Backtraderを使った簡単バックテスト：リバランス編

Backtraderは、Pythonでのバックテストを容易にする強力なライブラリです。本記事では、リバランスを実装し、過去10年間のデータを使用してバックテストを行う方法を簡単に説明します。

1. 環境準備

ライブラリのインストール

# install requirement
%pip install backtrader yfinance matplotlib

2. ライブラリのインポート

必要なライブラリをインポートします

# import libs
import datetime
import backtrader as bt
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt

3. パラメータ設定

必要なパラメータを設定します。

## tickerと割合
TICKERS = {"VTI": 0.4, "BND": 0.4, "GLD": 0.2}

## 開始日時と終了日時
FROMDATE = datetime.datetime(2014, 7, 1)
TODATE = datetime.datetime(2024, 7, 1)

4. Strategyを実装する

Strategy - Backtrader

# リバランスの戦略を実装する
class RebalanceOncePerMonth(bt.Strategy):
    def __init__(self):
        self.last_rebalance = None  # 最後にリバランスした日付

    def next(self):
        dt = self.datetime.date()

        if self.last_rebalance is None or (dt - self.last_rebalance).days >= 30: # 30日以上たっている場合
            # self.broker.add_cash(1000) # 積み立ての場合は一定期間ごとにadd_cashを行う
            self.rebalance_portfolio()
            self.last_rebalance = dt
    

    def rebalance_portfolio(self):
        total_value = self.broker.getvalue()
        for data in self.datas:
            ticker = data._name
            allocation = data.target
            target_value = total_value * allocation
            current_value = self.getposition(data).size * data.close[0]
            difference = target_value - current_value

            if difference > 0:
                # 購入
                size = difference // data.close[0]
                self.buy(data=data, size=size)
            elif difference < 0:
                # 売却
                size = -difference // data.close[0]
                self.sell(data=data, size=size)

5. バックテストを実行する

データの読みこみを行い、バックテストを実行します。

# backtraderの初期化
cerebro = bt.Cerebro()
cerebro.broker.set_cash(10000)
cerebro.addstrategy(RebalanceOncePerMonth)

# yahoofinanceからデータを読み込む
for ticker, target in TICKERS.items():
    data = bt.feeds.PandasData(
        dataname=yf.download(ticker, start=FROMDATE, end=TODATE)
    )
    data.target = target
    cerebro.adddata(data, name=ticker)

# バックテストの実行
print('Starting Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

cerebro.run()

print('Final Portfolio Value: %.2f' % cerebro.broker.getvalue())

Starting Portfolio Value: 10000.00
Final Portfolio Value: 13314.38

6. バックテストの結果を可視化

BuyとSellが適宜行われていることがわかります。

plt.rcParams['figure.figsize'] = [12, 10]
cerebro.plot(iplot=False)

リバランスのバックテスト結果