(style='candlestick')[0][0].savefig(chart_file, dpi=300, bbox_inches='tight')
Image(open(chart_file, 'rb').read())

最後に：このコード一式をまとめてコピペ！

以下にすべてをまとめた完全コードを用意しました：

!pip install backtrader yfinance

import backtrader as bt
import yfinance as yf
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from IPython.display import Image

# データ取得
data = yf.download('AAPL', start='2019-01-01', end='2020-01-01')
data.index = pd.to_datetime(data.index)
data.columns = ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']
datafeed = bt.feeds.PandasData(dataname=data)

# 戦略定義
class SmaCross(bt.Strategy):
    params = (('short_period', 10), ('long_period', 30),)

    def __init__(self):
        self.sma_short = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.datas[0], period=self.params.short_period)
        self.sma_long = bt.indicators.SimpleMovingAverage(self.datas[0], period=self.params.long_period)
        self.crossover = bt.indicators.CrossOver(self.sma_short, self.sma_long)

    def next(self):
        if not self.position:
            if self.crossover > 0:
                self.buy()
                print(f'Buy at {self.datas[0].datetime.date(0)}')
        else:
            if self.crossover < 0:
                self.sell()
                print(f'Sell at {self.datas[0].datetime.date(0)}')

# Cerebro実行
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.adddata(datafeed)
cerebro.addstrategy(SmaCross)
cerebro.broker.setcash(1_000_000)
cerebro.broker.setcommission(commission=0.001)

print(f'Starting Portfolio Value: {cerebro.broker.getvalue():,.2f}')
cerebro.run()
print(f'Final Portfolio Value: {cerebro.broker.getvalue():,.2f}')

# グラフ出力
chart_file = 'result.png'
cerebro.plot(style='candlestick')[0][0].savefig(chart_file, dpi=300, bbox_inches='tight')
Image(open(chart_file, 'rb').read())