sqliteとbacktesting.py

from backtesting import Backtest, Strategy

from backtesting.lib import crossover

from backtesting.test import SMA

from pandas_datareader import data

import pandas as pd

import numpy as np

import datetime as dt

import sqlite3

# 変更する部分：複数の銘柄コードをリストで指定

codes = ['6927', '6752', '3607', '7014']

start = '2021/01/01'

end = dt.date.today()  # 取得終了日

# SQLiteデータベースに接続

conn = sqlite3.connect('stock_data.db')

# 変更する部分：各銘柄コードに対して繰り返し処理

for code in codes:

    df = data.DataReader(code+'.JP', 'stooq', start, end)

    # DataFrameをSQLiteデータベースに保存

    df.to_sql('stock_data_' + code, conn, if_exists='replace', index=True)

# データベース接続を閉じる

conn.close()

class SmaCross(Strategy):

    n1 = 10

    n2 = 20

    def init(self):  # 初期設定

        price = self.data.Close

        self.ma1 = self.I(SMA, price, self.n1)

        self.ma2 = self.I(SMA, price, self.n2)

    def next(self):  # 売買条件

        if crossover(self.ma1, self.ma2):

            self.buy()

        elif crossover(self.ma2, self.ma1):

            self.sell()

            # self.position.close(): 保有ポジションの手仕舞

# 変更する部分：各銘柄コードに対して繰り返し処理

for code in codes:

    # SQLiteデータベースからデータを読み込む

    conn = sqlite3.connect('stock_data.db')

    query = f"SELECT * FROM stock_data_{code}"

    df = pd.read_sql_query(query, conn)

    conn.close()

    # Backtestを使用して戦略を実行

    bt = Backtest(df, SmaCross, cash=200000, commission=.002,

                  exclusive_orders=True)

    stats = bt.run()

    bt.plot()

    print(stats)

    # 最適化

    output2 = bt.optimize(n1=range(10, 70, 5), n2=range(10, 70, 5))

    print(output2)

    bt.plot()

    print(output2._strategy)