イベント駆動型バックテスター

1本ずつ

イベント駆動型バックテスターは実運用のシステムのように動きます。時間をバーごとに進め、各バーでプログラムは過去だけを見て判断し、注文を出し、口座を更新します。ベクトル化版より遅い代わりに、状態（現金・株数）を持ち、注文や約定をモデル化でき、同じ戦略コードを後でライブのデータでも動かせます。要はループで、バーに対する for の中で口座が次の反復へ引き継がれます。

def crossover_signal(history, fast, slow):
    if len(history) < slow:
        return 0                                           # not enough history yet
    fast_mean = sum(history[-fast:]) / fast
    slow_mean = sum(history[-slow:]) / slow
    return 1 if fast_mean > slow_mean else 0

prices = [100, 101, 103, 102, 105, 107, 104, 103, 99, 98]
print(crossover_signal(prices[:3], 2, 4))                  # 0: only 3 prices
print(crossover_signal(prices[:6], 2, 4))                  # 1: the 2-bar mean is above the 4-bar mean
print(crossover_signal(prices[:9], 2, 4))                  # 0: the trend has turned

注文は口座を変える

注文は現金を株に、あるいはその逆に変えます。株数が整数なら int(cash // price) 株を買うと少し現金が残り、口座の価値は常に cash + shares * price です。注文のロジックを小さな関数 execute_order にまとめておくと、ループが短くなり、手数料やスリッページを後で1か所に足せます。全部売るとは、cash + shares * price を現金にして株数をゼロにすることです。

def execute_order(cash, shares, price, target):
    if target == 1:
        bought = int(cash // price)                        # whole shares only
        return cash - bought * price, shares + bought
    return cash + shares * price, 0

cash, shares = execute_order(1000.0, 0, 103.0, 1)
print(cash, shares, cash + shares * 103.0)                 # 73.0 9 1000.0
cash, shares = execute_order(cash, shares, 99.0, 0)
print(cash, shares)                                        # 964.0 0

ループと、それが知ってよいこと

バー t では、戦略は前の終値までの prices[:t] を使ってよく、prices[t] で取引します。prices[:t] とスライスすることで未来が入らなくなります。次の価格がそもそもリストにないからです。ここからイベント駆動エンジンの良いテストが得られます。最初の k 本のバーだけで走らせた結果は、全体を走らせた結果の最初の k 個と一致しなければなりません。違えば、戦略が覗き見をしています。

def crossover_signal(history, fast, slow):
    if len(history) < slow:
        return 0
    return 1 if sum(history[-fast:]) / fast > sum(history[-slow:]) / slow else 0

def execute_order(cash, shares, price, target):
    if target == 1:
        bought = int(cash // price)
        return cash - bought * price, shares + bought
    return cash + shares * price, 0

def run_backtest(prices, fast, slow, cash):
    shares = 0
    values = []
    for t, price in enumerate(prices):
        if t > 0:
            target = crossover_signal(prices[:t], fast, slow)       # only what was known at the last close
            cash, shares = execute_order(cash, shares, price, target)
        values.append(cash + shares * price)
    return values

prices = [100, 101, 103, 102, 105, 107, 104, 103, 99, 98]
full = run_backtest(prices, 2, 4, 1000.0)
print([round(v, 2) for v in full])
print(run_backtest(prices[:6], 2, 4, 1000.0) == full[:6])             # True: the future never leaks

# The benchmark: buy once at the start and hold
import random

def buy_and_hold(prices, cash):
    shares = int(cash // prices[0])
    left = cash - shares * prices[0]
    return [left + shares * price for price in prices]

random.seed(3)
prices = [100.0]
for _ in range(99):
    prices.append(round(prices[-1] * (1 + random.gauss(0.0004, 0.012)), 2))
held = buy_and_hold(prices, 10000.0)
print(round(held[0], 2), round(held[-1], 2))

• イベント駆動型は状態（現金・株数）を持ってバーをループし、バー t では prices[:t] しか使えない
• 注文は現金と整数株の間で動く。口座の価値は cash + shares * price。注文のロジックは1つの関数にまとめる
• 先読みの検査として、最初の k 本での実行結果は全体の最初の k 個と一致するはず。バイ・アンド・ホールドとも比べる

次は先読みバイアスです。バックテストを良すぎて信じられない結果にする、静かな間違いです。

ラボ：採点される内容

• crossover_signal で2つの平均を比べる25点
• execute_order で注文を約定させる25点
• run_backtest でバーを1本ずつたどる25点
• buy_and_hold で比較基準を作る25点