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Trading Strategy SDKを使い、DEX、DeFi、Binance CEXのデータでアルゴリズム取引戦略をバックテスト・開発するためのJupyter Notebook集。

GitHub で見る公式サイト
スター
265
フォーク
39
未解決の Issue
7
最終コミット
12 日前

このページはオープンソースプロジェクトの紹介であり、投資助言ではありません。取引や投資には損失のリスクがあります。ご利用前にご自身でリスクを判断し、お住まいの地域の法令に従ってください。

これは何？

このリポジトリは、分散型取引所やDeFi市場で動作するアルゴリズム取引戦略を構築するためのPythonツールキット、Trading Strategy SDK向けのJupyter Notebookスターターキットです。マーケットデータフィード、バックテスト、戦略開発、ライブ取引の実行を扱います。

Notebookには、BTC、ETH、MATICを対象とする移動平均クロスオーバーやATRベースのブレイクアウトといったシンプルなテクニカル指標戦略から、複数ペアのポートフォリオ構築、DeFiのイールド戦略、UniswapやBaseで流動性を条件に絞り込んだミームコインのバスケットまで、幅広い例が含まれています。Uniswapの価格フィードとBinanceの中央集権型取引所データを比較する例も複数あります。また、別のセクションでは、scikit-optimizeを使ったグリッドサーチとガウス過程オプティマイザーを扱います。

このリポジトリは、GitHub Codespaces、VS Codeのdev container、またはPoetryで管理するローカルのPython環境で実行できます。各Notebookは共通の構成に沿っており、クライアントのセットアップ、パラメーターの定義、取引ユニバースの構築、インジケーターの作成、decide_trades関数の記述、バックテストの実行、パフォーマンス出力の確認を行います。

主な機能

  • 01Uniswap v2/v3やPolygonのDEXペアデータ、およびBinance CEXデータを使って戦略をバックテストできます。
  • 02単一資産および複数ペアを対象とする、ブレイクアウト、移動平均、RSI、ボリンジャー戦略を収録しています。
  • 03日次リバランスや流動性・TVLフィルターを使ったポートフォリオ構築例を提供します。
  • 04戦略パラメーターの調整に使えるグリッドサーチとガウス過程オプティマイザーを利用できます。
  • 05他の取引ツールで使える、流動性上位ペアのOHLCV CSVファイルをエクスポートします。

ユースケース

  • PythonのNotebookで暗号資産取引戦略を作成し、バックテストする方法を学ぶ。
  • テクニカル指標を使った戦略を、過去のDEXまたはCEX価格データで検証する。
  • 同じ戦略を使って、DEXと中央集権型取引所のデータ品質を比較する。
  • グリッドサーチやベイズ最適化型の手法で戦略パラメーターを調整する。

クイックスタート

  1. 1

    READMEのリンクからGitHub Codespacesでリポジトリを開く

  2. 2

    ブラウザーで単一のバックテスト用ノートブックを開いて実行する

使う前に知っておきたいこと

  • リポジトリのメタデータにライセンスが指定されていません。
  • READMEではCodespacesは遅いと説明されているため、ローカルでセットアップしたほうが高速です。

トピック

#algorithmic-trading#backtesting#defi#jupyter-notebook#python#pandas#ethereum#dex#solana#trading-strategies

よくある質問

getting-started とは？
Trading Strategy SDKを使い、DEX、DeFi、Binance CEXのデータでアルゴリズム取引戦略をバックテスト・開発するためのJupyter Notebook集。 このリポジトリは、分散型取引所やDeFi市場で動作するアルゴリズム取引戦略を構築するためのPythonツールキット、Trading Strategy SDK向けのJupyter Notebookスターターキットです。マーケットデータフィード、バックテスト、戦略開発、ライブ取引の実行を扱います。
getting-started は無料で使えますか？ライセンスは？
getting-started にはライセンスが明記されていません。コードは公開されていますが、ライセンスがない場合は再利用の許諾がないため、利用前に作者に確認することをおすすめします。
getting-started は今もメンテナンスされていますか？
活発にメンテナンス中。getting-started の最終コミットは 2026年10月26日 です。
getting-started は何に使えますか？
PythonのNotebookで暗号資産取引戦略を作成し、バックテストする方法を学ぶ。 テクニカル指標を使った戦略を、過去のDEXまたはCEX価格データで検証する。 同じ戦略を使って、DEXと中央集権型取引所のデータ品質を比較する。 グリッドサーチやベイズ最適化型の手法で戦略パラメーターを調整する。
getting-started のインストール方法は？
READMEのリンクからGitHub Codespacesでリポジトリを開く ブラウザーで単一のバックテスト用ノートブックを開いて実行する
getting-started はどこで入手できますか？
ソースコードとインストール手順は GitHub にあります：https://github.com/tradingstrategy-ai/getting-started

概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。

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